自然言語処理の若手として何ができると嬉しいか - 武蔵野日記
情報理論の授業は今日を入れて残すところあと3回。最後の授業はまとめをやることにしているので、実質あと2回である。あっという間だったなぁ。 小テストのときに実施したアンケートで、「自然言語処理に興味があるのですが、何から学べばよいですか」という質問があり、ちょっと調子に乗って説明していたら、授業時間が足りなくなって焦る。演習問題をたくさん入れたら、そのぶん内容は減らさないといけないのであった。どうやら、自分は講義形式の授業で演習問題を入れるのが苦手らしい。チュートリアル形式で、みんなとインタラクティブにやるのは好きなのだけど、講義でも同じようにできないかな？ ちなみにそのとき勧めたのは [twitter:@mhagiwara] さんによる Python による自然言語処理。無料で読めてそれなりに分量があり、まんべんなく自然言語処理の内容をカバーしている文書はこれくらいではないかと思う。あとは
親子関係のないプロセス間でファイルディスクリプタを共有する - tmtms のメモ
UNIX や Linux でプロセス間でファイルディスクリプタを共有するには、ファイルディスクリプタを作成後に fork して親子間で共有するという方法が良く取られますが、UNIXドメインソケットを使って、親子関係のないプロセス間でファイルディスクリプタを受け渡すことができます。 C だといろいろ面倒なのですが、Ruby だと UNIXSocket#send_io と #recv_io を使って簡単に実現できます。 sender.rb require 'socket' File.unlink 'socket' rescue nil sock = UNIXServer.new 'socket' s = sock.accept f = File.open ARGV.first s.send_io f receiver.rb require 'socket' sock = UNIXSocket.
はてなブックマーク記事のレコメンドシステムを作成 PythonによるはてなAPIの活用とRによるモデルベースレコメンド - データ分析がしたい
私は情報収集にはてなブックマークを多用しており、暇な時は結構な割合ではてなブックマークで記事を探してます。しかし、はてなブックマークは最新の記事を探すのは便利ですが、過去の記事を探すにはいまいち使えません。個人的には多少過去の記事でも自分が興味を持っている分野に関しては、レコメンドして欲しいと感じてます。 ありがたいことにはてなはAPIを公開しており、はてなブックマークの情報を比較的簡単に取得できます。そこでこのAPIを利用して自分に合った記事を見つけるようなレコメンド機能をRとPythonで作成してみたいと思います。 利用するデータは、はてなAPIを使って収集します。具体的には、はてなブックマークフィードを利用して自分のブックマークしているURLを取得し、そのURLをブックマークしているユーザをエントリー情報取得APIを用いて抽出し、そのユーザのブックマークしているURLを収集します。こ
高速文字列解析の"別"世界 - 気ままなブログ
1月に「高速文字列解析の世界」を購入してから半年が経ちました。以下、文字列本と呼びます。 高速文字列解析の世界――データ圧縮・全文検索・テキストマイニング (確率と情報の科学) 作者: 岡野原大輔出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2012/12/27メディア: 単行本購入: 15人 クリック: 324回この商品を含むブログ (4件) を見る 全文検索として、「CSA」や「FM-Index」が紹介されていますが、「全文検索システム」を作るには、これらだけでは不十分です。なぜなら、以下のような特徴があるからです。 文書IDの識別が遅い。 各文書IDに出現する頻度を求めるのが遅い。 ちなみに、転置インデックス(or N-gramインデックス)を使った場合、これらの処理は高速ですね。 インデックスを圧縮しているのだからしょうがないとも考えられますが、作りたいですよねぇ、「全文検索システム」。こ
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顧客満足度ランキング、「ネット銀行」ベスト19を発表(オリコン) - 経済 - livedoor ニュース
