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
word2vecを利用した埋め込み分析とSWEMを用いた比較実験
Search
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
Takanobu Nozawa
February 27, 2021
Programming
2.5k
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
word2vecを利用した埋め込み分析とSWEMを用いた比較実験
atmaCup#9 オンサイトデータコンペ振り返り回で発表した資料です。
word2vecを利用した埋め込み分析とSWEMを用いた比較実験について述べています。
Takanobu Nozawa
February 27, 2021
More Decks by Takanobu Nozawa
See All by Takanobu Nozawa
データ基盤をDataformで整えた話 〜 開発環境を添えて 〜
takapy
0
140
低コストで実現する社内文書RAG機能を搭載したAIチャットボット開発
takapy
4
6.1k
コミュニティサービスに「あなたへ」フィードを リリースするまでの試行錯誤
takapy
1
2k
NLPを活用したオンボーディング改善とコールドスタート問題への対策
takapy
4
6.1k
自然言語可視化ライブラリ 「nlplot」のご紹介
takapy
3
4.5k
コミュニティサービスにおけるレコメンデーションの変遷とMLパイプラインについて
takapy
2
7.4k
SageMaker StudioとStep Functionsを用いてMLOpsへの一歩を踏み出そう
takapy
0
13k
GoogleColabとVSCodeを用いた分析環境運用Tips
takapy
15
15k
トピックモデルを活用したレコメンデーションの実装
takapy
1
6.8k
Other Decks in Programming
See All in Programming
ローカルLLMを使ってB2Bサービスを作っていての学び
yaotti
0
160
Oxcを導入して開発体験が向上した話
yug1224
4
310
DynamoDBには集計系のクエリがないけどなんとかしたい
musan
1
130
JJUG CCC 2026 Spring: JSpecify で実現する Kotlin フレンドリーな Java API 設計
ternbusty
1
160
LLM Plugin for Node-REDの利用方法と開発について
404background
0
170
Technical Debt: Understanding it Rightly, Engaging it Rightly #LaravelLiveJP
shogogg
0
220
作って学ぶ、 JSX (TSX) ランタイムの基本
syumai
7
1.6k
Lessons from Spec-Driven Development
simas
PRO
0
170
技術記事、 専門家としてのプログラマ、 言語化
mizchi
4
2.7k
Spring Security 実践 ─ GraphQL APIで実務に役立つ 認証・認可 を学ぶ
wagyu
0
220
Contextとはなにか
chiroruxx
1
290
Spec Driven Development | AI Summit Lisbon
danielsogl
PRO
0
180
Featured
See All Featured
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
