Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Rubyで機械学習してみた
Search
kunou
December 08, 2017
Technology
1
1.1k
Rubyで機械学習してみた
kunou
December 08, 2017
Tweet
Share
More Decks by kunou
See All by kunou
GANについて
kunou
0
440
AIか何かについて.pdf
kunou
0
39
Pythonを書いていておーマジかーと感じたあれこれ
kunou
1
730
ネットワークグラフを作成する
kunou
0
58
ZIP!!
kunou
0
180
zip
kunou
0
510
Make Mouse
kunou
0
640
RubyのProcのあれをこうしました
kunou
0
99
esm lt Clojure like threading macro
kunou
0
440
Other Decks in Technology
See All in Technology
Claude Code Actionを使ったコード品質改善の取り組み
potix2
PRO
6
2.6k
CursorによるPMO業務の代替 / Automating PMO Tasks with Cursor
motoyoshi_kakaku
2
790
製造業からパッケージ製品まで、あらゆる領域をカバー!生成AIを利用したテストシナリオ生成 / 20250627 Suguru Ishii
shift_evolve
PRO
1
160
低レイヤを知りたいPHPerのためのCコンパイラ作成入門 完全版 / Building a C Compiler for PHPers Who Want to Dive into Low-Level Programming - Expanded
tomzoh
4
3.4k
強化されたAmazon Location Serviceによる新機能と開発者体験
dayjournal
3
250
Amazon S3標準/ S3 Tables/S3 Express One Zoneを使ったログ分析
shigeruoda
5
590
PHPでWebブラウザのレンダリングエンジンを実装する
dip_tech
PRO
0
220
rubygem開発で鍛える設計力
joker1007
2
270
生成AI活用の組織格差を解消する 〜ビジネス職のCursor導入が開発効率に与えた好循環〜 / Closing the Organizational Gap in AI Adoption
upamune
5
4.5k
事業成長の裏側:エンジニア組織と開発生産性の進化 / 20250703 Rinto Ikenoue
shift_evolve
PRO
1
130
250627 関西Ruby会議08 前夜祭 RejectKaigi「DJ on Ruby Ver.0.1」
msykd
PRO
2
370
無意味な開発生産性の議論から抜け出すための予兆検知とお金とAI
i35_267
0
890
Featured
See All Featured
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
29
9.5k
Making Projects Easy
brettharned
116
6.3k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
8
680
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
299
21k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
7
720
Practical Orchestrator
shlominoach
188
11k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
3.9k
Facilitating Awesome Meetings
lara
54
6.4k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
346
40k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
357
30k
Speed Design
sergeychernyshev
32
1k
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
77
9.4k
Transcript
Rubyで機械学習してみた 8, 12, 2017 A-LT
Rubyで機械学習してみた やったこと 1.RubyでMeCabを使い文書を分かち書きにする 2.RubyでPyCallを使いWord2Vecする 3.Rubyで類似性の高い単語を取得する
1.RubyでMeCabを使い文書を分か ち書きにする
Rubyで機械学習してみた MeCabとは MeCabはオープンソースの形態素解析エンジン で、奈良先端科学技術大学院大学出身、現 GoogleソフトウェアエンジニアでGoogle 日本 語入力開発者の一人である工藤拓によって開 発されている。名称は開発者の好物「和布蕪 (めかぶ)」から取られた。 wikipediaより
Rubyで機械学習してみた 形態素解析とは 形態素解析(けいたいそかいせき、 Morphological Analysis)とは、文法的な 情報の注記の無い自然言語のテキストデー タ(文)から、対象言語の文法や、辞書と 呼ばれる単語の品詞等の情報にもとづき、 形態素(Morpheme, おおまかにいえば、言
語で意味を持つ最小単位)の列に分割し、 それぞれの形態素の品詞等を判別する作業 である。 wikipediaより
Rubyで機械学習してみた 実際に形態素解析してみる
