Developer Productivityを上げるため、「シゴトでココロオドル開発」にWantedlyでどういう施策をしているかという発表
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株式会社ゴクロの中路です。 以前のベイズ分類をベースにしたSmartNewsのチャンネル判定で触れたように、SmartNewsで配信する記事を「スポーツ」「エンタメ」「コラム」のようなチャンネルに分類しているのは、人ではなく機械です。そのアルゴリズムとして前回ご紹介したのは「ナイーブベイズ分類器」ですが、記事の分類を行う手法は、他にも様々なものがあります。その中で今回はLatent Dirichlet Allocation(以下LDA)について、先日東京大学の博士課程の皆さんと、社内で合同勉強会を行った際に作成した資料をベースにご紹介します。 LDAでできることの例 前回ご紹介したナイーブベイズ分類器を構築する際には、すでにトピックのラベルが付けられた文章を、学習データとして用意する必要がありました。 一方、LDAの場合は、 東京でサッカー大会が開催された。xx選手のゴールが圧巻であった。
言語処理100本ノックについて † 言語処理100本ノックは,言語処理を志す人を対象とした,プログラミングのトレーニング問題集です. 乾・岡崎研の新人研修勉強会の一つであるLearning Programmingで使われています. このトレーニングは,以下の点に配慮してデザインされています. 自然言語処理の研究を進める上で,一度は書いておいた方がよいプログラム 統計,機械学習,データベースなどの便利な概念・ツールを体験する 実用的で,かつワクワクするようなデータを題材とする 研究を進めるうえで重要なプログラミングのルール・作法を身につける モジュール性や組み合わせを考慮しつつ,短くてシンプルなプログラムを書く プログラムの動作を確認(デバッグ)しながらコーディングする 労力を節約する(既存のツール/プログラム/モジュールが使えるときは流用する) 計算資源(メモリ・実行時間)を無駄にしない方
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