文章がうまい人は、「たった一つのルール」を破らない【再配信】
見逃し配信 この記事を見逃したらもったいない！「ダイヤモンド・オンライン」で読者の反響が大きかった記事を中心に、編集部がセレクトしてあらためてお届けする。 バックナンバー一覧 「文章を書くこと」は、仕事において重要なスキルの一つです。 メール、チャット、企画書、提案書――。体裁や文字数はさまざまですが、どんなフォーマットでも理路整然とした文章を書くことができれば、読み手との意思疎通がスムーズになります。仕事もはかどることでしょう。一方で、分かりづらい文章が読み手の誤解を招き、思わぬトラブルや低評価につながることも…。 そこで今回は、約2年前（2022年2月）に配信し、読者の皆さまから多くの反響をいただいた特集「最強の文章術」の中から、オススメ記事をピックアップしてご紹介します。各界の超一流の書き手たちから募った「文章の書き方」の神髄をぜひご堪能ください。
「読みづらい文章を書く人」が無意識に使っている言葉とは？｜庄子錬｜編集者
こんにちは！ 先日、ある経営者からこんな相談を受けました。 「人事や総務が全社宛てにメールすることがあるんだけど、その内容が【長くて読みづらい】って不評なんだよね。実際、一文が長くて内容が頭に入ってこないから、読むのを後回しにしちゃうんだよ。どうにかならない？」 こういうケース、よくあると思います。 全社宛ての連絡では、重要度が高いことを共有するもの。わかりにくい文章だと、誤解や混乱を招いたり、個別対応が求められたり……書き手・読み手ともに余計なストレスになります。 そうした状況を避けるために、書き手が身につけておくべきこと。 それが、大事なことだけを短く書く技術＝「要約の技術」です。 今回は「要約の技術」のなかでも、もっとも基本となる「余計な言葉を削ること」にフォーカスして解説します。 無意識に使いがちな「余計な言葉」7選 質問です。以下の文章を読んで、どう思いますか？ 私たち人事部の意
word2vecを階層ベイズ化したらどうなるかを可視化してみた - Qiita
はじめに こんにちは、事業会社で働いているデータサイエンティストです。 階層ベイズは柔軟にモデルにドメイン知識を教える方法だと以前の記事で説明しました。 では、テキストアズデータ（自然言語処理）で有名なword2vec（Mikolov et al. 2013とRudolph et al. 2016）に階層ベイズの構造を入れたらどうなるか？というのを今回の記事で可視化して比較します！ データ説明 今回の記事では、下記の消費者購買情報データセットを利用します。 このように、ユーザーが何を買ったのかを記録したデータです： > purchase_data <- readr::read_csv("events.csv") Rows: 885129 Columns: 9 ── Column specification ──────────────────────────────────────────
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