形態素解析器を作るのは包丁を作ったり研いだりする仕事 - 武蔵野日記
メールの返事をひたすら書く。 昼、電話会議。なんだか先が見えてきて楽しくなってきた。やはり生データを見ると盛り上がってくるのは自分がそういう性分なんだろうか。 夕方、takeshi-na さんの意見情報マイニングのチュートリアルに出る。マーケティングの現場ではどこまでテキストマイニングが使われているかの体験談などお話くださって、参考になる。自分の感覚では、ウェブマイニングにいまの自然言語処理の技術を適用するのは、形態素解析くらいが限界で (それでも厳しい)、それ以上は難しいと思うのだが……。企業内で分野が限定されたテキストデータのマイニングなんかだと、たとえば製品名一覧が載っている電子マニュアルがあったり、専門用語辞書を内部的に持っていたりして、そういうのを使えるからいいのだけど、ウェブだとそんなのがないのでけっこうしんどい。ウェブデータからテキストマイニングしている人って、本当に顧客が満
ノイタミナで一番面白かったアニメは - 勝つる2chまとめブログ
1 ：名無しVIP 2011/12/01(木) 20:42:49.04 ID:UroXWhnk0 放浪息子だよな？ ノイタミナ wikipedia 『ノイタミナ』（noitaminA）は、フジテレビとBSフジで放送されている深夜アニメ放送枠の名称である。放送開始から2011年9月までは「ノイタミナ」の名称を用いない形で、フジテレビ系列地上波各局やCS放送でも放送されている。 ノイタミナ 公式 54 ：名無しVIP 2011/12/01(木) 21:01:32.65 ID:UroXWhnk0 >>48 だよな。綺麗にまとめたし。何であんまり話題にならなかったのか謎 43 ：名無しVIP 2011/12/01(木) 20:57:36.81 ID:yKmPaPME0 >>41 うむ 2 ：名無しVIP 2011/12/01(木) 20:43:23.28 ID:w7P8dq1J0 のだめ 3
横浜国立大教育学部のIくんがtwitterで窃盗を告白し炎上 mixi・twitterから逃亡 バイト先の笑笑店舗まで確定へ:ハムスター速報
横浜国立大教育学部の石井宏明くんがtwitterで窃盗を告白し炎上 mixi・twitterから逃亡 バイト先の笑笑店舗まで確定へ Tweet カテゴリ炎上お祭り 横浜国立大のひろあき君がtwitterでiPodの遺失物横領を自白 http://hamusoku.com/archives/6428171.html 75 ：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします：2011/12/02(金) 20:56:50.96 ID:+EwpZVPm0 本名：石井宏明 所属：横浜国立大学 学部：教育学部学校教育課程 部活：ラクロス 在住：日吉 バイト：笑笑 電話番号：090-○○○○-○○○○ バイト先の笑笑は過去半年以内にiPodの落し物があった店舗 ・Twitter魚拓 ・横浜国立大ラクロス部 http://ynu-lax2010.web.infoseek.c
まどかマギカの台詞の「魔法少女」を「社畜」に置き換えると ぶる速-VIP
まどかマギカの台詞の「魔法少女」を「社畜」に置き換えると まどかマギカの台詞の「魔法少女」を「社畜」に置き換えると 1 名前：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします ：2011/12/01(木) 22:31:31.55 ID:jc7ye6Ir0 目に焼き付けておきなさい。 社畜になるって、そういうことよ 2 名前：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします ：2011/12/01(木) 22:33:01.82 ID:xtzvN/sU0 第１話 募集の時と話が違う、ような…… 5 名前：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします ：2011/12/01(木) 22:33:57.22 ID:yP7i2X8D0 僕と契約して、社畜になってよ！ 6 名前：以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします ：2011/12/01(木) 22:35:35.22 ID:xtzvN/s
Transfer Learning for Behavioral Targeting(WWW 2010) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
背景 行動ターゲティング広告では似た嗜好をユーザをセグメンテーションし，セグメントごとに適した広告を提示したい． じゃあどんなデータからやるのか，ってなると普通に考えてユーザiが広告jをクリックした回数を要素に持つ行列かユーザiがクエリjを入力した回数を要素に持つ行列かのどっちかを使おうという話になる． 一番理想的なのはをそのまま使いたいが，そもそもユーザは広告なんかほとんどクリックしない．じゃあ代わりにを使うかというとちょっと苦しいし，データの質とスパースさのトレードオフ．というのが行動ターゲティング広告研究の現場． 提案手法 Translated Learning*1と呼ばれる手法がある（らしい．今回はじめて知った）．これは source の feature に行列をかけて target の feature に変換してやるみたいなノリ． 今回はそれに似たアイデアを使う．具体的には変換行
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