gensimを使用したWord2vecのトレーニングICHI.PROgensimを使用したWord2vecのトレーニングWord2vecは、単語の埋め込みを効率的に作成する方法であり、2013年から使用されています。Word2vecは、単語を「ベクトル化」することによってテキストを処理する2層のニューラルネットです。その入力はテキストコーパスであり、その出力は一連のベクトルです。そのコーパス内の単語を表す特徴ベクトルです。埋め込みは、特定の単語のベクトル表現です。埋め込みは、さまざまな方法で計算できます。1つのホットエンコーディング(1は単語が存在する位置を表し、0は他の場所を表します)説明:文:「単語の埋め込みは、単語を数字で表したものです。」まず、指定された文から一意の単語のリストを作成します。words)—このメソッドは、各単語のコンテキストを入力として受け取り、コンテキストに対応する単語を予測しようとします。例:「あなたは素晴らしい学習者です」、ここでのターゲットは「学習者」であり、コンテキストは「素晴らしい」です(これもコンテキストウィンドウによって異なります)。great」がコンテキストになり、両側で2ワードがターゲットワードのコンテキストになります。単語の埋め込みが必要なのですか?多くのMLアルゴリズムとほとんどすべてのDLアーキテクチャは、文字列またはプレーンテキストを生の形式で処理することができません。分類や類似性計算などのタスクを実行するための入力として、数値が必要です。このブログでは、gensimライブラリを使用してword2vecをトレーニングする方法について説明します。word2vecアルゴリズムには、階層的なソフトマックスまたは負のサンプリングのいずれかを使用したスキップグラムモデルとCBOWモデルが含まれます。CBOWおよびスキップグラムモデルの基本については、このブログをフォローしてください。事前にトレーニングされたword2vecモデルを使用して、「GoogleNews-vectors-negative300.bin」のような単語ベクトルを取得するか、独自の単語ベクトルをトレーニングすることもできます。Pythonパッケージgensimを使用すると、word2vecモデルを非常に簡単にトレーニングできます。✌🏻Doc2VecやFastTextのように、Word2Vecだけでなく、Gensimで単語ベクトルをトレーニングする方法はたくさんあります。word2vecを使用して独自の単語ベクトルをトレーニングする方法は?Gensimのword2vecは、入力として一連の文を想定しています。各文は単語のリストです。Gensimは、入力が繰り返されるときに文を順番に提供することだけを要求します。1つの文を提供し、それを処理し、それを忘れ、別の文をロードし、これを続けることができます。word2vecモデルでどのような入力が受け入れられるか見てみましょう。'vocabulary']]必要なすべてのパッケージをインポートします。inp_data=get_inp(data)空のモデルを作成します。Word2Vec(min_count=5,window=5,size=300,workers=cores-1,max_vocab_size=100000)window(int、オプション):文内の現在の単語と予測される単語の間の最大距離。ワーカー(int、オプション):モデルをトレーニングするためのワーカースレッド。sg(int、オプション):トレーニングアルゴリズム:スキップグラムの場合は1。それ以外の場合はCBOW(デフォルトのスキップグラム)。max_vocab_size(int、optional)—語彙構築中のRAMを制限します。これよりもユニークな単語が多い場合は、まれな単語を削除します。1000万語タイプごとに約1GBのRAMが必要です。制限なしの場合は[なし]に設定します。min_count(int、optional)—合計頻度がこれより低いすべての単語を無視します。コールバック(反復可能CallbackAny2Vec、オプション)–トレーニング中の特定の段階で実行されるコールバックのシーケンス。(たとえば、モデルをエポックワイズで保存したい場合)モデルをトレーニングする前に、データセットからの一意の単語を含む語彙を構築する必要があります。1つの方法は、2つまたは3つのトークンを使用して語彙を初期化することです。これにより、ループ内で語彙を更新し続けることができます。model考えられる解決策:model.wv.vocabを出力し、空かどうかを確認します。空の場合は、min_countを5から1またはそれ以下の値に減らしてみてください。gensimのWord2Vecは5に設定されています。頻度が4を超える単語が語彙にない場合、語彙は空になり、エラーが発生します。Trueを設定するか、最初に固定ボキャブラリーを定義して変更しないでください。(int)-コーパス全体の反復回数(エポック)コールバック:ここに追加して、モデルを画期的に、または他のタスクに基づいて保存することもできます。vocabulary.単語の類似性:モデルの品質をチェックする方法の1つは、意味的に(または構文的に)同等の2つの単語間で高レベルの類似性が報告されているかどうかをチェックすることです。#Lengthファイルごとに複数の文を含む複数の.txtファイルを反復処理し、すべてのファイルとファイルのすべての文を使用して語彙を構築します。ファイルごとに複数の文を含む複数の.txtファイルを繰り返し、いくつかのファイルとファイルからの文のランダムサンプルを使用して語彙を構築します。ファイルごとに複数の文を含む複数の.txtファイルを反復処理し、最初にランダムトークンを使用して語彙を構築し、各ファイルの後に更新します。事前トレーニング済みモデルをダウンロードします。物語の本があると想像してください。これらの物語のいくつかを読みたいのですが、残念ながら、一部のページが欠けています。単語の埋め込み:コンピューターに単語の意味を理解させるNLPの非常に重要な概念の紹介:埋め込みとword2vec。このテキストの資料の準備を手伝ってくれたJuliaPocciottiとLuísaMendesHeiseに特に感謝します。関連記事Torchvisionの機能を理解する(PyTorchの場合)トーチビジョンライブラリの直感的な理解—基本から上級(パート1/3)トーチビジョンとは何ですか?Torchvisionは、PyTorchと連携するコンピュータービジョン用のライブラリです。効率的な画像およびビデオ変換用のユーティリティ、一般的に使用される事前トレーニング済みモデル、および一部のデータセットがあります(torchvisionはPyTorchにバンドルされていないため、個別にインストールする必要があります。—変換トーチビジョンライブラリの直感的な理解—変換の14の視覚的な例(パート2/3)パート1(トーチビジョンのモジュールの紹介)については、以下のリンクにアクセスしてください。この記事では、データセット(画像)が読み込まれた直後にシーケンスで実行できる単純な画像変換関数である変換を実験します。内部のグラフ注意ネットワーク数学からNumPyへのステップバイステップガイドグラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフデータから学習するための標準ツールボックスとして登場しました。GNNは、コンテンツの推奨や創薬など、さまざまな分野で影響の大きい問題の改善を推進できます。前回の投稿で、ブロブ検出と連結成分に基づいて対象のオブジェクトを識別する方法を学びました。関心のある特定のオブジェクトを画像から分離する必要がある場合があります。