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2. ⾃自⼰己紹介 海野  裕也 l  -2008 東⼤大情報理理⼯工修⼠士 l  ⾃自然⾔言語処理理 l  2008-2011 ⽇日本アイ・ビー・エム（株）東京基礎研 l  テキストマイニング、⾃自然⾔言語処理理の研究開発 l  2011- （株）プリファードインフラストラクチャー l  ⾃自然⾔言語処理理、情報検索索、機械学習、テキストマイニングなど の研究開発 l  研究開発系案件、コンサルティング l  JubatusやChainerの開発 l  最近は対話処理理 NLP若若⼿手の会共同委員⻑⾧長（2014-） 「オンライン機械学習」（2015, 講談社）2

先程作成したベクトル結果を2D座標に反映しましょう。 転換した結果、動物の距離を計算できます。例えば、犬と猫の距離は犬と鳥の距離より近いことがわかります。 単語のベクトルを使って文書はベクトル空間の位置も計算できます。文書に含まれている単語のベクトルを平均値計算して結果を取れます。 文章をベクトルする方法 単語のベクトル結果を使って、文章もベクトルに転換できます。文書に含まれている単語のベクトルの平均値は、文章のベクトルになります。例えば“猫は金魚を食べました”を、前の動物の単語をベクトルした結果でベクトルします。計算の流れは下記の図になります。 実際の業務に使用できる文書のベクトル計算は二種類あります。 1 文書に含まれている単語のベクトルを平均値計算します(単語がN個ある場合は下記の計算式になります)。 2 文書に含まれている単語のベクトルを平均値計算して各単語のTFIDF値を掛けます

この記事はZeals Advent Calendar 2019の1日目の記事です。 はじめまして。Zealsに来年度から入社予定の玉城です。 Zealsはチャットコマースと呼ばれる、チャットボットの技術を用いた事業を行っております。また私は現在大学で自然言語処理を使った研究をしています。 ボットには自然言語処理を導入していない会話があるのですが、そこに自然言語処理の技術を加えてみても面白いのではないかと考えたので、今回記事のテーマにすることにしました。 Word2Vecとは ものすごく簡単に言うと、単語をベクトル表現に置き換え、ニューラルネットワークを使って学習を行うことで、単語同士の類似度や、単語同士の足し算引き算が出来るようになる技術です。 (曖昧すぎてマサカリ飛んできそう) その類似度や足し算引き算の機能をチャットボットに組み込んでみよう！というのが今回のお話です。 作成するチャット

D. M. です。昨今はテキスト解析が非常にやりやすい時代になりました。チーム内でも活発に検証・活用されており、私も流れに乗って Word2Vec や Doc2Vec を触りだしましたが、参考になる日本語の記事多いですね。よくあるのはニュース記事・青空文庫・ Wikipedia の解析ですが、各社の独自の文字列データ、しかも結構なサイズのデータを食わせて関連語を出す記事などもあったりして、実利用可能かどうかは関係無しに楽しそうです。 やりたいこと 類語判定について、ウェブ上では既に相当いろんな種類の記事を上げられていて凄いなあと思いつつ、結構簡単に見えたので私も何か検証しようと思いました。ただ同じことをやってもあまり面白みが無いですし小規模でも始められるようなことを考えて、ひとまず自分の Twitter のつぶやきを食わせて類語を見てみることにしました。今日はそんな初歩的な試みの紹介です。

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fastTextとは何なのか 自然言語処理の学習を高速化するツール これまで５日かかっていたタスクがたったの１０秒で終了 fastTextで取り組める３つのこと fastTextで出来る３つの全体像 Facebookはニュースフィードから釣り見出しを排除するためにfastTextをつくった？ リクルートテクノロジーズでは、レコメンドに応用 サイバーエージェントが実用化したAWAでのアーティストレコメンド Yahoo!はレシートメールの文章から製品をオススメする ◯2Vecを考えれば推薦に応用できる fastTextを安全に使うために必要な理論 単語をベクトル表現化するWord2Vec ベクトル表現を構築するアーキテクチャ CBoW Skip-gram fastTextを使ってみよう fastTextをインストールする 単語のベクトル表現を構築しよう Tweetデータの収集 単語のベクトル表

