Chainerで画像のキャプション生成 - Qiita
概要 Chainerを使って画像のキャプション生成を実装しました。画像を入力するとその説明文を生成します。ソースコードは以下にあります。 https://github.com/dsanno/chainer-image-caption 以下の論文のアルゴリズムを使いました。 Show and tell: A neural image caption generator すでにChainerでキャプション生成を実装されている方もいたので、そちらも参考にしました。 Image caption generation by CNN and LSTM ～ Satoshi's Blog from Bloomington キャプション生成モデル 論文で使用するキャプション生成モデルは大きく分けて3つのネットワークで構成されています。 画像をベクトルに変換する${\rm CNN}$ ${\rm CNN}$に
ディープラーニングを使って転職会議の企業クチコミデータを感情分析してみる - Qiita
せっかく会社の名前を借りたAdvent Calendarの記事なので、会社に絡んだ題材を扱います。 （前置き）転職会議 について Livesenseでは、転職会議という転職者による企業の評判クチコミを扱ったサイトを運営しており、日々企業についてのクチコミが投稿されている。 これまで転職会議では、クチコミのテキストデータと5段階からなる評点データを別々のデータとして取得していたが、先日のリニューアルで、評点とテキストデータを同時に投稿できるようになり、さらに読みやすいクチコミを提供できるようになった。 リニューアル以前に投稿されたクチコミ リニューアル後に投稿されたクチコミ ここで感じる課題感 新しく投稿されるクチコミは評点によって読みやすくなったものの、過去に蓄積された大量の投稿には当然5段階の評点データは無いし、そのままでは顔アイコンを出すことは当然出来ない。 しかしこの課題を解決して、
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長文日記
