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今回はdeeplearning4jを使ったオンライン学習を試してみます。オンライン学習の定義は諸説あるみたいですが、私はパーセプトロン時代の定義に則って「定期的にデータをくべて現在のモデルを逐次更新する」としています。Supervisionのモデルに極性辞書のデータをオンライン学習します。一言で言うと、モデルを読み込んでデータをくべる、それだけです。事前準備・データ学習データも増強しました。Supervisionです。Supervision方式の学習データは打ち止めします。121,816極性辞書は東北大学の乾・岡崎研究室が公開しているものを使いました。本ブログの最後に引用しておきます。全部の辞書データを使ったわけではなくて、これまでの記事で解説したとおり私の極性判定はWord2Vecで単語をベクターにしますので、Word2Vecに登録されていない単語は除外しました。あと、辞書データは基本的には形態素ですが、私の極性判定にあわせるために、kuromoji+Neologdで形態素解析をしなおしておきます。最終的にオンライン学習に使ったデータは以下のようになりました。今回もニュートラルは対象外です。Sentimentでアノテーションしたデータを使います。こちらは現状の極性判定が判定を間違えたものをアノテーションしているので、現状手法にとっては非常に難しい評価データになっています。私が間違えて現状手法と同じ感情判定結果をアノテーションしてしまっているので、このあとの評価セクションでは現行手法の性能はゼロになりません。ちなみに、評価データは以下のようになりました。数が少ないですが、これから増やしていきます。76評価まずはバニラです。辞書データをオンライン学習させる以前は、以下のような結果になりました。ポジティブを間違えやすいようです。これは私の作成した評価データを見てもらっても明らかです。0.4758つづいて、辞書データをオンライン学習させた場合。全体的に性能が向上していますね。結果を見るに、単語のポジティブさやネガティブさを機械が理解しはじめていますね。0.527少しズルした結果も見てみましょう。辞書データに加えて評価データもオンライン学習します。結果を見るに、性能が一番良いですね。学習と評価に同じデータを使っているので、これは当たり前です。0.6547おわりにオンライン学習を試してみました。極性辞書でオンライン学習することで、ポジティブな単語とネガティブな単語を多少強調する効果が出たかなという印象です。ネガティブな単語があるか否か、ポジティブな単語があるか否か、など)のが一般的です。今回のズル版と呼んでいるものはApitoreのWebAPIの最新版としてアップデートしておきます。よろしければ使って、感想を下さい。極性判定結果の修正も募集しています。あわせてよろしくお願い致します。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.。