
21.6
ワードベクトル
■
321
if count > 0:
print(topic_names[topic], count)
print()
実行結果は次のようになります。
['Hadoop', 'Big Data', 'HBase', 'Java', 'Spark', 'Storm', 'Cassandra']
Big Data and programming languages 4 databases 3
['NoSQL', 'MongoDB', 'Cassandra', 'HBase', 'Postgres']
databases 5
['Python', 'scikit-learn', 'scipy', 'numpy', 'statsmodels', 'pandas']
Python and statistics 5 machine learning 1
いくつかのトピック名には、「
and
」があります。トピックの数をもっと増やす必要が
あったことを示すのかもしれませんが、おそらく学習に必要なデータが足りなかった
のでしょう。
21.6
ワードベクトル
自然言語処理における最新の進歩は、ディープラーニングからもたらされています。
この章の残りでは、「19 章 ディープラーニング」で開発した仕組みを利用してその成
果を確認します。
重要な革新の
1
つは、単語を低次元のベクトルとして表現することです。このベクト
ルは、比較、連結、機械学習モデルへの入力、それ以外にもあらゆる用途に使用でき
ます。加えて、そのベク ...