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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

自然言語処理

自然言語処理は、日常的に使用される自然言語をコンピューターに処理させる技術やソフトウェアの総称です。

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1回答

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word2vecによる複数単語の分散表現(ベクトル化)

sezaki_H

総合スコア41

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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自然言語処理は、日常的に使用される自然言語をコンピューターに処理させる技術やソフトウェアの総称です。

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投稿2020/04/30 05:58

前提・実現したいこと

  1. あるコンテンツのトピックモデルを作成
  2. その単語群をword2vecでベクトル化
  3. 他のコンテンツ類似もベクトル化し類似度を測る

という流れを組みたいのですが、方法がよくわかりません。
word2vecはモデル内での1単語の分散表現を獲得する仕組みではないのでしょうか?
大きいモデルなどを使用すれば複数単語から1つの分散表現を得ることができるのでしょうか?

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回答1

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自己解決

平均ベクトルという形で大丈夫なようでした。

投稿2020/04/30 06:04

sezaki_H

総合スコア41

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