120k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
55
8.2k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
340
58k
Tell your own story through comics
letsgokoyo
1
950
KATA
mclloyd
PRO
35
15k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
860
Leading Effective Engineering Teams in the AI Era
addyosmani
9
2k
Code Review Best Practice
trishagee
74
20k
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
610
End of SEO as We Know It (SMX Advanced Version)
ipullrank
3
4.2k
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
2.2k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
55
10k
Transcript
word2vecΛར༻ͨ͠ຒΊࠐΈੳͱ SWEMΛ༻͍ͨൺֱ࣮ݧ Takanobu Nozawa 2021.02.18 atmaCup#9 ΦϯαΠτσʔλίϯϖৼΓฦΓճ
ࣗݾհ XPSEWFDͱ XPSEWFDΛJUFNʹԠ༻ 48&.Λ༻͍ͯൺֱ࣮ݧ ·ͱΊ ΞδΣϯμ
ࣗݾհ
໊લɿᖒরʢ/P[BXB5BLBOPCVʣ ॴଐɿίωώτגࣜձࣾ ɹɹɿ!UBLBQZ w ػցֶशʢ/-1ɺਪનγεςϜʣΛϝΠϯʹΓͭͭ"84ͱٔΕ͍ͯ·͢ w σʔλੳίϯϖͨ͠ΓɺϒϩάʢIUUQTXXXUBLBQZXPSLʣॻ͍ͨΓɺɹɹɹɹɹ ٿͨ͠Γɺϥʔϝϯ৯ͨΓ͍ͯ͠·͢ w ࠷ۙϙουΩϟετ🎙
͡Ί·ͨ͠ˠ!HFG@GNʢIUUQTUXJUUFSDPNHFG@GNʣ ࣗݾհ
ࠓճͷBUNB$VQҐͰͨ͠ʢਫ਼ਐ͠·͢ʣ ࣗݾհ
XPSEWFDͱ
˞IUUQTBSYJWPSHBCT XPSEWFDͱ w ʹ(PPHMFͷݚڀऀ͕ൃදͨ͠ख๏ʢ˞ʣ w ಛఆͷ୯ޠͷۙ͘ʹ͋Δ୯ޠ܈Λ༧ଌͰ͖ΔΑ͏ʹ χϡʔϥϧωοτΛֶशͤͯ͞ɺ୯ޠͷࢄදݱΛऔಘͰ͖Δ w ʮ,JOH.BO 8PNBO2VFFOʯ
จ͔ΒҾ༻ʢ˞ʣ
XPSEWFDͱ $#08ͱTLJQHSBNͷͭͷϞσϧ͕͋Δ ɹྫɿZPVTBZHPPECZFBOE*TBZIFMMP ࢀߟɿIUUQTXXXUBLBQZXPSLFOUSZ
XPSEWFDͱ ࠓճ༻͍ͨͷTLJQHSBN ʢଟ͘ͷ߹ɺ୯ޠͷࢄදݱͱ͍͏ʹ͓͍ ͯɺTLJQHSBNͷํ͕ྑ͍݁Ռ͕ಘΒΕΔ͜ ͱ͕ଟ͍ʣ ࢀߟɿIUUQTXXXUBLBQZXPSLFOUSZ
XPSEWFDͱ HFOTJNΛ༻͍Δͱൺֱత༰қʹ࣮Մೳ ʢBUNB$VQͷ%JTDVTTJPOʹ࣮ίʔυ͋͛ͯ·͢☺ ʣ
XPSEWFDΛJUFNʹԠ༻
XPSEWFDΛJUFNʹԠ༻ w εʔύʔجຊతʹಋઢ͕ઃܭ͞Ε͍ͯΔ࣌ܥྻ ੨Ռˠڕˠˠೕˠ͓՛ࢠˠࡊˠύϯˠҿྉʜ w ʢܦݧతʹʣεʔύʔߦͬͨΒجຊతʹಉ͡Α͏ͳͷΛങ͏ʹ ͋Δ w ճͷങ͍ϩάΛͭͷTFOUFODFͱΈͳͤɺͦΕͳΓͷࢄදݱ ͕ܭࢉͰ͖ΔͷͰʁͦΕͰϢʔβʔͷຒΊࠐΈΛܭࢉ͢Ε্ख͘
͍͘ͷͰʁͱ͍͏͜ͱͰ࣮ݧͨ͠
σʔλͷ࡞Γํ
σʔλͷ࡞Γํ w TQFOE@UJNFͷσʔλΛҙਤతʹʮϨδΧʔτىಈʯ ʹͯ͠ܭࢉʹؚΊͨ
σʔλͷ࡞Γํ w TFTTJPOΛTFOUFODFͱΈͳͯ͠DPSQVTΛੜ DPSQVT
JUFNWFDͷֶश݁Ռ
