| 語1 | 語2 | スコア | 共起ページ数 |
|---|
| features | max | 2.674481 | 18 |
| hat | not | 2.459029 | 13 |
| Deep | Learning | 2.297214 | 12 |
| Segmentation | Semantic | 2.297214 | 12 |
| learn | scikit | 2.124629 | 12 |
| cats | love | 2.086651 | 8 |
| not | pen | 1.996928 | 11 |
| Beginner | 引用 | 1.98774 | 8 |
| Beginner | guide | 1.98774 | 8 |
| use | will | 1.946079 | 14 |
| Tackling | Toxic | 1.913222 | 7 |
| Beginners | Tackling | 1.846872 | 8 |
| unique | words | 1.797416 | 8 |
| Deep | guide | 1.797416 | 8 |
| Learning | based | 1.797416 | 8 |
| Semantic | based | 1.797416 | 8 |
| Segmentation | using | 1.797416 | 8 |
| Toxic | Using | 1.772872 | 6 |
| Keras | using | 1.767122 | 8 |
| GitHub | Pages | 1.674718 | 5 |
| 日本語 | 英語 | 1.674718 | 5 |
| hat | pen | 1.667778 | 9 |
| analyzer | char | 1.633185 | 6 |
| analyzer | をセットして実行します | 1.628269 | 5 |
| Bulma | ExtensionsをCDNから使う | 1.609438 | 4 |
| dogs | love | 1.587299 | 5 |
| cats | dogs | 1.587299 | 5 |
| StackingTransformer | sklearnのPipeline | 1.587299 | 5 |
| StackingTransformer | に入れる形式に分類器を変換するものです | 1.587299 | 5 |
| English | Turkish | 1.545794 | 6 |
| order | unique | 1.545794 | 6 |
| guide | 引用 | 1.545794 | 6 |
| Web系開発者でこのHPを構築した人 | 趣味Kaggler | 1.542611 | 4 |
| テキスト分類を行う際 | 教師データを増やすために | 1.542611 | 4 |
| ここではテキスト水増しの逆翻訳のみについて書きました | 上のスクリプトを実行すると横に翻訳データが増えていきます | 1.542611 | 4 |
| これもまた人生 | って言ってます | 1.542611 | 4 |
| Accuracyでモデルを評価 | テストデータで予測 | 1.542611 | 4 |
| このモデルを使って再度テストデータの全体を学習することです | 以下に概要図を書きました | 1.542611 | 4 |
| test | を超えたデータの数をカウントして | 1.542611 | 4 |
| mask | resized | 1.542611 | 4 |
| 事前学習による学習モデル | 自然言語処理の世界では2019年位から | 1.542611 | 4 |
| と重ねていき | スタッキングは異なる予測器を1層2層 | 1.542611 | 4 |
| vecstackのGitHubのREADME | 実際に使うときはまず | 1.542611 | 4 |
| テキストベクトル化とは主に自然言語処理で使われる | テキスト前処理 | 1.542611 | 4 |
| 単語ベースのベクトルと文字ベースのベクトルを組み合わせている | 部分に工夫を感じます | 1.542611 | 4 |
| 一方でA | 今回はpythonを用いてA | 1.542611 | 4 |
| 最後にt検定です | 計算してみます | 1.542611 | 4 |
| Fast | NumPy | 1.542611 | 4 |
| 実験結果です | 早速ですが | 1.542611 | 4 |
| bert | 今回は文章要約でとてもpythonの有用なライブラリ | 1.542611 | 4 |