2024-03-29T08:19:45Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001018892023-04-27T10:00:04Z01164:04179:07434:07611
Word2vecの並列実行時の学習速度の改善jpn知識獲得・推論http://id.nii.ac.jp/1001/00101866/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=101889&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan東北大学大学院情報科学研究科/科学技術振興機構・戦略的創造研究推進事業「さきがけ」東北大学大学院情報科学研究科/科学技術振興機構・戦略的創造研究推進事業「CREST」岡崎直観乾健太郎単語の意味ベクトルを大規模コーパスから学習するためのツールとして,Mikolov らの手法 [14] を実装した word2vec が注目を浴びている.本論文は,word2vec を複数のプロセッサで並列で動作させた時に学習速度が低下する原因を説明し,これを改善するアルゴリズムを提案する.提案手法は学習で得られる単語ベクトルの質を落とすこと無く,複数のプロセッサを効率よく利用できることを実験的に示す.AN10115061研究報告自然言語処理(NL)2014-NL-2178152014-06-262014-06-20