「日本の古典和歌を埋め込みベクトルで分析する」

>日本の古典和歌を埋め込みベクトルで分析する
https://note.com/yhkondo/n/nd321604729cd

興味深い分析です。

主成分分析といえば、ちょうど少し前に、

　2023-12-04 「複数の暦法の中心差を比較し可視化する試み」(公開)
「複数の暦法の中心差を比較し可視化する手法の補足」(『日本暦学会』第28号,2021,pp.6-10)

を紹介しましたが、これはフーリエ級数の係数をベクトルとみなして入力
とするというもので、冒頭の研究は埋め込みベクトルを入力としている。

また、文章の分類と言えば、大昔に、

　「機械学習関連情報をトピックモデルで分類する」
　https://qiita.com/suchowan/items/a4231d1c63c835ae88e2

という試みをしたことがありますがあまりうまくいかなかった。
ずっと洗練されていますね。

以前、

　2020-01-26 百人一首(つづき)

という記事を書きましたが、百人一首ではどのような分析になるのかな？

一般論としてクラウド API を使う場合、クラウド側に再現性への配慮が
必要です。[Calendar/When/Ruby/1.実行環境/4.railsデモ/Preference]
のⒶソフトウェアの基本情報で説明している、Library のバージョンと
システム起動時間の表示は、本格的に hosi.org を利用する人が、どの
時点のクラウド API を使って hosi.org から情報を取得したのか
トレーサビリティに配慮すべきというアドバイスを某氏よりいただいた
ことで実装した機能でした。