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ROUGEと呼ばれるこの指標は要約の自動評価尺度であり、F1値で表されています。また、値が大きい方が精度が良いことを示しています。 ROUGE-Nスコアは正解ラベルの要訳文のN-gramのうちどれくらい出力文のN-gramが一致しているかを示します。 ROUGE-Lスコアは生成した要約文と正解ラベルの要訳文の中で最も長く一致している文字数はどのくらいかを示します。 ROUGEスコアだけ見るとPEGASUSモデルが優れていますが、実際に人間が見た時にどのように感じるでしょうか。 それでは次のセクションで実際に出力を確認してみましょう！ 比較 CNBCの記事を使って出力される要約文を比較していきます。 TikTok owner ByteDance takes on Tencent after acquiring major mobile gaming studio また、目視で判断するための参

ドキュメントの登録、インデックスの作成、マッピングの定義、データの検索などは全てREST API形式のエンドポイントにjsonデータを渡すことで実行できます。 インデックスを作成する際、日付形式などデータから推測できるものは自動でマッピングを定義してくれます。 マッピングは自分で定義することもできます。 フィールドの型以外に、言語解析の方法などが定義できます。 機械学習に頼ることは正解なのか？ レコメンドシステムを作る時、基本的に2つのアプローチが候補に上がります。コンテンツベースフィルタリング(内容ベースフィルタリング)と協調フィルタリングです。 コンテンツベースフィルタリング 特徴を持つ商品でA・B・Cがあり、ユーザがそれらに対し「好き/お気に入り」といった特徴が見られるとき、ユーザの好みや趣向の特徴と商品の特徴の類似度を元に、ユーザが好むであろう商品のリストを見つける事ができます。

エンジニアの皆様こんにちは！ ここ数年Web業界ではマイクロサービスのような、 サービスを分けてAPIでやりとりする考えが浸透してきましたね！ 弊社でもDBリソースを処理するサービスとWebサービスを分け APIで必要な情報を取得するようなデザインにシフトしてきました。 今回、弊社ではサーバ間通信APIを実装するにあたり、 IDLとしてProtocol Buffers(protobuf)を採用しました。 今日は通信でよく採用されるSwaggerではなくprotobufを使うに至った経緯と、 実際に運用してみた弊社のエンジニアの生の声をお伝えできたらと思います！ Swagger？ protobuf？何が違って何がいい？ 1個のサービスをチームで開発をしていると、個々の成果物を合体させる為にプラットフォームないしプロトコルなどのインターフェイスが必要になります。また、会社が大きくなってくると、

キッチンで使う頻度の高いフライパン。使っていくうちに、コーティングが剥がれて焦げ付いたり、食材がこびりついたりする経験をされた方もいるのではないでしょうか。 どんなフライパンなら焦げつきにくくて、使いやすいのでしょう。これまで数々のフライパン検証に携わってきた料理家の風間章子さんに、おすすめのフライパンの選び方を教えてもらいました。 さらに、風間さんのおすすめランキングや、ライフスタイルや料理について発信しているameba人気ブロガーであるMIさんがおすすめするフライパンも紹介！ぜひフライパン選びの参考にしてみてくださいね。