Rubyで機械学習してみた 実際に形態素解析してみる 入力: “昨日食べたものが思い出せない” 出力: 昨日 名詞,副詞可能,*,*,*,*,昨日,キノウ,キノー 食べ 動詞,自立,*,*,一段,連用形,食べる,タベ,タベ た
助動詞,*,*,*,特殊・タ,基本形,た,タ,タ もの 名詞,非自立,一般,*,*,*,もの,モノ,モノ が 助詞,格助詞,一般,*,*,*,が,ガ,ガ 思い出せ 動詞,自立,*,*,一段,未然形,思い出せる, オモイダセ,オモイダセ ない 助動詞,*,*,*,特殊・ナイ,基本形,ない,ナイ,ナイ
Rubyで機械学習してみた 実際に形態素解析してみる 入力: “昨日食べたものが思い出せない” 出力: 昨日 名詞,副詞可能,*,*,*,*,昨日,キノウ,キノー 食べ 動詞,自立,*,*,一段,連用形,食べる,タベ,タベ た
助動詞,*,*,*,特殊・タ,基本形,た,タ,タ もの 名詞,非自立,一般,*,*,*,もの,モノ,モノ が 助詞,格助詞,一般,*,*,*,が,ガ,ガ 思い出せ 動詞,自立,*,*,一段,未然形,思い出せる,オモイダセ,オモイダセ ない 助動詞,*,*,*,特殊・ナイ,基本形,ない,ナイ,ナイ
Rubyで機械学習してみた Rubyでやってみる MeCabのWrapperであるnattoというgemがある
Rubyで機械学習してみた Rubyでやってみる require ‘natto' nm = Natto::MeCab.new puts nm.parse("昨日はうどんを食べたよ") =>
昨日 名詞,副詞可能,*,*,*,*,昨日,キノウ,キノー は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ うどん 名詞,一般,*,*,*,*,うどん,ウドン,ウドン を 助詞,格助詞,一般,*,*,*,を,ヲ,ヲ 食べ 動詞,自立,*,*,一段,連用形,食べる,タベ,タベ た 助動詞,*,*,*,特殊・タ,基本形,た,タ,タ よ 助詞,終助詞,*,*,*,*,よ,ヨ,ヨ
Rubyで機械学習してみた Rubyでやってみる require ‘natto' nm = Natto::MeCab.new puts nm.parse("昨日はうどんを食べたよ") 昨日
名詞,副詞可能,*,*,*,*,昨日,キノウ,キノー は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ うどん 名詞,一般,*,*,*,*,うどん,ウドン,ウドン を 助詞,格助詞,一般,*,*,*,を,ヲ,ヲ 食べ 動詞,自立,*,*,一段,連用形,食べる,タベ,タベ た 助動詞,*,*,*,特殊・タ,基本形,た,タ,タ よ 助詞,終助詞,*,*,*,*,よ,ヨ,ヨ
Rubyで機械学習してみた 今回Mecabを何に使うか? Word2Vecするために、単語ごとに分かち書きされた状態に したい。品詞などは使わない。
Rubyで機械学習してみた Rubyで分かち書きにしてみる require ‘natto' nm = Natto::MeCab.new(output_format_type: :wakati) puts nm.parse(“昨日はうどんを食べたよ")
昨日 は うどん を 食べ た よ
Rubyで機械学習してみた Rubyで分かち書きにしてみる require ‘natto' nm = Natto::MeCab.new(output_format_type: :wakati) puts nm.parse(“昨日はうどんを食べたよ")
昨日 は うどん を 食べ た よ
Rubyで機械学習してみた さらに基本形にする 時を駆ける少女 時を駆けた少女 時を駆けたい少女 時を駆けている少女
Rubyで機械学習してみた さらに基本形にする 時を駆ける少女 時を駆けた少女 時を駆けたい少女 時を駆けている少女 全部駆ける にしたい
Rubyで機械学習してみた MeCabで基本形にする $ echo "時を駆けたい少女" | mecab -F"%f[6] " -U"%m
" - E"\n" 時 を 駆ける たい 少女
Rubyで機械学習してみた MeCabで基本形にする $ echo "時を駆けたい少女" | mecab -F"%f[6] " -U"%m
" - E"\n" 時 を 駆ける たい 少女
Rubyで機械学習してみた MeCabで基本形にする $ echo "時を駆けたい少女" | mecab -F"%f[6] " -U"%m
" - E"\n" 時 を 駆ける たい 少女
Rubyで機械学習してみた Rubyで基本形の分かち書きにする Natto::MecabのコンストラクタにMecabのオプションが渡せるら しい。
Rubyで機械学習してみた Rubyで基本形の分かち書きにする Natto::MecabのコンストラクタにMecabのオプションが渡せるら しい。 Natto::MeCab.new('-F"%f[6] " -U"%m " -E"\n" ‘).
parse('時を駆けたい少女') => "\"時\"を\"駆ける\"たい\"少女\"\n\""
Rubyで機械学習してみた Rubyで基本形の分かち書きにする Natto::MecabのコンストラクタにMecabのオプションが渡せるら しい。 Natto::MeCab.new('-F"%f[6] " -U"%m " -E"\n"‘). parse('時を駆けたい少女')
=> "\"時\"を\"駆ける\"たい\"少女\"\n\"" 何かちょっと違う…
Rubyで機械学習してみた Rubyで基本形の分かち書きにする Natto::MecabのコンストラクタにMecabのオプションが渡せるら しい。 Natto::MeCab.new('-F"%f[6] " -U"%m " -E”\n”’, output_format_type:
:wakati). parse('時を駆けたい少女') ArgumentError: wrong number of arguments (given 2, expected 0..1) こうかな?
