Introduction fasttext

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Transcript

1. FastText 触ってみた 2017/07/06 珍田
2. FastText とは より早い Word2Vec facebook 製
3. Word2Vec ???
4. Word2Vec とは 単語のベクトル表現
5. 類似の概念
6. Word2Vec の画期的なところ 言語の vector 表現は以前からあった．
7. Word2Vec の画期的なところ 足し算引き算（ ベクトルの演算） ができる！！！
9. Word2Vec の演算 king − man + woman = queen paris − france + japan = tokyo
10. で，FastText Word2vec の作者謹製の， 次世代 Word2Vec 高速！！！
11. 事前準備 https://github.com/facebookresearch/fastText python3, numpy, scipy, cython が使えること => b r i e / d o c k e r ‐ n u m p y ‐ s c i p y とか使うのが楽 利用するテキスト（ 日本語だったら分かち書きしてあること） ※ 分かち書きされた文書の準備 m e c a b ‐ O w a k a t i h o g e . t x t > h o g e . w a k a t i . t x t
12. 使い方 $ ( p i p i n s t a l l c y t h o n ) $ ( p i p i n s t a l l f a s t t e x t ) $ p i p i n s t a l l g e n s i m i m p o r t g e n s i m f r o m g e n s i m . m o d e l s i m p o r t w o r d 2 v e c s e n t e n c e s = w o r d 2 v e c . T e x t 8 C o r p u s ( ' h o g e f u g a . w a k a t i . t x t ' ) m o d e l = w o r d 2 v e c . W o r d 2 V e c ( s e n t e n c e s , s i z e = 2 0 0 , w i n d o w = 5 , w o r k e r s = m o d e l . m o s t _ s i m i l a r ( p o s i t i v e = [ ' ほげー' , ' ふがー' ] , n e g a t i v e = [ ' ばず'
13. デモ