トークン化、ステミング、レンマ化、単語の出現頻度/逆文書頻度 (TF/IDF) のような低レベルの NLP 機能が必要ですか。 "はい" の場合は、Spark NLP で Azure Databricks、Azure Synapse Analytics、または Azure HDInsight を使用することを検討してください。 または、任意の処理ツールで...
scikit-learnでは日本語対応が必要ですが、TF-IDFは簡単なので自分で計算することもできます。すぐに使える! 業務で実践できる! Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方ではMeCabを使用してTF-IDFを計算するモジュールを作成しており、こちらも参考になります。
ただし、TF-IDF 技法では、単語間の意味的な関係は考慮されません。 類義語または類似の意味を持つ単語は検出されません。統計的技法は NLP の分野では重要な開発でしたが、今日の NLP のレベルを達成するために必要とされた革新はディープ ラーニング技法によってもたらされまし...
特徴抽出とは、生のテキストを機械が分析・解釈できる数値表現に変換するプロセスで、Bag of WordsやTF-IDFのような、文書内の単語の存在と重要度を定量化するNLP技術を使用して、テキストを構造化データに変換することを含みます。より高度な手法としては、Word2VecやGloVeのような単語埋め込み...