文書を俯瞰　＃４ - 地平線まで行ってくる。

自然言語処理。とりあえず、ベクトル化まで終わったので、作図。

ベクトルの可視化に着手。調べると、pca, t-sna, umapあと、少し経路が違うけれどもmdsも入れていいのかな。

mdsは、きれいな特許マップを見せてくれるValuenex社が採用している。良さげだが、mdsは他の手法と比較して計算時間もかかるし、ここでは後回し。

#tfidfに解析結果が入っている。
import umap
pos = umap.UMAP(n_neighbors=5,n_components=2).fit_transform(tfidf)

でumapがかける。pcaなら、

from sklearn.decomposition import PCA

pca = PCA(n_components=2)

pos = pca.fit(tfidf)

とこんな具合に先人の皆様の力で数行でかける。

パラメータの調整は後からじっくりやることなので、プロット部分をつけたらとりあえずは動かせる状態になりそう。