先日先日電車に乗っていた時に少し酔っ払っているよれっとしたスーツ姿の男性２人組が、こんな話をしてました。 「お前のとこの嫁は綺麗でいいよな。うちのはもうだめだよ。」 みたいな。 話からするとどうも、その男性の奥さんは結構ふくよかな方らしい。 だからもう一人の男性の奥さん（たぶん細い方）を指して綺麗でいいよな〜と言ってるみたい。 で、まあ羨むだけならいいんだけどそのあとに 「うちの嫁もああ見えても結構老けてるんだよ。最近お腹がさ...」 とか言っちゃうわけです。 酔った勢いなのかわからないけども 堂々と奥さん自虐大会がはじまってしまって、なんともヨレヨレのスーツに見合う雰囲気を醸してましたと。 こういう奥さんを自虐するという光景は別に珍しい光景ではないにせよ、 ぼくからしてみると、一言言ってやりたいというところがあるんですね。 というのも、ぼくがまだ結婚する前、まだ彼女がぼくの奥さんじゃなか

概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ

皆さんは転職活動をする際、どんな活動をされていますか？ざっくりまとめると以下のような形ですかね。 (1)ハローワーク、各種求人媒体での応募 (2)転職エージェントの活用 (3)ヘッドハンティング (4)コネクション、紹介など 他にも転職方法はありますが、大別すると大体こんな感じだと思います。この中から選択または平行して活動を行うわけですが、今回の記事は(2)の転職エージェントについて記載していきます。 一般的に転職活動をする場合(1)(2)となることが多いと思います。その中で(転職エージェントは利便性が高いサービスなので元々人材業界にいた経験と自身が使った私見、紹介した友人・知人からの感想を統合し共有致します。(若干長いですが、ご容赦下さい) 結論を先に申せば 転職するならエージェントは使うべきだ です。無料ですし。リスクも少ないです。 前提 転職エージェントのメリット、デメリット及び大手

やっと少しばかり気持ちも落ち着いたので、掲題の件について書く。 先月の初旬、東京の片隅で密かに社会から抹殺されかけた話だ。 その日、私は年度末までにどうしても確定させたい案件があり、直行して客先へ向かっていた。どうしても遅れることができない、大事な大事なプレゼンテーション。かなり余裕を持って出てきたが、朝は電車が遅れるので不安は拭えない。 私が乗る電車はベッドタウンから都心に上るスタイルなので乗客数が殊更多い。また過密に過密を重ねたダイヤが形成されているため、1本の遅れが大きなうねりとなって後続車に覆いかぶさってくるのだ。一度遅れたら最期、この案件は露と消えることになるだろう。 ある駅についたとき、またドッと乗客が雪崩れ込んできた。その様はさながら決壊したダムが如く豪然で、車内に阿鼻叫喚の声が拡がる。ちなみに私は以下のような状態になっていた。 女性の後ろから密着する状態だ。申し訳なかったの