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2018 May 7: Linked Data interface operation back to normal Quick Links: Downloads – SPARQL – Virtual-SPARQL by Sparqlify – HTML interface – Example Queries LinkedGeoData is an effort to add a spatial dimension to the Web of Data / Semantic Web. LinkedGeoData uses the information collected by the OpenStreetMap project and makes it available as an RDF knowledge base according to the Linked Data prin
18 Matrix decomposition and latent semantic indexing (pp.369-384) - シリコンの谷のゾンビ
ちょっと飛ばして，先にIIR18章を読んでみた．単語文書行列を特異値分解して新しい空間でベクトル空間モデルを使うというLSIの話． ページ数が少なかったので，魔が差して翻訳もしてみた．さらに数式が多いのでTeXで書いてみた．ここまで来たらこだわろうとAB型の悪い癖が出て，数式や演習も全部訳してみた．ついカッとなってやってしまった．今は公開している．でも反省はしていない．まだやっつけの部分があるのでこつこつとバージョンアップしてきます． Introduction to information retrieval: 18 Matrix decomposition and latent semantic indexing（和訳） 大体1ページ1時間．こつこつ夜なべをして3日間くらいかかりました．否が応でも精読するので，とても理解が深まりました．じっくり読むのも翻訳作業もとても楽しかったので，なん
Latent Semantic Indexing - naoyaのはてなダイアリー
情報検索におけるベクトル空間モデルでは、文書をベクトルとみなして線形空間でそれを扱います。この文書ベクトルは、文書に含まれる単語の出現頻度などを成分に取ります。結果、以下のような単語文書行列 (term document matrix) が得られます。 d1 d2 d3 d4 Apple 3 0 0 0 Linux 0 1 0 1 MacOSX 2 0 0 0 Perl 0 1 0 0 Ruby 0 1 0 3 この単語文書行列に対して内積による類似度などの計算を行って、情報要求に適合する文書を探すのがベクトル空間モデルによる検索モデルです。 見ての通り、単語文書行列の次元数は索引語の総数です。文書が増えれば増えるほど次元は増加する傾向にあります。例えば索引語が100万語あって検索対象の文書が 1,000万件あると、100万次元 * 1,000万という大きさの行列を扱うことになりますが、単
胸元
女性の方に特にお伺いしたいのですが、胸元のゆるい服を来てきて、例えば立ったまま屈んで物を書かれたりすると結構なものを拝見させて頂いたりするのですが、これって何かの罠なんですかね。 仕事場でそういう服着るの、嬉しい反面困るので(特に独身でふだん女っ気がない生活していると、自分の獣性を自覚して困る)やめて欲しいんだけど、何て言えばいいのかな。キモオタブサメンは何言ってもセクハラになるから何もいわないほうが良い、というのが結局答えかもしれないが、チラチラ視線をやりたくなる誘惑と戦うの疲れた。
そのドメイン名、使い終わった後も面倒を見続ける覚悟がありますか？:Geekなぺーじ
2013年参議院議員通常選挙の広報活動を目的として、2013senkyo.jpというドメイン名が登録(および利用)されています。 これに限らず、このような形で各案件ごとに専用のドメイン名を利用したPR活動が、世界中で頻繁に行われています。 公開予定の映画のタイトルや期間限定で発売される商品名をドメイン名に使ったプロモーションなどが、その典型的なものであるといえるでしょう。 しかし、そのような形態で登録・利用されているいわば「期間限定のドメイン名」では、「使い終わった後のこと」が、しばしば忘れ去られてしまうことがあります。 たとえば、今回取り上げた2013senkyo.jpは汎用JPドメイン名です。 汎用JPドメイン名は日本国内に住所があれば誰でも登録できます。 そのため、仮に今回の選挙終了後にこのドメイン名の使用を終了した場合、登録料さえ払えば基本的に誰でもこのドメイン名を再登録し、次の登
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20120712 国土地理院 OpenStreetMap 勉強会