Rubyで機械学習してみた Rubyで基本形の分かち書きにする Natto::MecabのコンストラクタにMecabのオプションが渡せるら しい。 Natto::MeCab.new('-F"%f[6] " -U"%m " -E”\n”’, output_format_type:
:wakati). parse('時を駆けたい少女') ArgumentError: wrong number of arguments (given 2, expected 0..1) こうかな?
Rubyで機械学習してみた Rubyで基本形の分かち書きにする Natto::MecabのコンストラクタにMecabのオプションが渡せるら しい。 Natto::MeCab.new('-F"%f[6] " -U"%m " -E”\n”’, output_format_type:
:wakati). parse('時を駆けたい少女') ArgumentError: wrong number of arguments (given 2, expected 0..1) ……
Rubyで機械学習してみた Rubyで基本形の分かち書きにする `echo "時を駆けたい少女" | mecab -F"%f[6] " -U"%m "
-E”\n"` => "時 を 駆ける たい 少女 \n"
Rubyで機械学習してみた Rubyで基本形の分かち書きにする `echo "時を駆けたい少女" | mecab -F"%f[6] " -U"%m "
-E”\n"` => "時 を 駆ける たい 少女 \n" Nattoで基本形の分かち書きにする方法が分かりませんでした!
2.RubyͰPyCallΛ͍Word2Vec ͢Δ
Rubyで機械学習してみた Word2Vecとは? Word2vecは、2層から成り、テキスト処理を行う ニューラルネットワークです。 テキストコーパス を入力すると、出力結果には、ベクトルのセット、 つまりコーパスにある単語 の特徴量ベクトル(feature vector)が出されま す。
〜中略〜 Word2vecの目的及び有用性は、類似語のベクトル をベクトル空間にグループ化することです。つま り、数値に基づいて類似性を検知するのです。 参考URL: https://deeplearning4j.org/ja/word2vec
Rubyで機械学習してみた Word2Vecとは? Word2vecは、2層から成り、テキスト処理を行う ニューラルネットワークです。 テキストコーパス を入力すると、出力結果には、ベクトルのセット、 つまりコーパスにある単語 の特徴量ベクトル(feature vector)が出されま す。
〜中略〜 Word2vecの目的及び有用性は、類似語のベクトル をベクトル空間にグループ化することです。つま り、数値に基づいて類似性を検知するのです。 ࢀߟURL: https://deeplearning4j.org/ja/word2vec
Rubyで機械学習してみた Word2Vecとは? Word2vecは、2層から成り、テキスト処理を行う ニューラルネットワークです。 テキストコーパス を入力すると、出力結果には、ベクトルのセット、 つまりコーパスにある単語 の特徴量ベクトル(feature vector)が出されま す。
〜中略〜 Word2vecの目的及び有用性は、類似語のベクトル をベクトル空間にグループ化することです。つま り、数値に基づいて類似性を検知するのです。 ࢀߟURL: https://deeplearning4j.org/ja/word2vec
Rubyで機械学習してみた Pythonで書くと from gensim.models import word2vec import sys sentences =
word2vec.LineSentence(text_file_path) model = word2vec.Word2Vec(sentences, sg=1,size=100, min_count=1, window=10,hs=1,negative=0) model.save(model_file_path) ࢀߟURL: https://m0t0k1ch1st0ry.com/blog/2016/08/28/word2vec/
Rubyで機械学習してみた Pythonで書くと from gensim.models import word2vec import sys sentences =
word2vec.LineSentence(text_file_path) model = word2vec.Word2Vec(sentences, sg=1,size=100, min_count=1, window=10,hs=1,negative=0) model.save(model_file_path) ࢀߟURL: https://m0t0k1ch1st0ry.com/blog/2016/08/28/word2vec/
Rubyで機械学習してみた Pythonで書くと from gensim.models import word2vec import sys sentences =
word2vec.LineSentence(text_file_path) model = word2vec.Word2Vec(sentences, sg=1,size=100, min_count=1, window=10,hs=1,negative=0) model.save(model_file_path) ࢀߟURL: https://m0t0k1ch1st0ry.com/blog/2016/08/28/word2vec/ これをRubyでPyCallを使って書いてみる
Rubyで機械学習してみた Rubyで書くと require 'pycall/import' include PyCall::Import pyimport 'gensim' sentences =
gensim::models::word2vec.LineSentence.new(‘text_file_pa th’) model = gensim::models::word2vec.Word2Vec.new(sentences, sg: 1, size: 100, min_count: 1, window: 10, hs: 1, negative: 0) model.save(model_file_path)
Rubyで機械学習してみた Rubyで書くと require 'pycall/import' include PyCall::Import pyimport 'gensim' sentences =
