Search Results Word2Vec

「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。…

Word2Vec、GloVe、FastText、解説

コンピューターは我々と同じように単語を理解することができませんコンピューターは数字を扱うことが好きですですから、コンピューターが単語とその意味を理解するのを助けるために、私たちは「埋め込み」と呼ばれるものを使用しますこれらの埋め込みは…

自然言語処理：AIを通じて人間のコミュニケーションの力を解き放つ

この記事では、NLPの理解と進化について取り上げますAIがコミュニケーションの世界にどのように貢献できるかを学びましょう

「2024年の包括的なNLP学習パス」

紹介 2023年は、バード、ジェミニ、そしてChatGPTのような強力な言語モデルの台頭により、自然言語処理（NLP）で画期的な進展がありました。これらの驚異は、単なるAIの進化の見事な快挙だけでなく、機械が前例のない正確さと流暢さで人間の言語を理解し生成できる新たな時代の始まりを意味しています。パーソナライズされたチャットボットからリアルタイム翻訳まで、NLPはテクノロジーと私たちとのインタラクションの方法を革新しています。これらのアプリケーションがますます普及するにつれて、NLPの習得は単なる技能ではなく、必要不可欠なものとなります。これを念頭に置いて、2024年にNLPの専門家になるための6ヶ月間のステップバイステップの学習パスを作成しました。このNLPの学習パスでは、事前に知っておく必要のある事項から始めます。その後、月ごとに学習と実践が必要な内容を具体的にご案内いたします。さあ、始めましょう！ 2024年の包括的なNLP学習パス概要 Natural Language Processing (NLP)に興味はありますか？それなら、この学習パスがおすすめです！初心者でもわかりやすいように設計されており、6ヶ月でNLPの基礎を学ぶことができます。何を学ぶことができますか？ Month 1: Pythonと基本的な機械学習のスタート。NLPのための統計、確率、およびディープラーニングの概念を学びましょう。 Month 2 & 3: テキスト処理技術、単語埋め込み、PyTorchやTensorFlowなどのディープラーニングフレームワークのマスター。テキスト要約や機械翻訳の最初のプロジェクトを作成しましょう。 Month 4 & 5: BERTやGPT-3などの強力な事前学習モデルを発見しましょう。転移学習、プロンプトエンジニアリング、ファインチューニングの技術を学びましょう。大規模な言語モデルでアプリケーションを作成しましょう。 Month…

リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーションにおける関連性の課題にどのように対処するか

パート1では、非最適な埋め込みモデル、効率の悪いチャンキング戦略、およびメタデータフィルタリングの不足により、LLMから関連する応答を得るのが難しくなることをご覧いただけます

「埋め込みモデルでコーパス内の意味関係を探索する」

最近、私はいくつかの仲間の学生や学者と話をしてきましたが、彼らは自由形式のテキストの分析に関心を持っていました残念ながら、皆が有意義な洞察を得ることはできませんでした

「PostgreSQLとOpenAI埋め込みを使用した意味検索」

企業のデータベース内にセマンティック検索を実装することは困難であり、大きな努力が必要ですしかし、本当にそうでなければならないのでしょうか？この記事では、どのようにして活用できるかを示します…

