word2vec

埋め込みベクトルへの単語のマッピング

構文


             
              M = word2vec(emb,words)


             
              M = word2vec(emb,words,'IgnoreCase',true)

説明

例

M = word2vec( emb , words ) は、埋め込み emb 内の words の埋め込みベクトルを返します。単語が埋め込みボキャブラリにない場合、関数は NaN の行を返します。既定では、関数は大文字と小文字を区別します。

M = word2vec( emb , words ,'IgnoreCase',true) は、前の構文のいずれかを使用して、大文字と小文字の区別なしで words の埋め込みベクトルを返します。埋め込み内の複数の単語が大文字と小文字のみの差異である場合、関数はそれらの 1 つに対応するベクトルを返し、特定のベクトルは返しません。

例

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ベクトルへの単語のマッピングとその逆変換

ライブスクリプトを開く

fastTextWordEmbedding を使用して、事前学習済みの単語埋め込みを読み込みます。この関数には、Text Analytics Toolbox™ Model for fastText English 16 Billion Token Word Embedding サポートパッケージが必要です。このサポートパッケージがインストールされていない場合、関数によってダウンロード用リンクが表示されます。

emb = fastTextWordEmbedding

emb = 
  wordEmbedding with properties:
     Dimension: 300
    Vocabulary: [1×1000000 string]

word2vec を使用して、"Italy"、"Rome"、および "Paris" という単語をベクトルにマッピングします。

italy = word2vec(emb,"Italy");
rome = word2vec(emb,"Rome");
paris = word2vec(emb,"Paris");

vec2word を使用して、ベクトル italy - rome + paris を単語にマッピングします。

word = vec2word(emb,italy - rome + paris)

word = 
"France"

入力引数

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`emb` — 入力単語埋め込み
`wordEmbedding` オブジェクト

入力単語埋め込み。 wordEmbedding オブジェクトとして指定します。

`words` — 入力単語
string ベクトル | 文字ベクトル | 文字ベクトルの cell 配列

入力単語。string ベクトル、文字ベクトル、または文字ベクトルの cell 配列として指定します。 words を文字ベクトルとして指定した場合、関数は引数を 1 つの単語として扱います。

データ型: string | char | cell

出力引数

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`M` — 単語埋め込みベクトルの行列
行列

単語埋め込みベクトルの行列。

バージョン履歴

R2017b で導入

参考

トピック

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ディスカバー...

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構文

説明

例

ベクトルへの単語のマッピングとその逆変換

入力引数

emb — 入力単語埋め込み wordEmbedding オブジェクト

words — 入力単語 string ベクトル | 文字ベクトル | 文字ベクトルの cell 配列

出力引数

M — 単語埋め込みベクトルの行列 行列

バージョン履歴

参考

トピック

word2vec

`emb` — 入力単語埋め込み
`wordEmbedding` オブジェクト

`words` — 入力単語
string ベクトル | 文字ベクトル | 文字ベクトルの cell 配列

`M` — 単語埋め込みベクトルの行列
行列