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'男はご飯を食べた。', '男はパンを食べた', '女はスープを飲んだ', '女子はスマホでメールを送る。', '私は時計を彼女に送る。', '男は車に乗る', '小学生が自転車に乗る', 'サルがドラムを演奏する', 'カンガルーがタンバリンを叩く', 'チーターが獲物の後ろを走っている。', 'チーターが獲物を追いかける' from sentence_transformers import SentenceTransformer from sklearn.cluster import KMeans import random embedder = SentenceTransformer('distiluse-base-multilingual-cased') # Corpus with example sentences corpus = ['男はご飯を食べた。', '男はパンを食べた
この内容は金明哲さんの「テキストアナリティクスの基礎と実践」のRでの実装をpythonで書き換えながら読んでいくものです。 提供されているデータは、すでに形態素解析されてある程度集計されたデータとなります。 説明が不十分であること、参考書通りの解析ができているわけではないことはご了承ください。 詳しくは本を読んでいただければと思います。 前回 テキストの特徴分析 4. トピック分析 4.1 トピックモデルとは テキストにおける名詞は文章の主題や内容から大きく影響を受けるため、人による読みを経なくても、語句を集計したデータから、テキストの話題を推定できる可能性がある。 テキストをテキスト内に出現する毒と頻度によってのみ捉えるという点で、主成分分析や対応分析、潜在意味解析の手法と変わらないが、 線形代数の行列分解をベースとした方法では、高次元データの場合にデータの内在構造を十分に理解できない可
本の紹介 【特集】 膨大な情報から企業の本音を見出す テキストマイニングによる有報分析 ・有報分析への利用が進む 自然言語処理の発展と有用性 井上光太郎・中田和秀 ・テキストマイニングで解き明かす有報の60年 矢澤憲一・金 鉉玉・伊藤健顕 ・「どう伝わっているか」を検証して活用しよう！ テキストマイニングで読み解くガバナンス開示 久禮由敬・藤井雄介 ・テキストマイニングで感じ取るKAM――適用初年度の分析と２年目以降の活用 今村峰生 ・ブラックボックス解消が進む！ テキストマイニング分析の最前線 中川 慧・伊藤友貴 【FRONT PAGE】 Scope Eye 気候危機と企業活動――自然災害・脱炭素への対応 橋田俊彦 趣味の時間――漢詩散策 〔第９回〕 斎藤静樹 アカデミズムに何が起きているのか？ ――学術雑誌・査読論文の今昔 Plan S：強気な方針と妥協，その影響 佐藤 翔 【特別寄稿
1. 概要 近年、ディープラーニングの自然言語処理分野の研究が盛んに行われており、その技術を利用したサービスは多様なものがあります。 当社も昨年2020年にINTELLILINK バックオフィスNLPという自然言語処理技術を利用したソリューションを発表しました。INTELLILINK バックオフィスNLPは、最新の自然言語処理技術「BERT」を用いて、少ない学習データでも高精度の文書理解が可能です。また、文書の知識を半自動化する「知識グラフ」を活用することで人と同じように文章の関係性や意図を理解することができます。INTELLILINK バックオフィスNLPを利用することで、バックオフィス業務に必要となる「文書分類」「知識抽出」「機械読解」「文書生成」「自動要約」などさまざまな言語理解が可能な各種AI機能を備えており、幅広いバックオフィス業務の効率化を実現することが可能です※1。 図：IN
はじめに どうも。DI部@大阪オフィスのtamaです。 Alteryxの情報収集をしていたところ、簡単にテキストの感情分析できるツールが開発されていたことを発見したので、ちょっと使ってみました。 Score Sentimentについて Leveraging R to perform Sentiment Analysis in Alteryx - The Information Lab The Information Lab社のBen Moss氏が作成されたAnalytics Appです。指定したファイルのテキストを解析して、各感情に関するスコアリングを行ってくれます。 とりあえず使ってみた このツールはどういった仕組みで感情分析するものなのか…というのは後で見るとして、まずは使ってみます。 環境 Windows 10 Pro（Mac上のVM ware） Alteryx Designer 2