「Rustベースのベクトルデータベース、Qdrantに深く潜る」

イントロダクションベクトルデータベースは、非構造化および構造化データの表現を格納および索引化するための主要な場所となっています。これらの表現は、埋め込みモデルによって生成されるベクトル埋め込みです。ベクトルストアは、ディープラーニングモデル、特に大規模な言語モデルを使用したアプリの開発で重要な役割を果たしています。ベクトルストアの領域は常に進化しており、最近導入されたQdrantはその1つで、機能が充実しています。さあ、それについてもっと詳しく見ていきましょう。学習目標 Qdrantの専門用語に慣れることで、より理解を深める Qdrant Cloudにダイブし、クラスタを作成するドキュメントの埋め込みを作成し、Qdrantコレクションに保存する方法を学ぶ Qdrantでクエリがどのように機能するかを探る Qdrantのフィルタリングを弄って、その動作を確認するこの記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。埋め込みとは何ですか？ベクトル埋め込みは、データを数値形式で表現する手段です。つまり、テキスト、写真、音声、ビデオなどのデータの種類に関係なく、n次元空間または数値ベクトルとして表します。埋め込みを使用すると、関連するデータをグループ化することができます。特定の入力は、特定のモデルを使用してベクトルに変換することができます。Googleによって作成された有名な埋め込みモデルであるWord2Vecは、単語をベクトル（ベクトルはn次元の点です）に変換します。各大規模言語モデルには、LLMの埋め込みを生成する埋め込みモデルがあります。埋め込みは何に使用されますか？単語をベクトルに変換する利点の1つは、比較が可能であるということです。数値入力またはベクトル埋め込みとして2つの単語が与えられた場合、コンピュータはそれらを直接比較することはできませんが、それらを比較することができます。類似した埋め込みを持つ単語をグループ化することが可能です。王、女王、王子、王女といった用語は、関連するクラスタに表示されます。この意味で、埋め込みは、与えられた用語に関連する単語を特定するのに役立ちます。これは、文に使用され、入力された文に関連する文を返すデータが提供される場合に使用されます。これは、チャットボット、文の類似度、異常検知、セマンティックサーチなどの多くのユースケースの基礎となります。私たちが提供するPDFまたはドキュメントに基づいて質問に答えるために開発するチャットボットは、この埋め込みの概念を利用しています。これは、すべての生成的大規模言語モデルが、それらに供給されるクエリに同様に関連付けられたコンテンツを取得するために使用する方法です。ベクトルデータベースとは何ですか？先述のように、埋め込みは、通常非構造化データの場合に数字形式で表される、あらゆる種類のデータの表現です。それでは、それらをどこに保存するのでしょうか？伝統的なRDBMS（リレーショナルデータベース管理システム）では、これらのベクトル埋め込みを保存することはできません。これがベクトルストア/ベクトルデータベースの登場する場所です。ベクトルデータベースは、効率的な方法でベクトル埋め込みを保存および取得するために設計されています。埋め込みモデルのサポートや似たようなベクトルを取得するために使用する検索アルゴリズムの種類によって異なる多くのベクトルストアが存在します。 Qdrantとは何ですか？ Qdrantは、新しいベクトル類似度検索エンジンおよびベクトルデータベースであり、安全性で知られるRust言語で構築された本番向けのサービスを提供しています。 Qdrantは、メタデータであるペイロードが付加された高次元ポイント（ポイントはベクトル埋め込みのこと）を保存、検索、管理するために設計されたユーザーフレンドリーなAPIを備えています。これらのペイロードは有用な情報となり、検索の精度向上およびユーザーへの洞察を提供します。Chromaなど他のベクトルデータベースに精通している方であれば、ペイロードはメタデータに似ており、ベクトルに関する情報を含んでいます。 Rustで書かれていることにより、Qdrantは高負荷下でも高速で信頼性のあるベクトルストアとなっています。他のデータベースとの違いは、Qdrantが提供するクライアントAPIの数です。現在、QdrantはPython、TypeScript/JavaScript、Rust、およびGoをサポートしています。QdrantはベクトルインデックスにHSNW（階層ナビゲーション小世界グラフ）を使用しており、コサイン、ドット、ユークリッドなどの多くの距離尺度を備えています。また、ボックスから推奨APIも利用できます。 Qdrantの用語を知る…

NLP、NN、時系列：Google Trendsのデータを使用して石油価格を予測することは可能ですか？

最初にWord2Vecを使用し、次にGoogleトレンドからGoogle検索の頻度をスクレイピングし、その後、時系列（フーリエ分解を経て）とKerasを使用したニューラルネットワークで予測を試みます...

「深層学習モデルの可視化方法」

ディープラーニングモデルは通常非常に複雑です多くの伝統的な機械学習モデルが数百のパラメータで済むことがありますが、ディープラーニングモデルは数百万または数十億のパラメータを持っていますオープンAIが2023年春にリリースした大規模言語モデルGPT-4は、約2兆のパラメータを持っていると噂されていますそれは･･･

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