ナイーブベイズを使って1日で100万件の投稿をジャンル分けした話 - AppBrew Tech Blog

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call_me_nots “実装にはscikit-learnを使いました。 CountVectorizerを使って投稿をベクトル化し、Complement Naive Bayesを使ってモデルを学習”

2019/09/16 リンク

anoworl サービス運営途中から投稿にジャンル（コスメ、ネイル…）を導入した時に、既存の分類されてないものを機械学習で分類した記事です〜！

2019/09/16 リンク

yosshi0774 オレオ界最強の男の記事

2019/09/16 リンク

注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています

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ナイーブベイズを使って1日で100万件の投稿をジャンル分けした話 - AppBrew Tech Blog

こんにちは、AppBrewでアルバイトをしている@Leoです。自然言語処理の研究室に最近入った大学生で、趣... こんにちは、AppBrewでアルバイトをしている@Leoです。自然言語処理の研究室に最近入った大学生で、趣味はKaggleと競技プログラミングです。 AppBrewでは、LIPSの投稿を使ったデータ分析をしています。今日の記事では、弊社のアプリLIPSにて投稿ジャンルを機械学習を使って自動推定した方法を紹介します。自然言語処理・確率関係全然わからない！という人でも読みやすい内容になっていると思うので、最後まで読んでいただけると幸いです！ LIPSにおけるジャンル教師データの作成ナイーブベイズ単語分割モデルの実装分類結果おわりに LIPSにおけるジャンル最近、LIPSにジャンル機能が追加されました。これは投稿されたクチコミにジャンルを設定できる機能です。適切にジャンルを設定すると、投稿を検索するときにジャンルを使って絞り込めるなどの利点があります。ジャンルは7種類（

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techtech05212023/09/09
hnishi25092021/04/05
grimoire0132019/10/09
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