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これは前回の記事の続きです。 小ネタにしてただの備忘録ですので、予めご了承ください。 前回の記事で...これは前回の記事の続きです。 小ネタにしてただの備忘録ですので、予めご了承ください。 前回の記事で元々参考にさせていただいた以下のブログ記事なんですが、これは基本的に英語NNLMの128次元embeddingで試したものなんですね。そのままやるとACC 0.965ぐらい出ます。 で、ボサーッとTensorFlow Hubのサイトを眺めていたら、NNLMの中に英語版Wikipedia記事をコーパスにして500次元のembeddingにまとめるモデルがあるなと気付きまして。ということで、面白そうなのでこのモデルを使ってやり直してみました。以下にその詳細を書いておきます。 前回同様、単にTF-Hubのモデルで特徴量を作ってDNNを回すだけ データセットは上記リンク先ブログ記事同様にBBCのニューステキストを使います。ただしファイル名があまりにも一般的過ぎるので、"bbc_dataset.csv"