「フランス」－「パリ」＋「東京」＝「日本」 こんな単語同士の演算ができる、と話題になったのがGoogleが発表したWord2Vecです。これは端的に言えば単語を数値で表現する技術で、これにより単語同士の「近さ」を測ったり、上記のような演算をすることが可能になります。この、単語を数値表現にしたものを分散表現と呼びます。 今回紹介するFacebookの発表したfastTextはこのWord2Vecの延長線上にあるもので、より精度が高い表現を、高速に学習できます。本稿ではその仕組みと日本語文書に対しての適用方法について解説していきます。 fastTextの仕組み fastTextでは、Word2Vecとその類型のモデルでそれまで考慮されていなかった、「活用形」をまとめられるようなモデルになっています。具体的には、goとgoes、そしてgoing、これらは全て「go」ですが、字面的にはすべて異なる

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はじめに Word2Vecを使って、VALUESの保有するWeb行動ログデータから類似の検索キーワードを発見する というサービスを作ってみました。 Word2Vecって何？という方はこちらを一読いただくとよいかと思います。 ・絵で理解するWord2vecの仕組み ・word2vec（Skip-Gram Model）の仕組みを恐らく日本一簡潔にまとめてみたつもり Word2Vecのモデル作成 コーパスの用意 元データとして、VALUESのWeb行動ログデータから検索キーワードを抽出します。 最小単位の文章として成立するように、スペースを含んだ複合キーワードのみを用います。 例えば下記のようなデータとなります。

word2vecなど分散表現が活躍するシーンは多いですが、実行速度やメモリなど利用する上で気がかりになる面もあります。この記事では分散表現をすばやく便利に使うためのパッケージであるMagnitudeの説明と実行速度について実験した結果を紹介します。 What's Magnitude? Magnitude は簡単にすばやく単語ベクトルを扱うためのライブラリです。 github.com EMNLP2018で発表された Magnitude: A Fast, Efficient Universal Vector Embedding Utility Package の著者実装となります。論文中で挙げられているように、Gensim の代替を想定しているようです。 Magnitude Object について Magnitudeではベクトル取得を高速化するために、事前に分散表現を変換したものを用います。そ

研究開発部のサウラブ(bira)です。 本稿ではユーザがレシピの作成にかける労力を減らすために取り入れた、機械学習を利用した機能の一つについて 解説します。この機能を利用すると、ユーザがレシピのタイトルを入力することで、利用されるであろう材料が予測できます。 要約 レシピのタイトルから材料を予測できるモデルを作りました。 投稿開発部と協力してレシピエディタに材料提案機能を追加しました。 App Storeで入手可能な最新のCookpadアプリ（v19.6.0.0）でこの機能を使用できます。 前 今 モデルはどうなっているか 1.　Embed 学習(Training): Word EmbeddingとSentence　Embeddingを学習してS3にアップロードします。（次のセクションで説明） 前処理(Preprocessing): 特殊文字を削除します。 多くのCookpadユーザーはテ

こんにちは。 今年の1月7日から1月18日までの約2週間、Rettyでエンジニアとしてインターンをさせていただきました、ボストン大学3年の小林です。 インターンを終え、大学に戻って約3週間が経ちますが、この冬のRettyでの経験がその後の大学生活に少なからず良い影響を与えていると感じており、また自分自身での振り返り、今後Rettyでのインターンを考えている方への紹介も兼ねて、今回、Retty Tech Blogにインターン体験談を書かせていただきます。 自己紹介 The Social Networkという映画を観たのがきっかけで、現在はFacebookが生まれた地、米国ボストンでコンピューターサイエンスと哲学を勉強しています。ちなみに今学期は、授業としては、関数型言語であるHaskellを入り口としたプログラミング言語の仕組みについての授業、MASONなどを用いたシミュレーションの授業、統

こんにちは。エクサウィザーズAIエンジニアの須藤です。 類語辞典って便利ですよね。 書いた文章がしっくりこないときに、ニュアンスの違う単語に置き換えたり、和語と漢語と外来語を入れ替えたりできます。 しかし、適当な表現が出てこなくて、もっと漠然と言葉を探したい時はどうしましょう。 辞書を繰り返し引いて、類語の類語の類語を見て回るのはちょっと面倒ですね。 かと言って項目あたりの類語数が増えたとしても、その中で探す手間が増えて、やはり使いづらそうです。 そこで、こういうものを作ってみました。 https://base.exawizards.com/view/modelDetail?id=44 詳細を以下で解説します。 概要 学習 可視化 使い方 使用例 ソースの違い 興味深い例 最後に 概要 類語を平面に分散して表示するプログラムです。 JavaScriptで書かれていますので、最近のブラウザが

