#インストール
PFIのDeep LearningライブラリのChainerをインストールしてみた。
基本的にhttp://chainer.org/ のQUICK STARTの通り
pip install chainer
でインストール完了。超簡単。
自分がインストールした環境はMac OS X Mavericks 10.9.5
#センチメント分析のサンプルを動かしてみる
https://github.com/pfnet/chainer/tree/master/examples/sentiment

download.shを実行すると解析用のデータをダウンロードしてくれる。
学習データ、テストデータ、開発データが入ってる。こんな形式。

(3 (2 (2 The) (2 Rock)) (4 (3 (2 is) (4 (2 destined) (2 (2 (2 (2 (2 to) (2 (2 be) (2 (2 the) (2 (2 21st) (2 (2 (2 Century) (2 's)) (2 (3 new) (2 (2 ``) (2 Conan)))))))) (2 '')) (2 and)) (3 (2 that) (3 (2 he) (3 (2 's) (3 (2 going) (3 (2 to) (4 (3 (2 make) (3 (3 (2 a) (3 splash)) (2 (2 even) (3 greater)))) (2 (2 than) (2 (2 (2 (2 (1 (2 Arnold) (2 Schwarzenegger)) (2 ,)) (2 (2 Jean-Claud) (2 (2 Van) (2 Damme)))) (2 or)) (2 (2 Steven) (2 Segal))))))))))))) (2 .)))

python train_sentiment.py
で学習開始。

学習結果はこんな感じ（途中結果）

Epoch: 0
loss: 272091.89
15.52 iters/sec, 550.39 sec

Epoch: 1
loss: 231616.00
16.56 iters/sec, 516.08 sec

Epoch: 2
loss: 214706.52
19.19 iters/sec, 445.15 sec

Epoch: 3
loss: 203173.80
14.26 iters/sec, 599.03 sec

Epoch: 4
loss: 193821.91
19.16 iters/sec, 445.83 sec

Train data evaluation:
Node accuracy: 77.93 %% (248,265/318,582)
Root accuracy: 39.56 %% (3,380/8,544)
Develop data evaluation:
Node accuracy: 74.72 %% (30,968/41,447)
Root accuracy: 34.15 %% (376/1,101)

とりあえず動きそうなので自分のデータでやってみよう。