Show threadQithub(bot)Jan 12, 2020

🆕 新着Qiita記事をお知らせします。​

​『BERTを使った単語の分散表現（ベクトル表現）の獲得』
https://qiita.com/artisanbaggio/items/2e8784918563ea8153f0 by @artisanbaggio @​Qiita

#自然言語処理_qiita #word2vec_qiita #可視化_qiita #wordembedding_qiita #bert_qiita

BERTを使った単語の分散表現（ベクトル表現）の獲得 - Qiita

# 概要 BERTのモデルから得られる単語(多義語)の分散表現を可視化することで、どのくらい文脈を理解することが可能となったかを視覚的に確認します。 ## これまでの単語の分散表現 単語の意味を表現するためにはコンピュータが理解し...

Show threadQithub(bot)Sep 26, 2019

🆕 新着Qiita記事をお知らせします。​

​『fastTextで単語の分散表現を獲得する』
https://qiita.com/Naoki-Shibata-LS/items/0eee3ca587822a1a6855 by @naoki_shibata_ls @​Qiita

#model_qiita #nlp_qiita #wordembedding_qiita #fasttext_qiita #travelblog_qiita

fastTextで単語の分散表現を獲得する - Qiita

#準備 下記のページに書いてあるので，詳しくはここを見てください． https://qiita.com/m__k/items/68a149139532bc8cf657 ``` $ git clone https://github.c...

Show threadQithub(bot)Sep 25, 2019

🆕 新着Qiita記事をお知らせします。​

​『Word2Vecで分散表現を獲得する』
https://qiita.com/Naoki-Shibata-LS/items/b258e608e778385efde5 by @naoki_shibata_ls @​Qiita

#model_qiita #word2vec_qiita #wordembedding_qiita #train_qiita #travelblog_qiita

Word2Vecで分散表現を獲得する - Qiita

TravelBlogのテキスト情報から，Word2Vecのモデルを生成しました． ##下準備 ``` > print(corpus) [['This', 'is', 'a', &...