ファンコミュニケーションズのr_nakayamaです。映画」をしまくる、というものです。2、3年前からになるのかもしれませんが、Word2Vecがすごいと噂かねがね聞いておりながら試していなかったものなので、今回遊んでみました。映画の分析を行えないかと試行錯誤しているからです。余談ですが、今年秋始めごろ、映画「ダンケルク[*1]」のジャパンプレミアで、クリストファーノーラン監督を生で拝見してきました。「ノーラン」+「映画」まとめ最後にWord2Vecで「役者/監督」+「映画」を演算さて、本題に入ります。使ってみたい!ということで大好きな映画を題材として「役者/監督」+「映画」を調べています。」という概念に「映画」という概念を加算してみるとどんなワードが現れるかを調べ、そしてそのワードはしっくりくるのか!?ということを検証します。筆者がWord2Vecを魅力的だと感じている理由ですが、以下の理由になります。難しくないWord2Vecが、特に引っかかるところもなく遊べるということは下のコードを回すだけなのでおわかりいただけるかと思います。「フランス」ー「パリ」+「東京」=「日本」があるのですが、言葉の演算がとても直感的だと思います。学習させるための、まとまった文章を用意しなければいけません。_)m私はクロールしたときにひとつひとつのレビューをリストに保存していきましたので、(文章のまとまりがリストである必要はないです。)リストから単語区切りをしていく流れで実装しています。用意したreviewsを、単語で区切り、ファイルに保存さて、単語を区切って、Word2Vecに食わせるようのtextファイルを作成します。ポイントは、単語はスペースで区切り、一文一文は改行で区切ることです!保存する単語ですが、今回は名詞と形容詞に限定して保存しています。理由は、そうしたほうが結果がきれいだからです。(適当ですみません)名詞と形容詞に限定せずに結果を出すとどうなるかは少し下で。単語の区切りはスペースで。一文の区切りは改行で。'\n')f.close()単語の分割方法Word2Vecは、単語の区切り方次第で、結果が大きく変わります。例では、chasenというMecabのデフォルトで入っている辞書で形態素解析を行っています。format)ということらしいです。「ノーラン」+「映画」でこんな演算してきます。)音符あたりなかなかじわじわきますよね。(名詞と形容詞だけ抜き出す作業をした結果は下で。これらのパラメータを変えていってチューニングをしたり。100)結果発表さて、早速結果発表。類似度の高かった上位10ワードを載せています。一度目:ベクトルサイズを1000に。二度目:ベクトルサイズを10000に。「クリストファーノーラン監督」の結果をご紹介します。【考察】1位「派手」、3位「迫力」、6位「無理」、7位「嫌い」。ステイサムっぽいですね。ため【考察】9位「魔法」が出現しました。シリーズ」でしょうか。シリーズ」でハーマイオニー役を演じたという印象が強いのだろうな、ということが伺えるかと思います。【考察】んー、微妙!!!まとめ「役者/監督」+「映画」という演算の結果、しっくりくるものは少なかったかなと思います。ステイサムのような決まった役を演じる方だと、うまくいくのかもしれません。単語の区切り方や辞書、パラメータを変えたり、データを増やしてみたりして、さらに工夫してみて楽しみたいと思います。最後に弊社では随時インターン生を募集しています。Word2Vec)こんにちは!5日間インターンに参加させて頂いた中島です。昨...2018-03-12「そのアプリ、広告あるんですか?」2値分類こんにちは。ピザが大好きg_takahashiです。皆さんこんにちは、h_matsumotoです。Are青山のアドテク会社。アドネットワークやDSPを開発・運用。サーバを止めてみたよ。インターン:実業務体験編インターンでCTR予測をしましたSearchArchiveスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。