Chainer

EmbedID に学習済み word2vec の重みパラメータをセットする [Chainer]

深層学習における自然言語処理のタスクでは、単語の埋め込み層として、学習済み word2vec (Skip-gram / CBOW) モデルを使用することがあります。 本記事では、Chainer で EmbedID に学習済み word2vec をセットする方法を説明します。 例として、学習済みモ…

バッチでベクトルの内積を計算する [Chainer]

Chainer(本記事の執筆時点で最新版は v4.3.0)の標準関数でサポートされていない(と思う)のでメモ。 次のコードでベクトルの内積が計算できます。 import numpy as np import chainer.functions as F from chainer import Variable def inner_product(a, …

NStepLSTM の前段で EmbedID を使う [Chainer]

NStepLSTM を使用したニューラルネットを構築する場合、NStepLSTM に対して単語の埋め込みベクトルを入力したい場合があると思います。 NStepLSTM の入力 (xs) のデータ型は Variable のリストであり、これは、テキスト系のタスクにおいて、文の長さが可変で…