未来に恋したい人はsongを聞きながら待ちましょう。, LDA編と同様に曲のマッピングを行います。 このように、文脈を考慮したWord 2 Vecを用いた本modelはなかなかの完成度であることが推測できます。, 本題に戻り、曲のマッピングを行います。
このことから、昔に比べ最近は多様な意味を持った曲を作成していることが伺えます。, 簡単に言うと「文書もベクトル化して似たような文書・単語をベクトル的に近づけるように学習するモデル」です。, https://medium.com/scaleabout/a-gentle-introduction-to-doc2vec-db3e8c0cce5e, Woerd 2 Vecと違う点は、["文書n",Tag]というTaggedDocumenという型でinputを作ることです。今回はTagには素直に曲名を入れました。, 単語の考察はちょっと書きたいことあるので先にお手軽な曲のマッピングを行います。 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！！, 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。
今回は、学習済みWord2vecモデルを使って、類似単語の抽出や単語の演算をしてみたいと思います。 こんにちは cedro です。 単語をベクトルで表現するためには、下記1）〜4）のステップが必要で、結構手間が掛かります。 www.randpy.tokyo, さて前回はTwitterのrestAPIを叩いて、特定のユーザーや特定の単語が含まれるツイートを取得しましたが、今回は直近のツイートを大量に取得したいので、streaming apiを使っていきます。といっても、使い方自体はrestAPIの時とほぼほぼ変わりません。 ⇔ A + B - C = ??
次回作をお待ちください。（その前にちょい見せ）, *1:実際には、上記のような概念は要素の組み合わせで表現される場合がほとんどであり、解釈は困難です, *2:自然言語処理のタスクで、単語ベクトルをモデルへの入力としている場合が多いです, *7:有名どころですと、東北大の乾研究室が公開しているモデル(http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/~m-suzuki/jawiki_vector/)など多くのモデルが公開されています, *8:古参ファンが「最近の曲は変わった」とよく言いますが、今回の分析でこれは正しいことが証明されました。, pira_ninoさんは、はてなブログを使っています。あなたもはてなブログをはじめてみませんか？, Powered by Hatena Blog おそらく、一緒に使われている単語との距離が近くなっているせいかもしれません。 入力単語の情報を中間層への重み行列に、周辺の単語の情報を出力層への重み行列に学習させていく、というイメージです。, 実際には、効率的に学習を行うために、ニューラルネットワークの代わりにロジスティック回帰が用いられる*5ことがほとんどですが、予測のための中間表現に着目するというスタンスは変わりません。, 単語をベクトルで表現していることに加え使用している特徴量の比較を簡単に述べますと・・・, となります。上記に加え単語をベクトルで表すことで類似度の計算など直感的な操作が可能が故に、様々な人が扱えるので流行っていると考えられます。, さて「単語の意味をベクトルで表現する」Word 2 VecをB'zの歌詞データに適用し、単語の意味の分析を行っていきます。, まず、データ入手編で入手した曲ごとの歌詞データを格納したData Frameが手元にあることを前提とします。, パラメータのチューニングの件ですが、taijest曰く以下のような勘所でチューニングを行うと良いらしいです。, もちろんモデルの保存、読み込みもできます。 その後、"マジ卍"で文書を一旦分割してあげて、分かち書き後の単語と"マジ卍"をリストに追加するようにしています。, また、node.feature.startswith()で、単語の品詞を指定をしており、今回は名詞と形容詞のみを使っています。 ここで「恋」という単語に着目しWord 2 Vec との比較を行います。, Word 2 Vec、Doc 2 Vec共になんだか似たような単語が出てるとはいえ、どっちが良いかは定性的な解釈の勝負になります。 一度学習したモデルを保存しておくことで、同じ学習を2度することを回避できます。, B'z的にある単語と類似度の高い単語は何かということを分析していきます。 単語をベクトル化することで類似語を抽出したり、単語の意味の足し算・引き算ができるWord2Vecという手法を用いて、「おじさん」「お兄さん」という言葉を比較してみました。, この前、知人の30代男性から「最近、一人称として“お兄さん”が使えなくなった…」という悩みを聞きました。女性に対する呼称の「お姉さん」「おばさん」問題の闇の深さは言うまでもありませんが、男性も意外と気にしていることを知りました。
このように単語の文脈を考慮したWord 2 Vecは非常に強力なモデルであることがLDAとの比較でも再確認できました。, 次に発売年で色付けした図を見ますと、古い曲（青や緑）は一定の箇所に固まっており一方、最近の曲（オレンジや赤）は散らばっていることが分かります。 A + B = C + ??? streming apiについては、以下ブログで分かりやすくまとめられていましたので、参考にしてみてください。 例えば、「恋」はB'z的に「強がり」(Word 2 Vec)なのか「歓び」(Doc 2 Vec)なのか。 (距離の近さはコサイン類似度で計算） ainow.ai, Wikipediaで学習したモデルで「レディーガガ」ー「アメリカ人」＋「日本人」＝「？？？」で 日本版レディーガガを分析した例, が挙げられます。ちなみに上記論文曰く、日本版のレディーガガは浜崎あゆみらしいです。, さて、本題に戻りB'zバージョンで単語の足し算・引き算を行っていきます。 Twitter Streaming APIについてのメモ, 指定するendpointで取得できるデータやオプションが微妙に異なりますが、今回はstatuses/sample.jsonを使っていきたいと思います。 ブログを報告する, 論文: Emergent Tool Use from Multi-Agent Interaction 昨年 2…, Vol.1 data-gateway-talk.connpass.com Vol.2(まだ申し込み可能…, 文書もベクトル化して似たような文書・単語をベクトル的に近づけるように学習するモデル, 「恋」はB'z的に「強がり」(Word 2 Vec)なのか「歓び」(Doc 2 Vec)なのか, 曲全体を加味すると遠回しに「恋＝歓び」との解釈でDoc 2 Vec では学習された, 実際には、上記のような概念は要素の組み合わせで表現される場合がほとんどであり、解釈は困難です, 古参ファンが「最近の曲は変わった」とよく言いますが、今回の分析でこれは正しいことが証明されました。, http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/~m-suzuki/jawiki_vector/, Data Gateway Talk Vol.1を開催しました + Vol.2の宣伝.
gensim: models.word2vec – Deep learning with word2vec, most_similarのメソッドを使うことで、指定した単語と似ている単語を抽出してくれます。
ということで、"マジ卍"と距離の近い上位20単語を見てみましょう。, ふむふむ。"ワロエナイ"、"サイテー"という言葉からネガティブな感情表現を表現していることが推察されます。, なるほど！ワロエナイとかサイテーとか使うときに、私も「マジ卍」と使えばよいのですね！
理論的には、学習で得られた各単語のベクトル間の類似度*6を測ることで解釈を行います。, 「あなた」は「君」に近いのは直感的に納得がいきます。
未来と過去でこんなに違うのですね。 github.com, その辺りは、今後もツイッターデータは使っていくと思うので、だんだんと洗練していきたいですね。, なお、R実践記事も公開しましたのでそちらも是非ご覧ください。こちらもとても面白い結果になりました！
ということで、次回はtaijest君主導でアーティスト別比較を行っていきます。
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