はじめに
Spring Social Twitterというプロジェクトがあります。このプロジェクトはSpring-bootでTwitterとOpenID Connectしたり、Twitterのアプリを作ったりするときに使える便利なライブラリです。今回はこちらのプロジェクトを使って、Twitterとアプリ連携をしてみます。
Spring Social Twitterというプロジェクトがあります。このプロジェクトはSpring-bootでTwitterとOpenID Connectしたり、Twitterのアプリを作ったりするときに使える便利なライブラリです。今回はこちらのプロジェクトを使って、Twitterとアプリ連携をしてみます。
今回はdeeplearning4jを使ったオンライン学習を試してみます。オンライン学習の定義は諸説あるみたいですが、私はパーセプトロン時代の定義に則って「定期的にデータをくべて現在のモデルを逐次更新する」としています。今回は、これまで作ったDistant Supervisionのモデルに極性辞書のデータをオンライン学習します。
deeplearning4jのRNN+LSTMで日本語極性判定技術を作っています。先日公開してからかなり反響があり、アクセス数増加、Apitoreのユーザーも増え、Qiitaではデイリーランキング5位になりました。ありがとうございます!さて、今回は過学習を回避し、かつ学習効率が下がったら学習を止めてしまう、Early Stoppingを試しました。ついでに学習データも増強したので、学習データ増強before/afterも評価しようと思います。
Word2Vecの出力を機械学習の入力にすると精度が良くなると評判です。そこで今回は、以前作ったWord2Vecでツイートをベクトルデータにして、それをニューラルネットに突っ込んで極性判定してみました。