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spaCy + GiNZAを使って固有表現抽出とカスタムモデルの学習をしてみる - もふもふ技術部
自然言語処理をするときはよくRasa NLUを使っているのですが、内部的にはspaCyが使われている模様です。どちらもパイプラインでモジュールをつなげていって自然言語処理をシンプルにするフレームワークだと理解しているのですが、spaCy単独で使うとどういう感じなのか把握したかったんで試してみます。 こちらのエントリを参考にspaCyの基本的な動きを確認。 https://qiita.com/moriyamanaoto/items/e98b8a6ff1c8fcf8e293 $ mkdir spacy-ner $ cd spacy-ner 必要なライブラリをインストール。GiNZAはspaCyフレームワークのっかった形で提供されている日本語の学習済みモデルを含むライブラリです。簡単にいえばspaCyを日本語で動かせるようにするものです。 $ pip install spacy $ pip in
Reactベストプラクティスの宝庫！「bulletproof-react」が勉強になりすぎる件
Reactアプリケーションのアーキテクチャの一例として公開されているGitHubリポジトリ「bulletproof-react」が大変勉強になるので、私自身の見解を交えつつシェアします。 ※2022年11月追記 記事リリースから1年ほど経過して、新しく出てきた情報や考え方を盛り込んだ続編記事を書いていただいているので、こちらも併せて読んでいただければと想います（@t_keshiさんありがとうございます！）。 ディレクトリ構造が勉強になる まずはプロジェクトごとにバラつきがちなディレクトリ構造について。 ソースコードはsrc以下に入れる bulletproof-reactでは、Reactに関するソースコードはsrcディレクトリ以下に格納されています。逆に言えば、ルートディレクトリにcomponentsやutilsといったディレクトリはありません。 たとえばCreate Next Appで作成
データマートを一から作り直した話
この記事について この記事「FOLIO Advent Calendar 2020の11日目の記事です 直近1年くらい、FOLIOにてデータ分析基盤の開発・整備に従事してきました。いくつか印象に残っているプロジェクトはあるのですが今回は「データマートのリプレイス」について、実施したことやノウハウなどケーススタディ的にまとめていきたいと思います。 会社のデータ周りの状況についての前提 弊社は複数の金融商品を展開している他、マイクロサービスを採用していることもあり、データを収集するにはそれらの複数のエンドポイントからデータをマイグレーションし、当然分析するためにはそれらのDBの構造も理解していなければならない。 分析基盤はAWSにより構築されており、主要なパーツでいうとデータウェアハウスはRedshift、BIツールはredashというよくも悪くも枯れたオーソドックスな構成。私の所属するデータチ
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