こんにちは、Yu_Seです。 さて、データサイエンス×演劇ということでデータサイエンスを使った舞台のジャンル・特徴分けを行った実験結果とその考察について、３部構成でまとめた記事のPART2です。 PART1で既に書いたように、ここからはトピックモデルに関する説明と、それを使った舞台のジャンル・特徴分けの結果についてまとめていきたいと思います。 この分析を行ったモチベーションやトピックモデルに辿り着いた経緯に関しては、PART1の記事の方をご参照下さい。 では早速本編へと入っていこうと思います。 トピックモデルとは？まずはトピックモデルがそもそも何なのかについて説明したいと思います。 これから舞台のジャンル・特徴分けをする際に使用するモデルなので、クラスタリング（分類器）の手法の一つであることは想像がつくかなと思います。 トピックモデルは文章をその内容から判断してクラスタリングする手法なので
Stanでトピックモデルを実装するメリット・デメリットについて簡単に触れたいと思います。 メリット 実装がラク。LDAでも30行ぐらい ややこしい推論部分は一切実装しなくてOK。全部Stanのサンプリングにお任せ モデルの拡張が簡単 デメリット 計算が遅い。文書x単語種類が1000x1500・総単語数12000のケースでは トピック数が20, iter=1000で9時間, iter=10000で35時間でした データが少ないと収束しない。特に単語種類が多いのに1文書あたりに含まれる単語数が少ない場合はダメ。僕の経験ではそのような場合はiteration増やしてもほとんどダメでした これらのデメリットはStan2.9.0でリリースされた変分ベイズ（ADVI）を使って推定することでいくらか緩和されます。速度はモデルにもよりますがおおよそ50倍速ぐらいです。ただし、現状は推定が少し不安定のようで
BERTとは？特徴を知っておこう BERTとは「Bidirectional Encoder Representations from Transformers（Transformerによる双方向のエンコード表現）」を指し、2018年10月11日にGoogleが発表した自然言語処理モデルです。 BERTの特徴として、汎用性の高さが挙げられます。これは、WikipediaやBooksCorpusなどから得た大量の文章データを学習モデルが事前学習し、文章理解や感情分析などの様々なタスクに応用できるというものです。 例えば、感情分析タスクであれば、与えられた文から感情を読み取って「肯定的」か「否定的」かのどちらであるかという結果を出力できます。これを活かして、アルゴリズムが複数の映画レビューを参照し、その映画の平均的な評価を分析するというタスクを高精度で行っています。 また、BERTは、今後「文脈
【コロナ調査】テキストマイニングで⾒えた消費者心理の深層“コロナウイルスがもたらした、企業・広告に対する消費者意識の変容調査”から⾒えた、消費者の本⾳とは 広告会社の株式会社原宿サン・アド（代表取締役：村井恵⼀ https://h-sunad.co.jp/）は、マーケティング機能強化の⼀環として「消費者未来ミエル化プロジェクト」を発⾜いたしました。 プロジェクトの第1弾として、“コロナウイルスがもたらした、企業・広告に対する消費者意識の変容調査”をマーケティング調査会社のマイボイスコム株式会社（代表取締役：⾼井和久https://www.myvoice.co.jp/）と共同で実施。 企業の広報・マーケティング戦略の⼀つの指針となるデータを明らかにすると同時に、コロナウイルス収束後に求められるコミュニケーション⼿法の正しい姿勢とは何かを予測・分析します。 ■テキストマイニングレポートを公開
こんにちは。レトリバの飯田です。カスタマーサクセス部 研究チームに所属しており、論文調査やそのアルゴリズムを実行するスクリプトの実装などを行なっています。 今回は、Bag of Words(BoW)表現に於いて、これがTopicModelの最終形態ではないか？と私が思っているStructured Topic Modelの紹介と再現実装をpythonで行なったので、その紹介をします。 https://github.com/retrieva/python_stm Structured Topic Modelとは Correlated Topic Model(CTM) Sparse Additive Generative Model(SAGE) STMの更なる特徴 文書ートピックの分布の推定に対し文書属性情報を考慮できる 積分消去による高速化 STMの使い方 Covariate(Y)の使い方 P
