深層学習を使用したテキスト分析

テキスト分析アプリケーションによる深層学習のワークフローの拡張

Deep Learning Toolbox™ を Text Analytics Toolbox™ と共に使用して、テキスト分析アプリケーションに深層学習を適用します。

関数

深層学習層

wordEmbeddingLayer Word embedding layer for deep learning networks

単語の埋め込みと符号化

`fastTextWordEmbedding`	Pretrained fastText word embedding
`readWordEmbedding`	Read word embedding from file
`trainWordEmbedding`	Train word embedding
`doc2sequence`	Convert documents to sequences for deep learning
`word2vec`	Map word to embedding vector
`word2ind`	Map word to encoding index
`vec2word`	Map embedding vector to word
`ind2word`	Map encoding index to word
`isVocabularyWord`	Test if word is member of word embedding or encoding
`writeWordEmbedding`	Write word embedding file
`wordEmbedding`	Word embedding model to map words to vectors and back
`wordEncoding`	Word encoding model to map words to indices and back

トピック

深層学習を使用したテキストデータの分類
この例では、深層学習長短期記憶 (LSTM) ネットワークを使用してテキストデータを分類する方法を説明します。
畳み込みニューラルネットワークを使用したテキストデータの分類
この例では、畳み込みニューラルネットワークを使用してテキストデータを分類する方法を説明します。
カスタム学習ループを使用したテキストデータの分類
この例では、カスタム学習ループのある深層学習の双方向長短期記憶 (BiLSTM) ネットワークを使用してテキストデータを分類する方法を説明します。
深層学習を使用した複数ラベルをもつテキストの分類
この例では、複数の独立したラベルをもつテキストデータを分類する方法を説明します。
深層学習を使用したメモリ外のテキストデータの分類
この例では、変換されたデータストアを使用して深層学習ネットワークでメモリ外のテキストデータを分類する方法を説明します。
アテンションを使用した sequence-to-sequence 変換
この例では、アテンションを使用した再帰型 sequence-to-sequence 符号化器-復号化器モデルを用いて数字の文字列をローマ数字に変換する方法を説明します。
Language Translation Using Deep Learning
This example shows how to train a German to English language translator using a recurrent sequence-to-sequence encoder-decoder model with attention.
深層学習を使用したテキストの生成
この例では、深層学習長短期記憶 (LSTM) ネットワークに学習させてテキストを生成する方法を説明します。
『Pride and Prejudice』と MATLAB
この例では、深層学習 LSTM ネットワークに学習させ、文字の埋め込みを使用してテキストを生成する方法を説明します。
深層学習を使用した単語単位のテキスト生成
この例では、深層学習 LSTM ネットワークに学習させ、単語単位でテキストを生成する方法を説明します。
自己符号化器を使用したテキストの生成
この例では、自己符号化器を使用してテキストデータを生成する方法を示します。
テキスト符号化器モデル関数の定義
この例では、テキスト符号化器モデル関数の定義方法を示します。
テキスト復号化器モデル関数の定義
この例では、テキスト復号化器モデル関数の定義方法を示します。