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こんにちは。開発チームの統括をしている細野です。 このたびVingowが大幅にリニューアルしました。これまでのオレンジをベースとしたデザインから大きく変わって、白を基調とした明瞭なデザインに変更しています。何を考えながらどのように開発を進めたのか。アップデートに至るまでの裏話をご紹介します。 なぜリニューアルが必要だったか? (1)「真に」iOS 7対応するため iOS 7になり、スキューモーフィズムを排除する必要がありました。そうしたデザイン環境の変化に応じて、Vingowのイメージを一新する必要がありました。 (2)要約機能を有効に活用するため 自動要約機能を有効に活用したUIにすることで、さらに魅力的に利用できるアプリになるのではないかと考えていました。 (3)よりターゲットを絞り込むため 今回からビジネスユースをメインに据え、よりターゲットにとって使い勝手のいいアプリにする必要があ
scipyには距離を測るための手続きが用意されています(scipy.spatial.distance)。ユークリッド距離やcosine距離(cosine類似度)などもあるのですが、確率分布間の距離とも言うべきKLダイバージェンスやJensen-Shannonダイバージェンスなどは実装されていません。ということで、実装してみました。 実装コードだけ見たいという場合は、最後まで読み飛ばしてください。 KLダイバージェンスとJensen-Shannonダイバージェンスについて KLダイバージェンス(カルバック・ライブラー情報量; Kullback–Leibler divergence; 相対エントロピー)とは、分布と分布の差異の大きさ(≠距離)を測るものです。分布と分布があったとき、のに対するKLダイバージェンスは で定義されます。また、クロスエントロピーを使って と定義することもできます。クロ
近況 はじめに 最近、ちょっと大喜利を始めていて、如何に面白いことを言えるのか、ということを考えたりしているんだけど、考えてみれば、自分は少しプログラミングができるし、むしろ形態素解析や自然言語処理という観点から「質問」と「ボケ」を考えてみると面白いかもしれない、と思って、力技でそういうことをやってみた次第。 今回の方針 とはいえ、何となく「質問に対して上手いボケを返してほしいな」ということであるならば、それこそ単語のランダム検出でもいいという話になってしまうので、ある程度仮説を立てて実装する。今回の仮説としては、「ある文が連想する知識の、派生する知識がその文と結びつけられた場合、人は上手いと思うのではないか」ということだ。 どういうことか。 例えば、謎かけの場合、「Aとときまして、Bととく。その心はCです」と言った際に、一見無関係の文(あるいは単語)が、Cという意味づけによって接続するこ
"ニコニコ動画の統計的機械学習"シリーズとして、ニコニコ動画のデータを使った解析を幾つか書いてみます。 結構前にやった、以下の発表の内容をブログ化するってのも含めて。 ニコニコ動画のコメント解析 from Keisuke Ogaki ニコニコ動画のコメント解析 このスライドのトピックは ごちうさ難民はどこにいったか コメントによる動画要約 動画を表現するマルチモーダル特徴量の精度検証 なんですが、まずこの記事では3番目の、特徴量の精度検証に触れます。 概要 ニコニコ動画の体験は、音声、画像、そしてなんといってもコメント、と マルチモーダルな体験ですが、それらの情報を使ってニコニコ動画を解析するにあたって、どういう入力特徴を使うことができるか、そしてどの特徴が有用か、を検証しました。 結果は、"コメント >>> 超えられない壁 >>> 画像 > 音声"でした。 また、特徴量を結合することで、
こんな名文が話題になっていたようで。 非常に面白い文章で、特に以下の下りは痛快だなと感心しながら読んでました。 2006 年頃、「現在の人工知能研究の先には新興宗教にはまる計算機が出てくる」というネタを思いついたが、知人の反応が悪かったのでお蔵入りした。それから 10 年近くたったが状態に変化はない。人間を超える知能という楽観的な妄想がどこから来るのか不思議で仕方がない。 同じような光景を以前見たことがあるなぁと思い出したので、その時のことを回想しながら現在の「人工知能ブーム」ないし「人工知能に対する楽観的な妄想」についてちょっと思うところを書いてみました。 なお、僕自身は人工知能というか機械学習の専門家ではなくどちらかというとそれらのアルゴリズムのユーザーという立場なので、その立場から主に世論の動きについて論じてみましたという立ち位置です。 人工知能そしてsingularityという「夢
Riverflow を公開しました。 Riverflow は Mac のトラックパッドのジェスチャーを拡張するアプリです。 2本指のジェスチャーにアクションを割り当てて実行することができます。 例えば、「円形のジェスチャー」に「⌘R(キーイベント)を送信する」というアクションを割り当てておくと、トラックパッド上に円を描くだけでウェブページを更新できます。 ジェスチャーはアプリごとに設定できるので、例えば iTunes で を描くと音楽が再生される Xcode で を描くとプログラムが実行される というように、同じ形のジェスチャーをアプリごとに違う機能に割り当てることができます。 トラックパッドのジェスチャーを拡張するアプリは既にいくつかありますが、どれも「3本指で下にスワイプすると○○する」「トラックパッドの右下を2本指でタップすると××する」というような使われ方をしていて、みんなそんなの
RailsサーバーのUnicornはmasterプロセスにUSR2シグナルを送ると、新しい設定・アプリのリロードを無停止で行うgraceful restartな動きをしてくれます。 この仕組を理解してなかったのでそれのメモ。 ドキュメントも何も見てない時の認識 現行のmasterが新しい設定・アプリをロードした新masterプロセスをforkする 新masterとそこから生えるworkerがreadyになって、新旧のUnicornが処理を行う 頃合いを見て旧masterは勝手に落ちる と思ってたんだけど、実際試してみても3のタイミングになっても旧masterがなかなか落ちてくれない。 旧masterのCPU利用率はだんだん下がってきているので、それがなくなったら落ちるのかと勝手に思ってたけどそうでもない。ウーンとなっててドキュメント見たら普通に書いてありました。 USR2を送った時の動き
The Structure of Collaborative Tagging Systems Scott A. Golder and Bernardo A. Huberman Information Dynamics Lab, HP Labs { scott.golder , bernardo.huberman }@hp.com ABSTRACT Collaborative tagging describes the process by which many users add metadata in the form of keywords to shared content. Recently, collaborative tagging has grown in popularity on the web, on sites that allow users to tag book
ずいぶん以前にセレクタについて書いたのですが、今回はセレクタの種類を抜粋して、記述例と説明書きにまとめてました。「セレクタとは?」という方は、まず下記記事を読んでみて下さい。 jQueryを使ってみよう。(基本編 セレクタ1) +αというのはトラバース(走査)系のメソッドです。「この要素を抜き出したい!」と思ったときにセレクタだけでは抜き出しにくい場合があります。そういうときにトラバース(走査)系のメソッドを使うと、簡単にできたりするので覚えておくと便利なものです。 「こういう書き方をすると、こういう要素が選択される」という例で説明を添えていますが、数が多いので説明書きは、ほんとうに添えた程度です。説明だけではわかりにくいと思うので動作サンプルを用意しました。動作サンプルを眺めながら、ちらっと説明書きをチェックしてもらえれば「なるほど!」となるはず。。。ご利用ください。 jQuery セレ
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