学習記録（33日目）

勉強開始：１２／７（土）〜

教材等：
・大重美幸『詳細！ Python3 入門ノート』(ソーテック社、２０１７年)：１２／７（土）〜１２／１９（木）読了
・Progate Python講座（全５コース）：１２／１９（木）〜１２／２１（土）終了
・Andreas C. Müller、Sarah Guido『（邦題）Pythonではじめる機械学習』（オライリージャパン、２０１７年）：１２／２１（土）〜１２月２３日（土）読了
・Kaggle : Real or Not? NLP with Disaster Tweets ：１２月２８日（土）投稿〜１月３日（金）まで調整
・Wes Mckinney『（邦題）Pythonによるデータ分析入門』（オライリージャパン、２０１８年）：１／４（水）〜１／１３（月）読了
・斎藤康毅『ゼロから作るDeep Learning』（オライリージャパン、2016年）：１／１５（水）〜１／２０（月）
・François Chollet『PythonとKerasによるディープラーニング』（クイープ、2018年）：１／２１（火）〜

『PythonとKerasによるディープラーニング』

p.261 第6章テキストとシーケンスのためのディープラーニング　の途中まで読み終わり。

学習済みの単語埋め込み（２日目）

昨日苦戦していたトークン化は完了しました。

データの前処理（自然言語処理）

#type : pandas.core.series.Series

#小文字に変換
X_l = X.str.lower()

#不要な文字を半角スペースに置き換える。
X_r = X_l.replace(',', ' ').replace('.', ' ').replace('#', ' ').replace('＃', ' ').replace('!', ' ').replace('！', ' ').replace('　', ' ')

#半角スペースをセパレータとして各単語に分割
X_s = X_r.str.split(' ')

#まとめて定義
def make_vector(df):
    X_l = df.str.lower()
    X_r = X_r = X_l.replace(',', ' ').replace('.', ' ').replace('#', ' ').replace('＃', ' ').replace('!', ' ').replace('！', ' ').replace('　', ' ')
    X_s = X_r.str.split(' ')
    return X_s

これでデータセットから取り出したtextについてのトークン化が終わったため、後は定義したモデルに学習させるのみです。（実施中）

ちなみに最初は以下のとおり、一つずつ取り出してfor文で回そうとしてたんですけど、どうもうまくいかない。

わざわざ取り出さなくてもSeriesのまま前処理をすればいいんじゃないかとふと思ったため、調べてみたところ、やはり可能であることが判明。
pandas公式(API reference, Series)を参考にしつつ書き、前処理に成功しました。

学習記録 その２９（３３日目）

学習記録（33日目）

『PythonとKerasによるディープラーニング』

学習済みの単語埋め込み（２日目）

学習記録その２９（３３日目）