Python向け日本語自然言語処理ライブラリ「GiNZA」、リクルートがGitHubで公開
リクルートは2019年4月2日、Python向け日本語自然言語処理ライブラリ「GiNZA（ギンザ）」をオープンソースソフトとして公開したと発表した。1.0.1版では新元号「令和」にも対応した。 公開したのは同社のAI（人工知能）研究機関であるMegagon Labs。同ライブラリでは、国立国語研究所との共同研究成果の学習モデルを用いた。 GiNZAは、Python向けの自然言語処理ライブラリ「spaCy」をフレームワークとして利用し、オープンソースの形態素解析器「Sudachi」のPython版である「SudachiPy」を内部に組み込んだ。 import spacy nlp = spacy.load('ja_ginza_nopn') doc = nlp('依存構造解析の実験を行っています。') for sent in doc.sents: for token in sent: print
「Python」「R」「Jupyter Notebook」「Tableau」「Keras」が愛用される理由
関連キーワード BI（ビジネスインテリジェンス） データと分析は、デジタルトランスフォーメーションやデジタルディスラプション（デジタル時代の創造的破壊）を引き起こすガソリンになる。そして、企業がこのガソリンをハイオクに変える方法は1つしかない。それは、統計学者、数学者、ビジネス分析専門家のチームに適切なデータサイエンスツールを提供し、増大し続ける企業データのプールから洞察を引き出すことだ。 純粋な統計分析、機械学習のモデリング、視覚化など、その用途が何であれ、データ駆動型のビジネス文化を発展させるには強力な一連のデータサイエンスツールが欠かせない。 さまざまな業界に身を置く多数の経験豊かなデータサイエンティストと情報交換を行い、各自が最も使用しているツールについてインタビューした。本稿では、その中で何度となく名前が挙がった上位5つの厳選されたツールを紹介する。 併せて読みたいお薦め記事 進
Python 割と使うライブラリ集 - Qiita
背景 Pythonでよく使うライブラリ集です。 簡単なソースと学習に役立つサイトのリンクを記載しています。 GitHubで公開されているものに関してはライブラリ名にリンクを貼っています。 基本的には趣味レベルのみでの利用なので専門的情報が欲しい方は戻るボタン推奨。 標準ライブラリ 公式ドキュメントにありますのでこちらをご参照ください。 https://docs.python.jp/3/library/index.html 数学系 NumPy ベクトルや行列計算を行うためのライブラリ 内積、フーリエ変換。行列計算などプログラミング知識が少なくても簡単に使用できるのが特徴。 少ないコード量で効率よく高速に数値計算 学習サイト：https://qiita.com/jyori112/items/a15658d1dd17c421e1e2 # -*- coding: utf-8 -*- import
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