推薦システムの勉強をちょっとずつ再開している関連で、トピックモデルを勉強してみようと思い、こちらを購入しました。 トピックモデル (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者:岩田 具治出版社/メーカー: 講談社発売日: 2015/04/08メディア: 単行本（ソフトカバー） 今回はこちらを読んで勉強したことのメモです。 トピックモデル is なに？ モデル化でやりたいこと ユニグラム／混合ユニグラムモデル トピックモデルの生成過程 トピックモデル一巡り トピック is なに？ 具体的な中身について 実際には何を定めればよいか ：トピックごとの単語分布 最尤推定 Map推定（最大事後確率推定） ベイズ推定 混合モデルが含まれたときの単語分布 EMアルゴリズム 変分ベイズ推定 ギブスサンプリング その他、参考にした記事 感想 トピックモデル is なに？ 定義を確認します。 トピックモデルは
１．あらすじ 人工知能ブームの昨今、人間の話し言葉や、書き言葉を機械に学習させ理解させたり、人間の思考的なものを人工知能技術を使用して実現させようという、NLP（自然言語処理）は未来を切り開く技術として大きな注目を集めており、人工知能の花形ということができるでしょう。 NLPの応用範囲は幅広く、近年、市場を賑わせているチャットボット等のような、対話システムに用いられたり、自動文章の生成や、文章理解、文章要約等、その意味を理解するという切り口で、日常の様々な場面で応用されているテクニックです。 今回は、その中でNLPを利用した技術の１つであるトピック分析について解説をします。 トピック分析は、文章理解などを行う際に、その背後にあるトピックに関して把握をする事は非常に大事になるため、昔から多くの研究がなされている分野です。 以下、トピック解析手法の詳細について、解説をしていきます。 ２．トピッ
1. 本Part概要 こんにちは。pira_ninoです。 早速のお知らせなのですが、本編から超絶優秀な友人のtaijest君も編集に加わってもらっています。これに伴いブログのタイトルも若干変更しました。 さて本題に戻ります。 前PartではB'zの歌詞を「LDA」を用いた曲のクラスタリングを行いました。 皆様のおかげで週間のランキングで11位に載りました！！ありがとうございます！！ pira-nino.hatenablog.com blog.hatenablog.com 本Partでは最近流行りの「Word 2 Vec」を用いて単語の意味の分析を行なっていきます。 目標としましては、B'zの歌詞を用いて「きれい」に意味が近い単語は何かや「あなたと恋するためには僕には何が必要か」といった分析を行っていきます。 Word 2 Vecを用いた分析の目標 2. Word 2 Vecとは 早速、本
表題の通り、潜在ディリクレ配分法（LDA; Latent Dirichlet Allocation）によるトピックモデルを学習させて、WordCloud・pyLDAvisで可視化までやってみます。 データセットの用意 今回は日本語でやってみたかったので、以下のlivedoorニュースコーパスを利用させていただきました。 - https://www.rondhuit.com/download.html 日本語のコーパスとしては定番ですね。 ダウンロードしてきた圧縮ファイルを解凍して、各ドキュメントのパスを読み込んでおきます。 import glob import numpy as np import pandas as pd from tqdm import tqdm np.random.seed(0) text_paths = glob.glob('livedoor-news-corpus
最近トピックモデルに興味をもち、『自然言語処理シリーズ トピックモデルによる統計的潜在意味解析』を読んで勉強しています。２章まで読み、トピックモデルに使われるLDAの概要を理解した（つもりだけかもしれません汗）ので、例のごとくメモがわりに漫画風にまとめました。 漫画を描くつらさがだんだんわかってきましたが（笑）、時間をかけるぶんだけ頭にちゃんと入ってくるので、頑張ってこれからも続けていきたいと思います。 本の内容的には３章から各学習アルゴリズム（ギブスサンプリングとか、逐次ベイズとか）の説明になるので、こちらもちゃんと理解できたらわかりやすい形でまとめたいですが、ほとんど数式なのでこれをどう表現するか、エセ漫画家としての血が騒ぎます... 漫画でわかるトピックモデル（LDA, Latent Dirichlet Allocation） トピックモデルはその名の通り、文章のトピックを分析するた
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