GitHub language trends and the fragmenting landscape
A while ago, I wanted to get a little quick feedback on some data I was playing with, but the day was almost over and I wasn’t done working on it yet. I decided to tweet my rough draft of a graph of GitHub language trends anyway, followed later by a slight improvement. Trends over time, smoothed to make it a little easier to follow Much to my surprise, that graph was retweeted more than 2,000 time
単語の数学的表現メモ - Negative/Positive Thinking
はじめに 単語をベクトルや確率分布などの数学的表現で扱いたい場合があったりする。 しかし、「どのようなベクトル・確率分布にすべきか？」などはタスクに依存したりして、自明じゃない。 たくさんあって、派生や新しいものもどんどんでていると思うので、どんなものがあるか調べたかぎりメモ。 One hot表現 各次元が「その単語か否か」を表すベクトルで表現 次元の大きさ＝ボキャブラリ数 例: スカイツリー = (「船」か否か, 「スカイツリー」か否か, ... ) = (0,1,0,...) 素性のどれか1つしか1にならなくてスパースネスの問題がでる 未知語はゼロベクトルになってしまう 文字nグラムによる表現 単語の表層から得られる情報を利用 単語に出現している文字nグラムを利用 カタカナ語とか有効そう 例: スカイツリー = (「スカ」の出現回数, 「カイ」の出現回数, 「イツ」の出現回数, 「アア
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