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20151029 ヒカラボ講演資料
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ペパボ福岡支社におけるRubyの活用事例
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最近の動向と、ものすごく今更ながらCoffeeScriptを真面目に触ってみました。 eSPAシステム班LT7回目です。
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2014年のDNS温泉で発表したスライドです。
[Vitocha.iso] FreeBSDカスタムiso作ってみた
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Skyway Developer Meetup #1 LT 向けの資料です。 Skywayのビデオチャットを録画しよう。そう、ブラウザでね ブラウザのCanvasとWebAudioを使って、WebRTCのメディアを合成、録画/録音します
Skywayのビデオチャットを録画しよう。そう、ブラウザでね
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1.
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2.
FastText とは より早いWord2Vec facebook 製
3.
Word2Vec ???
4.
Word2Vec とは 単語のベクトル表現
5.
類似の概念
6.
Word2Vec の画期的なところ 言語のvector 表現は以前からあった.
7.
Word2Vec の画期的なところ 足し算引き算(ベクトルの演算)ができる!!!
8.
9.
Word2Vec の演算 king −
man + woman = queen paris − france + japan = tokyo
10.
で,FastText Word2vec の作者謹製の,次世代Word2Vec 高速!!!
11.
事前準備 https://github.com/facebookresearch/fastText python3, numpy, scipy,
cython が使えること => brie/docker‐numpy‐scipy とか使うのが楽 利用するテキスト(日本語だったら分かち書きしてあること) ※ 分かち書きされた文書の準備 mecab ‐Owakati hoge.txt > hoge.wakati.txt
12.
使い方 $ (pip install cython) $ (pip install fasttext) $ pip install gensim import gensim from gensim.models import word2vec sentences = word2vec.Text8Corpus('hogefuga.wakati.txt') model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=200, window=5, workers= model.most_similar(positive=['ほげー', 'ふがー'], negative=['ばず'
13.
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