はてなブックマーク

こちらの記事は少し古くなっています。修正した記事を下記の URL へ移転しました。 Python で日本語文章の感情分析を簡単に試す (with google colab) 感情分析をお手軽に試したいときに使えるツールをまとめました。 日本語文章の感情分析の手法については本記事では詳しく触れませんが、以下の記事にわかりやすくまとまっていると思います。 【自然言語処理】感情分析の進め方＆ハマりやすいポイント - Qiita ディープラーニングを使って転職会議の企業クチコミデータを感情分析してみる - Qiita 感情分析を簡単に試すときに使えるツール一覧 試してみたツールを箇条書きにして以下に示します。 asari 日本語 Sentiment Analyzer を作ってパッケージ化した話 - Ahogrammer sklearnのTfidfVectorizerとLinearSVCを使っている

また、ローカルパッケージのディレクトリ ./goodbye にも、 go.mod が配置されている必要があります（touchで作った空ファイルでも動く）。 上述のファイルツリーで言うところの、sample/goodbye/go.mod。 モジュール名と、ローカルのディレクトリ名は、必ずしも一致していなくても動きます。 以上を行うことで、go modを使って、インターネット上のレポジトリにはないローカルパッケージを import することができます。 なお、上記の条件を満たすサンプルを、以下に公開しました。 GitHub - hnishi/zakurero_test_gomodules 解説 go mod は、import されるモジュールがインターネット上のレポジトリで管理されることが前提とされていると思われます。 そのため、go.mod の require directive では、gi

基本的にワンライナーで使うことを想定してメモ。（長くなる場合はスクリプトの形で記載する。） awk の良いところ Linuxでテキストデータをちゃちゃっと処理できる。 ほとんどのLinux OSで標準で使える（プレインストールされているので，自分でインストールする必要がない）。 WindowsのMingwや，Macでも標準で装備されているので互換性や移植性が高い（スクリプトだけコピーして持っていれば，だいたいどこでも使える）。 書き方は，Cと似ているので覚えやすい。 コンパイルが不要。 codingが簡単なので，作業時間が短く済む。 基本 awkはテキストファイルを，行ごとに処理を行う。 それぞれの要素（列）に対しての処理をcodingすることが基本となる。 それぞれの要素に関しては，以下で紹介するような組み込み変数で指定する。 例えば，テキストファイル内の1列目の全数値データに対して，2

かなり基本的な操作について screenを使ったことがない人は、たぶん<ctrl> + <a>という操作に慣れないと思う。慣れればなんてことはないだろうけど。 3つの目的別に説明。 （１）スクリーンでセッションを保存 （２）スクリーンで画面分割 （３）スクリーンでマウスを使わずにコピー＆ペースト（画面のスクロール） （１）スクリーンでセッションを保存 作業している状態を保存する。マシンの電源が切れない限り保持される。 たとえば、普通にログインしてジョブを流していると、いつの間にかsshの接続等が切れてjobが止まってしまうときがある。screenで生成したセッション内で計算を投入し、セッションからデタッチ（一時的に離れる）しておくことで、途中で計算プログラムが止まることがなくなる。 新しいセッションを作る

パスワードなしでscp まずは、 (1) ssh-keyを作る。 $ ssh-keygen -t rsa すると、 Enter file in which to save the key (/home/<user>/.ssh/id_rsa): と、「どこに鍵を保存しますか」と言われるので、特に問題がなければEnterを押してデフォルトのディレクトリ（~/.ssh/）に保存する。 次に、パスフレーズの設定を要求される Enter passphrase (empty for no passphrase): Enter same passphrase again: ここでは、パスフレーズなしにしたいので、何も入力せずに、Enterを2回押す。 $ ls ~/.ssh id_rsa id_rsa.pub これで鍵が~/.sshの中にできた。 (2) sshしたいサーバー側に公開鍵（public k

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?