MacPortsでword2vec：マルチスレッド改善のC実装＋Python3対応のgensim
深層学習手法で用いられる単語のベクトル表現を求めて、構文的もしくは内容的な意味の演算が高い精度でできるword2vecは、実装が公開されて様々なテキストに対して手軽に試せることもあって大変注目を集めています。公開されているコードはLinux用ですが、少しバッチをあてることでMacでもビルドできます。さらに、マルチスレッドで効率的に学習するためのパッチも公開されています：
Word2vecの並列実行時の学習速度の改善
word2vecはMacPortsになっているので、インストールしてサンプルを試すことができます：
$ sudo port selfupdate
$ sudo port install word2vec
$ /opt/local/libexec/word2vec/demo-word.sh
Enter word or sentence (EXIT to break): japan
Word: japan Position in vocabulary: 582
Word Cosine distance
------------------------------------------------------------------------
china 0.672656
korea 0.595309
taiwan 0.591563
paekche 0.549183
japanese 0.534286
cambodia 0.529780
singapore 0.527291
india 0.524282
thailand 0.521931
malaysia 0.499453
germany 0.490402
russia 0.485997
canada 0.482687
prc 0.480759
mongolia 0.476699
taipei 0.476232
tokyo 0.475686
mainland 0.470766
chinese 0.468477
indonesia 0.466051
nepal 0.465414
australia 0.459817
philippines 0.459496
kazakhstan 0.459167
brazil 0.454301
jpy 0.453095
eas 0.451895
baekje 0.451650
laos 0.451343
grenada 0.434702
burma 0.434447
pakistan 0.432753
kyrgyzstan 0.432098
manchuria 0.430930
france 0.430890
jamaica 0.429333
kong 0.427525
macau 0.426827
hong 0.426736
asian 0.426563
Enter word or sentence (EXIT to break): 実行ファイルやデモスクリプトは、/opt/local/libexec/word2vec/にインストールされます。
また、Pythonで実装されたgensimパッケージでword2vecを使うこともできます。gensimのバージョン0.10.0からはPython2だけではなくPython3にも対応しています。このときCythonもインストールしておくと学習処理が格段に高速化されます：
$ sudo port install py34-gensim py34-cython
