⚠このプロジェクトはSporkで動かなくなりました⚠ turbowarpでのみ動作します。 https://turbowarp.org/1213103793 このAIは実際の文章を読み取ることで、約3000単語の関係性を理解します。 デフォルトの環境で約1000万回学習(一番左上の変数が学習回数)させると、ベクトルはそれなりに高い精度になります。 デモとして father - man + woman = mother? を表示しています。翻訳すると 父 - 男 + 女 = 母なのか? です。単語をベクトルにすることで、足し引きができるようになります。このリストはその計算をしたベクトルに、近い単語のランキングを示しています。 上位に mother が来ることを期待しています。学習を続けると10位くらいまでには来ます。 経済関連のデータも学ばせたので、 mark - german + japan とかやると上位にyenが来たりして面白いです。 output vectorsはネガティブサンプリングを理解したらわかるようになります。その詳細な説明はここでは省きます。正例と負例の各sigmoid値がそれとだけ説明しておきます。なので 1, 0, 0, ... というリストになれば成功です。 単語数:2548 ベクトル次元:50 複数形や動詞の変化などはコーパス整形で統一し、冠詞などは事前削除しています。