JUFNWFDͷֶश݁Ռ w ͍͔ͭ͘ͷJUFNͰ͍ۙJUFNΛදࣔͯ͠ࢄදݱΛఆੑత ʹ֬ೝ
JUFNWFDͷֶश݁Ռ w 6."1Ͱ̎࣍ݩѹॖͯ֬͠ೝ ʢBEKVTU5FYUͱ͍͏ϥΠϒϥϦΛ͏ͱɺϥϕϧ͕ॏͳΒͳ͍Α͏ʹϓϩοτͰ͖·͢☺ ʣ
JUFNWFDͷֶश݁Ռ w 6."1Ͱ̎࣍ݩѹॖͯ֬͠ೝ ʢBEKVTU5FYUͱ͍͏ϥΠϒϥϦΛ͏ͱɺϥϕϧ͕ॏͳΒͳ͍Α͏ʹϓϩοτͰ͖·͢☺ ʣ ྑͦ͞͏☺
JUFNͷࢄදݱΛಛྔԽ͢Δ
JUFNͷࢄදݱΛಛྔԽ͢Δ w ֤JUFNͷࢄදݱఆੑతʹ֬ೝͯͦ͠ΕͳΓͷ͕ܭࢉ͞Ε͍ͯΔ ͜ͱ͕֬ೝͰ͖ͨ w ͜ΕΛֶशʹ͑Δܗʹམͱ͠ࠐΈ͍ͨ ˠࠓճ48&.ͱ͍͏ख๏ͰϢʔβʔͷຒΊࠐΈϕΫτϧΛܭࢉ͢Δ
48&.ͱʁ w 4JNQMF8PSE&NCFEEJOHCBTFE.FUIPET w ୯ޠຒΊࠐΈͷΈΛར༻ͯ͠จষຒΊࠐΈΛܭࢉ͢Δํ๏ʢ˞ʣ w จͰԼهͭͷख๏͕ఏҊ͞Ε͍ͯΔ 㾎 48&.BWFSɿ୯ޠͷࢄදݱʹରͯ͠BWFSBHFQPPMJOH͢Δʢίϯϖظؒத࣌ؒͳ͔ ͬͨͷͰ͜Ε͚ͩΛ࣮ݧʣ
㾎 48&.NBYɿ୯ޠͷࢄදݱʹରͯ͠NBYQPPMJOH͢Δ 㾎 48&.DPODBUɿ48&.BWFSͱ48&.NBYͷ݁ՌΛ݁߹͢Δ 㾎 48&.IJFSɿOHSBNͷΑ͏ʹݻఆͷΟϯυͰBWFSBHFQPPMJOHͨ݁͠Ռʹରͯ͠ NBYQPPMJOH͢Δ ˞ɿIUUQTBSYJWPSHBCTW
48&.Ͱݕূ
48&.Ͱݕূ w ༻ͨ͠ಛྔ " Ϣʔβʔͷଐੑใʢྸɾੑผʣ # ങ͍ͷ࣌ؒใʢ݄ɾ࣌ɾ༵ͳͲʣ $ JUFNͷࢄදݱ͔Βܭࢉͨ͠ϢʔβʔຒΊࠐΈϕΫτϧʢ48&.ʣ ˞UFTUʹ͚ͩଘࡏ͢ΔϢʔβʔྸͷฏۉϕΫτϧͰิ
w ͔ͤͬ͘ͳͷͰɺԼهछྨͷಛྔͰൺֱ࣮ݧΛ࣮ࢪ ‣ "#͚ͩͷಛྔʢϕʔεϥΠϯʣ ‣ "#$ͷಛྔʢ$લड़ͨ͠छྨʣ ‣ Ϟσϧ-JHIU(#.GPME 48&.ͷ࣮ίʔυαϯϓϧ(JUIVCϦϙδτϦʹ͋͛·ͨ͠ˠIUUQTHJUIVCDPNUBLBQZHFFL@CMPHCMPCNBTUFSOMQTXFNQZ
ݕূ݁Ռ
ݕূ݁Ռ ࣮ݧ Local Public Private ϕʔεϥΠϯʢ24 featuresʣ 0.6037 0.5652 0.5802
SWEM-averʢ74 featuresʣ 0.8057 0.7476 0.7461 SWEM-maxʢ74 featuresʣ 0.7127 0.6599 0.6633 SWEM-concatʢ124 featuresʣ 0.8057 0.7435 0.7424 SWEM-hierʢ74 featuresʣ 0.8092 0.7484 0.7483
·ͱΊ
·ͱΊ w XPSEWFDΛ༻͍֤ͯJUFNͷࢄදݱΛܭࢉ͠ɺ͔ͦ͜Β48&.Ͱ ϢʔβʔͷຒΊࠐΈϕΫτϧΛܭࢉͯ͠Έͨ w ൺֱݕূ͢ΔͱɺຊλεΫͰ48&.IJFS͕Ұ൪ྑ͍ਫ਼ͩͬͨ w ࠓճϢʔβʔใΛͲ͏ͬͯಛྔʹམͱ͠ࠐΉ͔͕ͭॏཁͳ ϙΠϯτͩͬͨ48&.Ͱࢉग़ͨ͠ϢʔβʔͷຒΊࠐΈϕΫτϧ ͦͦ͜͜༗༻ͳಛྔʹͳΔ͜ͱ͕͔ͬͨ
w ӡӦͷօ༷ɺָ͍͠ίϯϖΛ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ʂ😆🎉
࠷ޙʹ
.-ΤϯδχΞઈࢍืूதͰ͢ʂ🧑💻 ɾϥΠϑΠϕϯτ ϥΠϑελΠϧͷ՝ղܾΛ͢ΔαʔϏεʹڵຯ͕͋Δํ ɾػցֶशͷࣾձ࣮ ϓϩμΫτ։ൃʹڵຯͷ͋Δํ %.PSͦ͘ΊΜ܅ܦ༝PS8BOUFEMZܦ༝ͳͲ͝࿈བྷ͓͍ͪͯ͠·͢ʂ ΧδϡΞϧ໘ஊͰ͑ΒΕΔൣғͰͳΜͰ͑·͢ʂʢಛʹ४උ͍Γ·ͤΜʣ 5XJUUFSˠIUUQTUXJUUFSDPNUBLBQZ 8F`SF)JSJOH
͓ΘΓ ͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ʂ