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「単語ベクトル」とは何か？ | 最も完全なドキュメントの概要ベクトル 文字

Posted on by Akako Miya

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Akako Miya

AkakoMiya は、日本に住んで働いている教師です。彼女は現在、生徒の課題に関する知識とガイダンスを提供するウェブサイト csmetrics.org を運営しています。私はあなたの学業成績の向上を支援します。

37 thoughts on “「単語ベクトル」とは何か？ | 最も完全なドキュメントの概要ベクトル 文字”

  3. KANIMEYT says:

    よろしければ、他の動画にも日本語の字幕付けてください。日本語学習者にとって、より簡単になりますよ。ありがとうございます！

    返信
  7. Too Foo says:

    自然言語処理の分野では一般的な手法やね　導入が分かりにくい考え方だから、この動画は良い教材になるなぁ

    返信
  9. 棚田 says:

    動画内の説明だと2次元グラフだけど、実際には一つの単語を説明するには15次元になるの面白いな

    返信
  10. ghost says:

    平面じゃなくて立体でやってみて、それを比べてみたりくるのも面白そう！！！！！
    もっと高次元にしてみても良いけど！
    何このwktk

    返信
  14. SKYs says:

    4:40 「猫吸い」の文化を知る者にとってはニヤリとする調査結果。

    さて、今回の動画のテーマを元に、SNS由来のビッグデータによって新しい検索アルゴリズムの技術革新が起きれば、現在のseo過対策問題や検索キーワードの選択が苦手な人の問題への解決策が得られそうですね。とてもわくわくしたテーマでした。

    返信
  20. Vlyrisc says:

    話し方が演技がかり過ぎていて気味が悪い。アニメ声優のレコーディング現場の映像を見た時くらいの不自然さがある。こういう演技がかった声は話し手の顔が見えない場面で生きてくるのであって、顔丸出しでその声出されると、こっちは動画の内容に集中できない。もう少し普通に喋ってほしい。かっこつけなくていい。

    返信
  21. にのみや says:

    6:50
    最初は言ってることに納得してたけど、数学的に考えると「性別の関係ない職業A」から「性別の関係ない職業B」になるのは仕方ない気がしてきた。

    返信
  23. Shemale Cat says:

    でもさ、それを言ったら人間だった所詮人間から産まれた動物で、倫理的に問題のある発言もいつもしてるよね、AI以上に

    返信
  30. やまた. says:

    毎回、最後にスッキリさせてから考えさせられることを言ってるのが好き。
    「ほらほら、何見てばかりいるんだ？君も考えるんだよ？！」
    って言われてる気がしていつも、はっ！ってなる

    返信
  37. calva lefirea says:

    なんの前置きもなくさも常識かのようにPython、しかも対話版使っててびっくりした
    いやgensim使うならpythonなので問題ないんだけども
    Colabとか使うのかなぁと思ってたのでびっくり
    あと思ったよりしっかり説明してて勉強になる

    返信

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