✨NLP クックブックへようこそ✨

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NLPクックブックでは、自然言語処理で使う手法をすぐに調べて使うことができるようにレシピの形でまとめています。

準備

NLPクックブックを実行する上で必要な環境、パッケージのインストール、データセット等の 準備事項をまとめています。

→実行環境の準備

データに関するレシピ

アノテーションデータデータのチェック方法や、データの概要把握、探索的データ分析についてまとめています。

→アノテーション結果の検証

評価に関するレシピ

評価方法についてまとめています。

→二値分類問題の評価方法

前処理・特徴量に関するレシピ

自然言語処理で特徴的な点として、テキストを特徴量に変換する必要があります。 このレシピでは、テキストの前処理とベクトルとして特徴量に変換する方法についてまとめています。

→トークン化・変換・フィルタリング

分類モデルに関するレシピ

ロジスティック回帰、サポートベクトルマシン、ランダムフォレスト等の伝統的な手法に加えて、 単語埋め込み、文埋め込みを使った分類モデルに関するレシピをまとめています。

→二値分類モデルの学習

チュートリアル

レシピを組み合わせて分析を行うチュートリアルをまとめています。

→感情分析

その他

その他の情報についてまとめています。

→データセット情報