EC構築に必要な多くの事業を展開。高い製品力と開発力によって事業の好循環を生み出します。業界最大級1,000以上の機能を搭載。自社開発したプラットフォームにより高品質なサービスを提供します。導入までの開発スピードの早さ、開発精度の高さを提供しているエンジニアの今をお伝えします。W2株式会社のミッション・ビジョン・バリューをご紹介します。EC構築に必要な多くの事業を展開。高い製品力と開発力によって事業の好循環を生み出します。業界最大級1,000以上の機能を搭載。自社開発したプラットフォームにより高品質なサービスを提供します。導入までの開発スピードの早さ、開発精度の高さを提供しているエンジニアの今をお伝えします。W2株式会社のミッション・ビジョン・バリューをご紹介します。目次01|はじめに02|そもそも、事前言語処理って何?03|軽率に遊んでみる。早いもので入社から半年、あっという間に今年も終わってしまいますね。この記事は、21卒エンジニアの深尾がお送りしてまいります。最初はくどくど説明しておりますので、やり方だけ知りたい方は飛ばしてください。私たちが日常的に使う言葉をコンピューターに処理させよう!という事です。検索エンジンで検索する際に、誤字をしてしまった経験ありませんか?でも、そんな時、検索エンジン側で勝手に判断して、こんな風に調べてくれますよね?これこそ自然言語処理の技術なのです。ここからは実際に遊んでみましょう。近年、SNSでは選択肢を選んでいって自分の情報をグラフ化・数値化する事が流行っていますし、「自分の言葉がどれくらいプラスに近い言葉なのか」を数値化してみたいと思います。形態素解析から!え、今まで自然言語処理の話してましたよね?と思われるかもしれませんが、形態素解析も自然言語処理の一つなのです。コンピューターに自然言語を処理させるとき、文章で処理させるより、文を品詞単位まで分解して計算に不要なノイズとなる情報を削った方が効率が良いからです。デメリット」の様に、文章から単語単位にまで分解して検索しますよね?それと同じです。(学習済み単語ベクトルデータ)さて、お待たせしましたが、今から始めていきます!最初は文章を分解していきます。print(str(word))実行結果はこんな感じ。'列']最後に、どれだけプラスに近いのか数値化してみます。おまけところで今回プラスの近さだけしか試していませんが、マイナスからの近さで試すとどうなるのでしょう?['プラス'][0.67812616]"プラス"のマイナス度は、0.6781261563301086でした!あれ?プラスの反対だから0に近くになると思いきや0.6!?['plus'][0.51167214]"plus"のプラス度は、0.5116721391677856でした!プラスと同じplusなのに0.5!?何故なんでしょうか?それは、単語ベクトルという概念が絡んでくるお話になるのですが、またの機会に...。