gensim::models::word2vec.LineSentence.new(‘text_file_pa th’) model = gensim::models::word2vec.Word2Vec.new(sentences, sg: 1, size: 100, min_count: 1, window: 10, hs: 1, negative: 0) model.save(model_file_path)
3.Rubyで類似性の高い単語を取得 する
RubyͰػցֶशͯ͠Έͨ 今回学習させたファイルはこちら http://www.aozora.gr.jp/cards/001562/files/ 52410_ruby_51060.zip
Rubyで機械学習してみた 関羽でやってみる $ ruby similar_word.rb train.model 関羽 憂鬱 0.816013514995575 従える
0.7802281379699707 玄徳 0.7487945556640625 張飛 0.7451599836349487 先頭 0.7414117455482483 謝 0.740109920501709 顔 0.7302446961402893 同意 0.7249001860618591 沈痛 0.7155432105064392 以下 0.7124083042144775
Rubyで機械学習してみた 関羽でやってみる $ ruby similar_word.rb train.model 関羽 憂鬱 0.816013514995575 従える
0.7802281379699707 玄徳 0.7487945556640625 張飛 0.7451599836349487 先頭 0.7414117455482483 謝 0.740109920501709 顔 0.7302446961402893 同意 0.7249001860618591 沈痛 0.7155432105064392 以下 0.7124083042144775
Rubyで機械学習してみた 関羽でやってみる $ ruby similar_word.rb train.model 関羽 憂鬱 0.816013514995575 従える
0.7802281379699707 玄徳 0.7487945556640625 張飛 0.7451599836349487 先頭 0.7414117455482483 謝 0.740109920501709 顔 0.7302446961402893 同意 0.7249001860618591 沈痛 0.7155432105064392 以下 0.7124083042144775 Կނ͔Top ༕ᓔ
Rubyで機械学習してみた 張飛でやってみる $ ruby similar_word.rb train.model 張飛 憂鬱 0.760344386100769 関羽
0.7451599836349487 従える 0.7081006765365601 驚く 0.7006173133850098 謝 0.693412721157074 すっかり 0.6737435460090637 かえって 0.6630535125732422 促 0.6543962955474854 顔 0.6533028483390808 左右 0.650241494178772
Rubyで機械学習してみた 張飛でやってみる $ ruby similar_word.rb train.model 張飛 憂鬱 0.760344386100769 関羽
0.7451599836349487 従える 0.7081006765365601 驚く 0.7006173133850098 謝 0.693412721157074 すっかり 0.6737435460090637 かえって 0.6630535125732422 促 0.6543962955474854 顔 0.6533028483390808 左右 0.650241494178772
Rubyで機械学習してみた 張飛でやってみる $ ruby similar_word.rb train.model 張飛 憂鬱 0.760344386100769 関羽
0.7451599836349487 従える 0.7081006765365601 驚く 0.7006173133850098 謝 0.693412721157074 すっかり 0.6737435460090637 かえって 0.6630535125732422 促 0.6543962955474854 顔 0.6533028483390808 左右 0.650241494178772 ͓લ͔
Rubyで機械学習してみた 劉備でやってみる $ ruby similar_word.rb train.model 劉備 大きい 0.7147447466850281 指さす
0.7119417190551758 茶壺 0.6981431245803833 むち 0.6907016634941101 彼女 0.689379096031189 母 0.6783629655838013 起つ 0.6581389307975769 おろおろ 0.6535757780075073 胸 0.6521176099777222 僧 0.6508723497390747
Rubyで機械学習してみた 劉備でやってみる $ ruby similar_word.rb train.model 劉備 大きい 0.7147447466850281 指さす
0.7119417190551758 茶壺 0.6981431245803833 むち 0.6907016634941101 彼女 0.689379096031189 母 0.6783629655838013 起つ 0.6581389307975769 おろおろ 0.6535757780075073 胸 0.6521176099777222 僧 0.6508723497390747
Rubyで機械学習してみた 劉備でやってみる $ ruby similar_word.rb train.model 劉備 大きい 0.7147447466850281 指さす
0.7119417190551758 茶壺 0.6981431245803833 むち 0.6907016634941101 彼女 0.689379096031189 母 0.6783629655838013 起つ 0.6581389307975769 おろおろ 0.6535757780075073 胸 0.6521176099777222 僧 0.6508723497390747 ཱུඋؾ ໌࿕Ͱͨ͠
Rubyで機械学習してみた まとめ ▸ RubyでもPythonのライブラリを使って機械学習 を簡単に出来ました。(ただしパラメータの チューニングは機械学習の知識が必要)