図書館オープンデータを使って図書館データポータルサイトを作りました - Qiita
国立国会図書館では、さまざまなオープンデータが公開されています。 その中に「図書館及び関連組織のための国際標準識別子（ISIL）」試行版LODがあります。 これは、日本全国の図書館に関する情報が網羅的にまとめられているRDFデータとなります。 提供されているデータはXMLファイルなので個別にデータを取得するためにはプログラムなどで処理する必要があるので、Webブラウザで各データを見やすく提供するWebサイト「図書館施設データポータル」を作成しました。 ここでは、 図書館施設データポータル を紹介します。 図書館及び関連組織のための国際標準識別子（ISIL）」試行版LOD とは 元データは、「図書館及び関連組織のための国際標準識別子（ISIL）」という図書館等につけられる国際的な識別子で、国立国会図書館では、このISILが付与される図書館の情報をオープンデータ(XMLファイルのRDFデータ)
18～19世紀の新聞データ100万ページを英国企業が無償公開 商用利用は条件付きで可
大英博物館と協力して古い新聞をデータ化し、サブスクリプション形式で提供している英Findmypast Newspaper Archiveは8月9日（現地時間）、18～19世紀に刊行された新聞約100万ページのデータを無償公開した。同社が許可すれば商用利用も可能という。非営利の場合は、著作権表示と参照元を明記すれば利用を認める。 提供するのは、大英博物館が保存する1720～1880年にかけて刊行された150紙のデータ。新聞のタイトルは、ジャマイカの政治動向を報じる「Royal Gazette of Jamaica」、英国で初めてカラーイラストを採用した「Colored News」など。 ユーザーはFindmypast Newspaper Archiveが提供するサブスクリプションサービス「The British Newspaper Archive」のアカウントを作成すれば閲覧できる。無償で閲
リクルートのAI研究機関、『じゃらんnet』のクチコミを活用した日本語自然言語処理の発展を加速する学術研究用データセットを公開 | Recruit - リクルートグループ
リクルートのAI研究機関、『じゃらんnet』のクチコミを活用した日本語自然言語処理の発展を加速する学術研究用データセットを公開 株式会社リクルートホールディングスの中間持ち株会社である株式会社リクルート（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：北村吉弘、以下リクルート）は、このたび、当社のAI研究機関であるMegagon Labsより、日本語の自然言語処理研究の発展に貢献するため、株式会社リクルートライフスタイル（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：淺野 健、以下リクルートライフスタイル）が運営する旅行サイト『じゃらんnet』のクチコミに基づく約12万件のデータを含む学術研究用データセットを、公的研究機関および大学の研究で活用いただくために公開します。 日本語の自然言語処理における課題 自然言語処理とは、私たちが日常的に使っている言語（自然言語）をコンピューターに解析させる一連の処理を指し
コロナ対策で政府がオープンデータに本腰 民間の支援情報をGoogleスプレッドシートで公開
新型コロナウイルス感染症の拡大を受け、政府や自治体によるオープンデータの公開や活用が活発化している。 内閣官房と総務省、経済産業省は3月10日、民間が提供している新型コロナ対策支援サービスなどのデータを標準化して公開する「#民間支援情報ナビ」プロジェクトを、エンジニアの民間団体Code for Japanと共同で始めた。 自宅学習用のオンライン教材無償提供など、民間の支援サービスをGoogleスプレッドシートに集約。誰でもアクセス・利用できる。このデータの活用例として、収録データを検索できるサイト「VS COVID-19 #民間支援情報ナビ」をCode for Japanが公開した。 政府は、公開したデータを使ったさまざまなアプリ開発を奨励していく他、新型ウイルス対応に関する政府の事業者支援情報についても、検索しやすい情報サイトを作る予定だ。 #民間支援情報ナビは、標準のデータフォーマット
野良ビッグデータへのお誘い
2. ⾃⼰紹介 • 名前: takano • Twitter: @mtknnktm • 仕事: Web系企業のデータ関連あれこれ • 興味: 計算社会科学・複雑系科学 • もろもろ – Publications: https://sites.google.com/site/mtkn35699/ – Slide: http://www.slideshare.net/MasanoriTakano1 – Blog: http://mtkn.hatenablog.com/ 2 3. • ふと回帰分析したくなった時 • ふとMCMCしたくなった時 • ふと前処理したくなった時 • ふと機械学習したくなった時 • ふと集計したくなった時 • ふと社会科学したくなった時 でも iris はもう飽きた → そんなときのために、 誰でも使えるデータをご紹介 3 5. おもしろいと思った
COCO - Common Objects in Context
What is COCO? COCO is a new image recognition, segmentation, and captioning dataset. COCO has several features: Object segmentation Recognition in Context Multiple objects per image More than 300,000 images More than 2 Million instances 80 object categories 5 captions per image Keypoints on 100,000 people Tsung-Yi Lin Cornell Tech Genevieve Patterson MSR Matteo Ruggero Ronchi Caltech Yin Cui Corne
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