Word2VecとNetworkXで任意の単語をおっぱいに収束させたかった - Qiita
Word2VecとはTomas Mikolov氏の率いるGoogleの研究チームによって発表されましたニューラルネットワーク（CBOW, Skip-gram）をオープンソースとして実装したもので、文字通り単語をベクトル表現するためのライブラリです。 出始めが2014年のようなので新しいライブラリではないのですが、ちょっちょっとググってみた感じでは上記要件を満たすために最適のようでした。 詳細は以下に詳しく記載されています Word2Vecとは？ Word2vecの目的及び有用性は、類似語のベクトルをベクトルスペースにグループ化することです。つまり、数値に基づいて類似性を検知するのです。 今回はこの機能に注目してみました。 任意の言語から、『おっぱい』までのベクトルの長さの合計が一番小さな最短経路を出せばよいのではないかと思ったわけです。 gensim ディープラーニングに相性のよさそうなp
台風 福島第一原発 汚染された水が流出のおそれ | NHKニュース
台風１６号の接近に伴う雨の影響で、東京電力福島第一原子力発電所では、護岸付近の地下水の水位が上昇し、汚染された水が港湾内にあふれ出るおそれが高まったということで、ポンプでくみ上げるなどして流出を防ぐ対策を進めています。 このため、雨が地下に浸透できない状況になり、敷地内で汚染された水が地表を通って港湾内にあふれ出るおそれが高まったということです。 東京電力は、ポンプでくみ上げるなどして流出を防ぐ対策を進めるとともに、汚染された水を採取して放射性物質の濃度についても調べるとしています。
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