はてブの闇を可視化してみた - 坂本から君へ
三ヶ月ほど前に僕が「作ります！」と宣言していた、はてブホッテントリの感情分析サイトだが、ようやく完成したので公開したいと思う。 hotentry-sa.appspot.com このサイトでできること はてなブックマークのホッテントリ内の各エントリーについた全てのブクマコメントを解析して、感情的なネガティブ度・ポジティブ度を算出して表示している。 次の３種類の分析結果が表示できるようになっている。 闇ホッテントリ⇒ネガティブなコメントの多いエントリを順に表示する。 きれいなホッテントリ⇒ポジティブなコメントの多いエントリを順に表示する。 揺れホッテントリ⇒ネガティブとポジティブの間の揺れ幅が大きい、つまり賛否両論の激しいエントリを順に表示する。 サイトが出来上がるまでの経緯 今年の始めにネットのどこかのサイトを覗いていたら、グーグルが自然言語処理に関するWebAPIを提供しているということを
niw.at — iOS で文字数制限つきのテキストフィールドをちゃんと作るのは難しいという話
「そんなん簡単やろ」と思いますよね。 たとえば、「UITextField 文字数制限」でググれば山のようにブログ記事やらコードが出てくるし、Stack Overflow に載ってるコードのコピペ一発で解決しそうに思えませんか? 実は文字数制限をつけたテキストフィールドはそんなに簡単な話ではないのです。 shouldChangeCharactersInRange:replacementString: は使えない子 今回はこれに尽きます。 UITextField や UITextView のデリゲートで呼ばれる textField:shouldChangeCharactersInRange:replacementString: やtextView:shouldChangeCharactersInRange:replacementString: は使ってはいけません。 より正確に言うと、使うとき
形態素解析に基づくＡＶタイトルの特徴分析 - oscillographの日記
こんばんは。夜の@oscillographです。 最近DMMアダルトがAPIを公開しました。 つまり、プログラムで直接データを取得できるようになったわけです。 ということで、今回はDMMアダルト（動画）の全タイトルを取得して 形態素解析を行うことによって日本のAVタイトルの特徴を分析しよう ということになりました。 手順としては、 DMM（ビデオ）のメーカーページを「あ」～「ん」までHTMLで取得 メーカーが特定タグに囲われていたので、正規表現パターンマッチで全メーカーを取得し、メーカー羅列をテキストに保存 テキストを読み込みながら各AVメーカーごとにapiを用いてAVタイトルを展開し、全メーカーのタイトルを取得 タイトルについて形態素解析を行うことによって単語を集計 正規化（全体の数で割ることによって割合で表す） という感じでやりました。 とりあえず、集計結果です。 上位３０位を抜き出し
キーフレーズ抽出API の紹介
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、日本語処理技術部の阿久津剛之です。 Yahoo!デベロッパーネットワークにて、キーフレーズ抽出APIを公開しましたので紹介します。 キーフレーズ抽出APIとは、与えられた文章から、その文章を特徴づける重要な部分（キーフレーズ）を抽出し、独自の算出方法により点数付けを行って返すAPIです。 例えば、「東京ミッドタウンから青山一丁目駅まで歩いて15分かかります」という文章をキーフレーズ抽出APIに与えると、 「東京ミッドタウン」「青山一丁目駅」「15分」 という結果が返ってきます。 ここで、「青山一丁目駅」に注目してみましょう。 「青山一丁目駅」は、日本語形態素解析APIを用いて解析すると、 青山 / 一 / 丁目 / 駅
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