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、
HTTP APIの詳細なエラー情報をレスポンスに持たせるための仕様
今日では HTTP(s) で API が公開されることは当たり前の時代ですが、エラーをアプリケーションにどう伝えるかは、個々の API の設計に依存していました。特に、HTTP ステータスコードは有限であり、元々持っている意味があるので、自由に使うことはできません。API はそのドメインごとにもっと複雑で細かなエラー情報があるはずで、それらはレスポンスボディに載せてアプリケーションに伝えることになりますが、その書式に規定は今までありませんでした。 HTTP API にて、アプリケーションにエラー情報を伝達するための（レスポンスボディに載せられる）標準的な形式が、RFC7807 Problem Details for HTTP APIs で定められています。適用例としては、以下のようになります。 HTTP/1.1 403 Forbidden Content-Type: application
Mac OSX keeps prompting SSH key passphrase, does not use KeyChain
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