【Python】自然言語処理でラーメン屋を分類してみる - Qiita
はじめに こんにちは、コピペデータサイエンティストです。 3年ぐらい前に「ラーメンと自然言語処理」というおちゃらけLTをしたのですが、今見ると恥ずかしいぐらいショボいので、Pythonで作りなおしてみました。 長くなったので3行でまとめると Web上に転がっている口コミとか紹介文を Pythonのライブラリを用いて解析することで 好きなラーメン屋に似たラーメン屋を見つける手法を構築した 方法 統計的潜在意味解析という手法を用います。ざっくり言うと、文書がどんなトピックを持っているか、何に関する文書なのか、を推定してくれるものです。 以下の様なイメージで各トピックに割り振られる割合を算出できるため、以下の例ではAとBが近い、ということを計算することが可能です。 ラーメン屋A： [0.75, 0.15, 0.10] ラーメン屋B： [0.60, 0.15, 0.15] ラーメン屋C： [0.0
TechCrunch | Startup and Technology News
The National Democratic Alliance (NDA) has emerged victorious in India’s 2024 general election, but with a smaller majority compared to 2019. According to post-election analysis by Goldman Sachs, JP Morgan,… The tech layoff wave is still going strong in 2024. Following significant workforce reductions in 2022 and 2023, this year has already seen 60,000 job cuts across 254 companies, according to i
95億円で買収・人間のような自然な文章を自動で生成可能な「Wordsmith」プラットフォームとは
エクセルなどの表計算ソフトを使えば見やすい表やグラフを簡単に作ることができますが、そのデータを分析してわかりやすく伝えるというのは全く別の仕事になります。これまでは豊富な知識や経験のある専門家が求められたそのような作業を、必要なデータを与えるだけで自動的に文章にしてくれるというプラットフォームが、Automated Insights(AI)社が開発した「Wordsmith」です。そんな技術を開発したAI社は8000万ドル(約95億円)という額で投資会社に買収され、さらなる成長を伺っています。 Automated Insights - Natural Language Generation and Business Intelligence Reporting http://automatedinsights.com/ データから文章を自動で生成するメリットを解説した以下のムービーを見れば、
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