こんにちは、機械学習エンジニアの岸本です。マイクロアドのシステムにおいて、機械学習などデータ解析が関わる部分の研究開発を行っています。 学生時代は、医用画像を対象とした医師の診断を支援するシステム (Computer-Aided Diagnosis; CAD) の研究開発を行っていました。マイクロアドに入社してからは、画像解析や広告配信のログを対象とした機械学習を行ってきましたが、最近では主に自然言語処理を行っています。 広告配信をユーザへの広告のレコメンドと捉えると、ユーザに対してWebページの閲覧履歴などから、「何にどれだけ興味があるか」を定量的に評価することが重要です。そこでWebページに記載されている内容から、トピックを推定したり重要なキーワードを抽出したりすることが必要になってきます。マイクロアドでは、こういったところで自然言語処理を活用しています。 自然言語処理においてWiki

近頃はソーシャルメディアが当たり前のように使われ、数多くの実用的なチャットボットも登場し始めています。これらの媒体で入力されるテキストの特徴としてその短さがあげられます。Twitterなら140文字までですし、チャットボットはせいぜい1文か2文でしょう。 それらに入力されたテキストと類似したテキストを計算できると役に立つ機能を作れます。Twitter であればパクツイの検知や関連ツイートの検索をできますし、チャットボットであれば質問と似た文を過去の質問応答のデータベースから検索して応答できるようになります。 テキストの類似性を計算する手法として Word Mover’s Distance(WMD) があります。 WMD は Word2vec や GloVe 等で得られた単語の分散表現を使ってテキストの距離を計算する手法です。古典的な手法と比べて Twitter のような短いテキストに対して

先日の日記でTF-IDFでFAQに回答することを試したが、TF-IDFでは質問文の類似度を単語の頻度に重み付けをして測っている。 そのため、単語が完全に一致している必要があり、同じ意味の単語でも異なる単語として認識してしまう。 word2vecを使用すると単語をベクトル化することができ、意味が近ければ近いベクトルを出力することができる。 word2vecを文に適用する場合、単語ベクトルの平均をとる方法もあるが、語順が失われるという欠点がある。 doc2vecを使用すると、文の語順を考慮して、文自体をベクトル化することができる。 doc2vecには、PV-DMとPV-DBOWの2種類があり、PV-DMとPV-DBOWのベクトルを組み合わせて使用することで精度を上げることができる。 PV-DMは、文と単語にユニークな固定次元のベクトルを割り当て、文の単語列をウィンドウサイズ幅ごとに抽出し、文の

974本 スタートアップが手がけたnoteが集まるマガジンです。スタートアップが読むべき、知るべきnoteも選んでいきます。

SCDVのコードはGithubで公開されている(https://github.com/dheeraj7596/SCDV )ほか、ベンチマークとなるデータセットに対する適用方法がそのままあるので、今回のデータセットを使うにあたっては資産をほとんどそのまま使うことができました。python2だった部分をpython3に対応させるのがちょっと手間でしたが... リポジトリ全体はこちら: fufufukakaka/SCDV python3に対応させて20newsgroupを実行しているのがこちら livedoorニュースコーパスで実験しているのがこちら ノートブック、雑にやってしまったので適宜必要なところはコードを貼っていきながら解説します。 まずはword2vecを学習させる+単語ベクトル空間を可視化 まずはword2vecを学習させていきます。livedoorニュースコーパスはテキストファイル

類似したコンテンツのタイトルは、女性アーティストだらけとなっている。浜崎あゆみは日本のレディー・ガガらしい。 Bag-of-wordsの欠点とDoc2Vecのメリット Bag-of-wordsは文書内の単語の出現回数をベクトルの要素とした分散表現だ。例えば、 { I, have, a, pen, I, have, an, apple } という単語区切りの文書があるとしよう。この文書をBag-of-wordsでベクトル化する。ベクトルの並び順をI, have, a, pen, an, appleとすると、 [2, 2, 1, 1, 1, 1] と表現することになる。単に出現頻度を計算しているだけなので、シンプルで計算効率よく分散表現を得ることが出来る。 では、Bag-of-wordsの何が問題なのだろうか？Bag-of-wordsでは、単語の出現順序が考慮されず、同様の単語が使われていれば