Hattori機械学習系の研究職&エンジニア。ICT技術のWebAPIマーケットプレイスApitoreをやってます。Hattori·0件のコメントはじめに前回に引き続き、deeplearning4jのdoc2vecをいじってみます。今回は日本語wikipediaで作ったword2vecモデルをdoc2vecの事前情報として使います。関連情報deeplearning4jで日本語WikipediaのWord2Vecを作るdeeplearning4jのword2vecの限界とその上手な使い方deeplearning4jのdoc2vecで極性判定してみた実装プログラムは以下です。"doc2vec.w2v.model");以前作ったword2vecのモデルを使います。そのときはlayerSizeを200に指定したので、ここでも間違いなく指定します。指定しないとエラーになります。その他のパラメータは好きなようにしてください。肝心の精度ですが・・・62%!まだ低い!!!Wikipediaで作ったWord2Vecモデルを使っているので、OOVはほぼなくなりました。全体的にスコアの絶対値が小さくなってしまいました。word2vecモデルはgoogle謹製のプログラムで作成しているのですが、ベクトルの正規化が入っているのかも?このあたりは確認しないといけないですね。おわりに外部で作ったword2vecモデルをdoc2vec学習時に注入してみました。OOVは減りましたが、精度はまだまだ低いです。二値の極性判定であれば精度は90%を超えていて欲しいです。Hattoriについて機械学習系の研究職&エンジニア。ICT技術のWebAPIマーケットプレイスApitoreをやってます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*ウェブサイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。Themeisle.。