Redhat6.x + SCL 使う時に気をつけたい３つのポイント - AWS / PHP / Python ちょいメモ
Redhat系で新しいパッケージを公式サポートしてくれる SCL : Software Collections を使った際にはまったポイントを３つメモしておきます。慣れた方なら当たり前な事かもしれませんが、初心者にはハードル高く、何度もつまづきました。 SCL とは Redhatはサポート期間が長く、一つ前のメジャーバージョンでも標準パッケージのバージョンが古い事が結構多いです（Redhat 6.xの場合：Apache2.2.x , Python 2.6.x など）。今からスタートするサービスに使うには、古さを感じました。 そこで各種パッケージの新しいバージョンに、公式に対応してくれる仕組みが SoftwareCollections （以下、SCL）。提供される追加リポジトリを登録するなどすれば、新しいバージョンが、標準リポジトリでの導入バージョンと衝突しないで利用できるという仕組み。 R
ML-Askでテキストの感情分析 - Qiita
ちゃお……† 今回は感情分析ライブラリML-Askについて紹介します。 ML-Askができること 感情の推定 2,100語の辞書によるパターンマッチングで{喜, 怒, 哀, 怖, 恥, 好, 厭, 昂, 安, 驚}の10種類の感情を推定します。この2,100語は、感情表現辞典に基づいているそうです。 感情の強さ 間投詞、擬態語、がさつな言葉、顔文字、「！」や「？」の数で感情の強さを推定します。 ネガポジ分類 推定された感情から文を{ネガティブ、ポジティブ、ニュートラル}の３種類に分類します。 文脈の考慮 Contextual Valence Shifters (CVS) という概念に基づいて, 文脈を考慮した感情推定を行います. たとえば, 「好きとは言えない」という文の場合、「好き」が否定されているので、「好き」の逆の感情である「厭」だと推定します。 活性的かどうか 推定された感情を元に
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