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【初学者必見!】Python基礎力を底上げするための特訓20問 vol.1
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Pythonで自然言語処理(テキスト処理)を勉強するならまずこの動画で超特訓
いまにゅのプログラミング塾
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21 окт 2024
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Комментарии :
40
@michaelbrantley5946
Год назад
この動画を作ってありがとうございます。期末試験のために形態素解析プロジェクトを作ります。テクニックの説明はわかりやすかった。本当に勉強になりました!
@ヒラカタカズキ
2 года назад
楽しく勉強しています。このような素晴らしい動画が無料で見れる時代に生まれてよかった!
@imanyu_programming
2 года назад
そう言ってもらえて嬉しいです!😆
@TY-ry6wt
Год назад
いつもいい動画をありがとうございます。要領よいテンポの良いご解説、心地よく頭に入ってきて助かります。高校授業などこれまで以上にPYTHONを学ぶ人々が増えるような話も聞きますので、いまにゅ先生のような方のご活躍の場も更に広がっていくのではと、、応援しております。
@imanyu_programming
Год назад
ありがとうございます!!🙇♂️
@-04-1activeelement2
3 года назад
ノック形式、すべて見させていただきました。 全然 知識のないわたしでも、ある程度 何を説明しているのかがわかります。 本当にわかりやすいです! ありがとうございます!! これからもノック形式や他の動画、よろしくお願いいたします。
@imanyu_programming
3 года назад
コメントありがとうございます😊 そのようにおっしゃっていただき非常に嬉しいです!!!
@geytaro
3 года назад
自然言語処理を学習している者です。 いまにゅ先生の教え方はもちろんのことですが、とても頼もしくお人柄も良いので、ますますファンになりました! 自然言語処理でまた何か特集やってくださることを期待しています!
@imanyu_programming
3 года назад
ありがとうございます!!!! そのようにおっしゃっていただき嬉しいです!
@itsuki_death
Год назад
単語ベクトルのとこでもうワクワクが止まりませんでした。
@高松大輔-s1j
3 года назад
現在大学で自然言語処理に関しての研究を行っていて、この動画を参考にさせていただいています。とてもわかりやすく助けになっております。ありがとうございます! やっている中で、わからない所があるので質問させていただました。 単語ベクトルの読み込みのmodel = のコードのところでOSerrorが出てしまうんですが、解決方法などわかったりしますでしょうか??
@2年早く夢を得た世界線の
3 года назад
ノック形式!! 楽しみにしてました ありがとうございます!
@imanyu_programming
3 года назад
ありがとうございます😭
@currysita
3 года назад
この動画がきっかけでチャンネル登録しました。友人にも勧めます。
@imanyu_programming
3 года назад
ありがとうございます!!
@kenkenmath
3 года назад
すごい筋肉だ💪
@imanyu_programming
3 года назад
週2,3で筋トレしてます!!!笑
@djphonon
2 года назад
いまにゅさんこんにちわ。とてもわかりやすく参考になります。 現在15 単語ベクトルの読み込みまで実践しているのですが、model = KeyedVectors.load_word2vec_formatのところで ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 0) となってしまいます。概要欄の使用したコードでも実行してみたのですが、同様のエラーが発生したのですが 解決策を教えて欲しいです。
@gaohihi
3 года назад
とても参考になりました!
@imanyu_programming
3 года назад
参考になったようで良かったです!! こちらこそご視聴いただきありがとうございます!!!!!!
@ouka471
3 года назад
勉強になる~!
@imanyu_programming
3 года назад
いつもコメントありがとうございます!! 勉強になったようで良かったです!!!
@user-kait1634
3 года назад
とてもわかりやすく、考えるべきポイントもしっかり抑えられているので勉強になります! 動画が長い&喋るのが早いので見逃してしまった部分を探すのが面倒、、、。 そこで、再生スピードを0.75にしています。 巻き戻すのもすこし楽になった気がします!
@imanyu_programming
3 года назад
コメントありがとうございます!! しゃべるの早くてすいません、、、 動画時間を少しでも短くしようと若干早めに話してます。。。!!
@ya7855
3 года назад
MeCabよりginzaがトレンドという記事を見かけたのですが、実際のところどうなんでしょう? いまのところ、ginza推しの記事はだいたいMeCabより良いでゴンスって書いてる気がします。 ヒャダルコとベギラマのような、時と場合に応じて使い分けるものなのか、メラミとベギラゴンのような、だいたい後者が良いけど燃費を考えると前者が輝くときもある、みたいな感じなのか。
@imanyu_programming
3 года назад
ginzaというのを使用したことがないのですが、どちらでも問題ないとは思います! 少し前までのデファクトスタンダードはMeCabだったとおもうので、記事数等を考えるとMeCabを使用したほうが諸々すすめやすいかもしれませんが!
@rob7980
2 года назад
model = のコードのところでOSerrorが出る件ですが、tmpの下に空のcookies.txtを置くと解消されました。理由はわかりません。
@鳩でもわかるC
3 года назад
MecabはC#で使ったことがあるのですが、単語ベクトルについては知らなかったのでやってみました。英語ではなく日本語でもできるだろうと思ってやっていたところ、メモリーが足りなくなったのか落ちました。英語だとそんなに負荷はかからないようですが、日本語だと厳しそうです。
@_hasune7587
3 года назад
自然言語処理を学習中です。 2020年自然言語処理のngramにおいて「return list(zip(*[lst[i:] for i in range(n)]))」という回答をされている方がいらっしゃいました。 いろいろ調べてみたのですが、「zip(*...)」の理解が及びません。 すとんと落ちるようなご説明があればとても助かります! 何卒よろしくお願いいたします。
@shigeruendo
3 года назад
lambdaやってください
@imanyu_programming
3 года назад
検討します!
@ms-pv2og
5 дней назад
ありがたい動画だとは思います。ありがとうございます。 しかし、”しっかり”って発言をやめてくれたらもっとみるのになと思っています。 理解するのにいらない情報だし、しっかりって何がいいたいかわからないので。いらいらして集中できなくなります。 ほかにこう思う人いないのかな?
@teghenn1
3 года назад
N-gram 関数化間違ってますよ笑 -n-1 じゃなくて-(n-1)です
@imanyu_programming
3 года назад
あれ、すいません、間違ってましたね、、、 ご指摘ありがとうございます!!
@神代も竜田川
10 месяцев назад
全くわかりません。
@yutateenu
Год назад
2023年7月28日時点にて、私のAnacondaにインストールされたgensimのバージョンが4.3.0であることから、同様に上手くいかない方のために、調べてみました。 なお、20については、bhtsneインストールができないので諦めました。 19. k-meansでクラスタリング vocab = list(model.wv.vocab.keys())[:max_vocab] → vocab = list(model.key_to_index)[:max_vocab] ※gensimの4.3.0では既にwv.vocabというメソッドが廃止されたらしく、key_to_indexを使え、とありました kmeans_model = KMeans(n_clusters=n_clusters, verbose=1, random_state=42, n_jobs=-1) →kmeans_model = KMeans(n_clusters=n_clusters, verbose=1, random_state=42) ※n_jobsというオプションも廃止されたようなので、削除しました これで19はうまく表示されました。
@二無
2 года назад
WindowsにおけるMeCab使用時のErrorについて: github.com/SamuraiT/mecab-python3/issues/54
@muzoid30825
2 года назад
自然言語処理でアンケートの分類をしてくれと頼まれたので、 急いで勉強中。 めっちゃありがたい・・ 全然どうでもいいけど、 japanize_matplotlib って ジャパナイズ(日本語にする 的な意味)だと思ってる。
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