エムスリー（ヘルスケア系）のAdvent Calendar に参加しているので、ヘルスケア系機械学習ネタ ちょっと前に業務とは関係なく、症状類語辞書をつくりたいなーーというときがあった。（結局できてないけど そのときに去年流行った word2vecを使って機械学習で症状の類義語がどれくらい精度よく出てくるかをやってみたのでその話を書く ###今回の流れ 医療文書が入ったtextファイルを作成 MeCab へ医療用辞書 ComeJisyo を設定 MeCab で分かち書く word2vec で学習 word2vec を利用 浅い浅い考察と感想 #医療文書が入ったtextファイルを作成 今回は精度を比較するために、２つのテキストを用意した。 一つ目は word2vecでは鉄板の大量の単語があるWikipediaのデータから、もう一つは医療系文書のデータを使用した。 ##1.Wikipediaの

Word2Vecを計算するまでの全手順を書いておこうと思います。 ご存知の方も多いと思いますが、Word2Vecは、単語をvector化して扱う技術です。 以下の解説がわかりやすいと思います。 Vector Representations of Words  |  TensorFlow 同じような使われ方をする単語同士が近くなります。 例えば、「夏」という単語の近くには、「冬」が配置されます。 さらに、vector化することで、単語の足し引きができるようになります。 例えば、「叔母」ー「女」＋「男」＝「叔父」となります。 前置きは、これくらいにして、実際に計算するまでの手順に移りたいと思います。 Word2Vecを計算するまでの概要 学習に利用する文章の収集 今回は、wikipediaの全文から学習させます。 フィルタリング wikipediaには、学習には必要のないXMLのコンテナ部分や

I have just started using Word2vec and I was wondering how can we find the closest word to a vector suppose. I have this vector which is the average vector for a set of vectors: array([-0.00449447, -0.00310097, 0.02421786, ...], dtype=float32) Is there a straight forward way to find the most similar word in my training data to this vector? Or the only solution is to calculate the cosine similarity

これ の続き。今回は gensim を使って word2vec できるようにするまで。さくっと試せるよう、wikipedia とかではなくて青空文庫のデータをコーパスにする。ちなみに前回 CaboCha も準備したけど、今回は使わない。 環境 ここまで やってある前提。 下準備

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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

Word2VecとはTomas Mikolov氏の率いるGoogleの研究チームによって発表されましたニューラルネットワーク（CBOW, Skip-gram）をオープンソースとして実装したもので、文字通り単語をベクトル表現するためのライブラリです。 出始めが2014年のようなので新しいライブラリではないのですが、ちょっちょっとググってみた感じでは上記要件を満たすために最適のようでした。 詳細は以下に詳しく記載されています Word2Vecとは？ Word2vecの目的及び有用性は、類似語のベクトルをベクトルスペースにグループ化することです。つまり、数値に基づいて類似性を検知するのです。 今回はこの機能に注目してみました。 任意の言語から、『おっぱい』までのベクトルの長さの合計が一番小さな最短経路を出せばよいのではないかと思ったわけです。 gensim ディープラーニングに相性のよさそうなp

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Use Google's Word2Vec for movie reviews

もう既に山ほど解説記事が出回っていて、あまつさえそれを利用したwebサービスまで出てきてしまっているword2vecですが、うちの現場でも流行っているのでせっかくなので僕もやってみようと思い立ったのでした。 word2vecそのものについては昨年来大量にブログやら何やらの記事が出回っているので、詳細な説明は割愛します。例えばPFIの海野さんのslideshare(Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~)なんかは非常に分かりやすいかと思います。 要するにword2vecって何よ Recurrent Neural Network（再帰型ニューラルネットワーク）で、単語同士のつながり（というか共起関係）に基づいて単語同士の関係性をベクトル化（定量化）し、これを100次元とか200次元に圧縮して表現するもの。。。みたいです（汗）*1。 ※以下のようにご指

環境 OS X El Capitan 10.11.5 MacBook Pro (Retina 13-inch、Early 2015) [2016/8/1現在] MeCab, mecab-ipadic-NEologd のインストール MeCabはオープンソースの日本語形態素解析ソフトです。 mecab-ipadic-neologdは、Web上のリソースから新しい言葉を登録したMecab用の辞書のことです。さらに、定期的に新しい言葉をアップデートするので、最新の言葉を正しく形態素解析をすることができます。 必要なライブラリをインストール brew install mecab mecab-ipadic git curl xz git clone --depth 1 https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd.git cd mecab-ipadi

こんにちわ。白ヤギコーポレーションでエンジニアをしている谷田です。 自然言語処理では、テキストに含まれる単語をベクトルとして表現するというタスクが頻繁に発生します。最近ではそのために、日本語テキストが来たらMeCabに渡してword2vecに投入する、というのが定番パターンのひとつかと思います。word2vecは単語を分散表現と呼ばれる低次のベクトルに変換するモデルですが、単語をベクトルに変換するためには事前に学習を走らせておく必要があります。word2vecモデルの学習にはよくWikipedia日本語版をコーパスとして使ったりするのですが、全記事で学習を走らせると結構時間がかかります。 そこで、白ヤギが作った日本語word2vecモデルを公開します! http://public.shiroyagi.s3.amazonaws.com/latest-ja-word2vec-gensim-mo

皆さん、Word2vec の仕組みはご存知ですか？ Word2vec は gensim や TensorFlow で簡単に試せるので使ったことのある方は多いと思います。しかし、仕組みまで理解している方はそう多くないのではないでしょうか。そもそも本家の論文でも内部の詳細については詳しく解説しておらず、解説論文が書かれているくらいです。 本記事では Word2vec のモデルの一つである Skip-Gram について絵を用いて説明し、概要を理解することを目指します。まずは Skip-Gram がどのようなモデルなのかについて説明します。 ※ 対象読者はニューラルネットワークの基礎を理解しているものとします。 どのようなモデルなのか？ Skip-Gram はニューラルネットワークのモデルの一つです。Skip-Gram は２層のニューラルネットワークであり隠れ層は一つだけです。隣接する層のユニット

This tutorial covers the skip gram neural network architecture for Word2Vec. My intention with this tutorial was to skip over the usual introductory and abstract insights about Word2Vec, and get into more of the details. Specifically here I’m diving into the skip gram neural network model. The Model The skip-gram neural network model is actually surprisingly simple in its most basic form; I think