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「Gensimを使ったWord2Vecのステップバイステップガイド」

はじめに数か月前、Office Peopleで働き始めた当初、私は言語モデル、特にWord2Vecに興味を持ちました。ネイティブのPythonユーザーとして、私は自然にGensimのWord2Vecの実装に集中し、論文やオンラインのチュートリアルを探しました。私は複数の情報源から直接コードの断片を適用し、複製しました。私はさらに深く探求し、自分の方法がどこで間違っているのかを理解しようとしました。Stackoverflowの会話、GensimのGoogleグループ、およびライブラリのドキュメントを読みました。しかし、私は常にWord2Vecモデルを作成する上で最も重要な要素の一つが欠けていると考えていました。私の実験の中で、文をレンマ化することやフレーズ/バイグラムを探すことが結果とモデルのパフォーマンスに重要な影響を与えることを発見しました。前処理の影響はデータセットやアプリケーションによって異なりますが、この記事ではデータの準備手順を含め、素晴らしいspaCyライブラリを使って処理することにしました。これらの問題のいくつかは私をイライラさせるので、自分自身の記事を書くことにしました。完璧だったり、Word2Vecを実装する最良の方法だったりすることは約束しませんが、他の多くの情報源よりも良いと思います。学習目標単語の埋め込みと意味的な関係の捉え方を理解する。 GensimやTensorFlowなどの人気のあるライブラリを使用してWord2Vecモデルを実装する。 Word2Vecの埋め込みを使用して単語の類似度を計測し、距離を算出する。 Word2Vecによって捉えられる単語の類推や意味的関係を探索する。 Word2Vecを感情分析や機械翻訳などのさまざまな自然言語処理のタスクに適用する。特定のタスクやドメインに対してWord2Vecモデルを微調整するための技術を学ぶ。サブワード情報や事前学習された埋め込みを使用して未知語を処理する。 Word2Vecの制約やトレードオフ、単語の意味の曖昧さや文レベルの意味について理解する。サブワード埋め込みやWord2Vecのモデル最適化など、高度なトピックについて掘り下げる。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Word2Vecについての概要 Googleの研究チームは2013年9月から10月にかけて2つの論文でWord2Vecを紹介しました。研究者たちは論文とともにCの実装も公開しました。Gensimは最初の論文の後すぐにPythonの実装を完了しました。 Word2Vecの基本的な仮定は、文脈が似ている2つの単語は似た意味を持ち、モデルからは似たベクトル表現が得られるというものです。例えば、「犬」、「子犬」、「子犬」は似た文脈で頻繁に使用され、同様の周囲の単語（「良い」、「ふわふわ」、「かわいい」など）と共に使用されるため、Word2Vecによると似たベクトル表現を持ちます。この仮定に基づいて、Word2Vecはデータセット内の単語間の関係を発見し、類似度を計算したり、それらの単語のベクトル表現をテキスト分類やクラスタリングなどの他のアプリケーションの入力として使用することができます。 Word2vecの実装 Word2Vecのアイデアは非常にシンプルです。単語の意味は、それが関連する単語と共に存在することによって推測できるという仮定をしています。これは「友だちを見せて、君が誰かを教えてあげよう」という言葉に似ています。以下はword2vecの実装例です。…

「PIP、Conda、requirements.txtを忘れましょう！代わりにPoetryを使って、私に感謝してください」

「痛みのない依存関係管理がついに実現しました」

Programming

Pythonでインタラクティブなデータビジュアライゼーションを作成する：Plotly入門

データの可視化は、データプロフェッショナルにとって最も重要なタスクの1つですそのため、それをインタラクティブにする方法を学ぶ必要があります

「Transformerモデルの実践的な導入 BERT」

ハンズオンチュートリアルでBERTを探索してください：トランスフォーマーを理解し、プレトレーニングとファインチューニングをマスターし、PythonとHugging Faceを使用して感情分析を実行します

「ChatGPTを活用したデータ探索：データセットの隠れた洞察を解き放つ」

探索的データ分析のためのChatGPTの使用ガイドChatGPTを使用してデータセットを探索し、視覚化を生成し、洞察を得る

Data science

「勝つための機械学習の履歴書の作り方」

緻密に設計された履歴書は、機械学習の非常に競争力のある分野で雇用の見込みを開き、夢の仕事を確保するための切符になることがあります。この包括的なガイドでは、雇用主を感心させるために機械学習の履歴書を戦略的に最適化するための重要な洞察を提供します。プロの成功を促進し、キャリアの進展を図るための機械学習の履歴書を書く方法を学びましょう。技術的な専門知識を強調し、関連するプロジェクトを提示し、業界の知識を活用するための効果的な戦略をマスターしましょう。機械学習の履歴書の構造とフォーマット適切な形式でスキルや経験を提示することは、機械学習の履歴書が際立つために非常に重要です。構造プロフェッショナルなヘッダー簡潔な要約/目的の記述技術的なスキル教育職務経歴プロジェクト認定とトレーニング出版物とプレゼンテーション受賞と認識プロの関連性参考文献フォーマット整然としたAI MLの履歴書のための標準的な詳細を考慮してください：フォントフォントサイズ行間配置ファイルの種類関連するスキルと知識の強調…

「完璧なPythonデータ可視化のためのAIプロンプトエンジニアリングの5つの習慣」

データの可視化はデータ分析の基盤であり、Pythonはこのタスクにおける選ばれたツールですChatGPTとのモジュラープロンプトエンジニアリングの使用能力により、一部のエントリー障壁が取り除かれました…

PlotlyとPandas：効果的なデータ可視化のための力の結集

昔々、私たちの多くがこの問題にぶつかったことがありましたもし才能がないか、前もってデザインのコースを受講したことがなければ、視覚的なものを作ることはかなり困難で時間がかかるかもしれません…

「Pythonによる水質EDAと水質の適性分析」

「十分な新鮮な飲み水を提供できることは、基本的な要件です気候変動の議論の中で、最も大きな課題の一つは、生存に十分な淡水を確保することです水質は...」

Streamlitを使用して、Hugging Face Spacesにモデルとデータセットをホスティングする

Streamlitを使用してHugging Face Spacesでデータセットとモデルを紹介する Streamlitを使用すると、データセットを視覚化し、機械学習モデルのデモをきれいに構築することができます。このブログ記事では、モデルとデータセットのホスティング、およびHugging Face SpacesでのStreamlitアプリケーションの提供方法をご紹介します。モデルのデモを作成する Hugging Faceのモデルを読み込んで、Streamlitを使用してクールなUIを構築することができます。この具体的な例では、「Write with Transformer」を一緒に再現します。GPT-2やXLNetなどのtransformerを使用して何でも書けるアプリケーションです。推論の仕組みについては詳しく触れません。ただし、この特定のアプリケーションにはいくつかのハイパーパラメータ値を指定する必要があることを知っておく必要があります。Streamlitには、カスタムアプリケーションを簡単に実装できる多くのコンポーネントが提供されています。必要なハイパーパラメータを推論コード内で受け取るために、それらの一部を使用します。 .text_areaコンポーネントは、入力する文章を受け入れるための素敵なエリアを作成します。 Streamlitの.sidebarメソッドを使用すると、サイドバーで変数を受け入れることができます。 sliderは連続値を取るために使用されます。ステップを指定しない場合、値は整数として扱われますので、忘れずにステップを指定してください。 number_inputを使用すると、エンドユーザーに整数値の入力をさせることができます。 import streamlit as st # テキストボックスに表示されるデフォルトのテキストを追加 default_value =…

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