言語処理100本ノック 2015 落ち穂拾い 第10章: ベクトル空間法 (II)

言語処理100本ノック2015
http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/
自分では全部まだできていない。次の資料を参考にさせていただいている。
素人の言語処理100本ノック:まとめ
https://qiita.com/segavvy/items/fb50ba8097d59475f760
# 環境構築
Dockerでpython言語処理１００本ノック
https://qiita.com/taguchi_tomo/items/24483ceaea7638e83310
言語処理100本ノックをdockerで。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4
Windows(MS)にPython(Anaconda)を導入する（6つの罠）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679
#play with docker

６５歳からのプログラミング入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f
Play with Docker でエラー
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbf054705bff725dbc25
６５歳からのプログラミング入門(2) 二日目
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57f362fb801fd3132803

#第10章: ベクトル空間法 (II)

第10章では，前章に引き続き単語ベクトルの学習に取り組む．

81で作成したファイルを再利用

```
# cp ../chap09/corpus81.txt .

# vi countries

# vi dict_index_t

# vi matrix_x300

# vi vectors.txt

# wget https://github.com/svn2github/word2vec/blob/master/questions-words.txt

# mkdir wordsim353

# cd wordsim353

# wget http://www.cs.technion.ac.il/~gabr/resources/data/wordsim353/wordsim353.zip

# unzip wordsim353.zip

```

##90. word2vecによる学習
素人の言語処理100本ノック:90
https://qiita.com/segavvy/items/890d34a40991dd634cdf

##91. アナロジーデータの準備
素人の言語処理100本ノック:91
https://qiita.com/segavvy/items/be511b97bf3be49974a3

##92. アナロジーデータへの適用
素人の言語処理100本ノック:92
https://qiita.com/segavvy/items/1d35a37c5d9faf9f636e

##93. アナロジータスクの正解率の計算
素人の言語処理100本ノック:93
https://qiita.com/segavvy/items/f1939cabfc9f71e5aaa0

##94. WordSimilarity-353での類似度計算
素人の言語処理100本ノック:94
https://qiita.com/segavvy/items/4c3295bf2c0321bea5e2

##95. WordSimilarity-353での評価
素人の言語処理100本ノック:95
https://qiita.com/segavvy/items/6181994f5667ee1fbebf
##96. 国名に関するベクトルの抽出
素人の言語処理100本ノック:96
https://qiita.com/segavvy/items/650c3e1254d8c5aef8e1
##97. k-meansクラスタリング
素人の言語処理100本ノック:97
https://qiita.com/segavvy/items/e38710fed6c1cb8c5d2d
##98. Ward法によるクラスタリング
素人の言語処理100本ノック:08
https://qiita.com/segavvy/items/5efe20750b643a2d49cb
##99. t-SNEによる可視化
素人の言語処理100本ノック:99
https://qiita.com/segavvy/items/fe530927df30732e2a46
#参考資料(reference)

言語処理100本ノック 2015(python) 動作確認docker環境構築
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/abaf3fd0198f9f557243
「Python 入門」の入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/22c99c5926984ede6573
Windows(MS)にPython(Anaconda)を導入する（6つの罠）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679
なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
dockerで機械学習 with anaconda(1)「ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e94ef6dca128d035ab
dockerで機械学習with anaconda(2)「ゼロから作るDeep Learning2自然言語処理編」斎藤 康毅 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3b80dfc76933cea522c6
プログラミング言語教育のXYZ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4

#文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20190124 朝
ver. 0.02 追記 20190124 昼

<a href="http://b.hatena.ne.jp/entry/s/qiita.com/kaizen_nagoya/items/51008b5b5f9fac15fe57" class="hatena-bookmark-button" data-hatena-bookmark-layout="vertical-normal" data-hatena-bookmark-lang="ja" title="このエントリーをはてなブックマークに追加"><img src="https://b.st-hatena.com/images/v4/public/entry-button/button-only@2x.png" alt="このエントリーをはてなブックマークに追加" width="20" height="20" style="border: none;" /></a>

http://b.hatena.ne.jp/guide/bbutton


#使用機材
  macOS HighSierra version 10.13.6
  MacBook Pro (Retina, 13-ichi Mid 2014)
  CPU 2.6GHz Intel Core i5
  Mem. 16GB 1600MHz DDR3
  Boot: Macintosh HD
  Graphics: Intel Iris 1536MB


# Reference
Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48) 
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

C++ Support(0)　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding Rules(0) C Secure , MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

Autosar Guidelines C++14 example code compile list(1-169)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8ccbf6675c3494d57a76

Error一覧(C/C++, python, bash...) Error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

小川清最終講義、小川清最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53
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