ML-Askでテキストの感情分析 - Qiita
ちゃお……† 今回は感情分析ライブラリML-Askについて紹介します。 ML-Askができること 感情の推定 2,100語の辞書によるパターンマッチングで{喜, 怒, 哀, 怖, 恥, 好, 厭, 昂, 安, 驚}の10種類の感情を推定します。この2,100語は、感情表現辞典に基づいているそうです。 感情の強さ 間投詞、擬態語、がさつな言葉、顔文字、「！」や「？」の数で感情の強さを推定します。 ネガポジ分類 推定された感情から文を{ネガティブ、ポジティブ、ニュートラル}の３種類に分類します。 文脈の考慮 Contextual Valence Shifters (CVS) という概念に基づいて, 文脈を考慮した感情推定を行います. たとえば, 「好きとは言えない」という文の場合、「好き」が否定されているので、「好き」の逆の感情である「厭」だと推定します。 活性的かどうか 推定された感情を元に
けものフレンズ語録から出来たプログラミング言語「Kemono」の使い方
最近、アニメ界隈で何かと話題になっている「けものフレンズ」。 第一話は「手抜き」「縛られないと見れない」「２分で切った」など…酷評を受けていたようですが、話が進むに連れてクセのあるストーリーに引き込まれていく人がじわじわと増えてきたようで、第五話を迎えた今週あたりから Twitter や 某掲示板 などで流行しています。 そんなけものフレンズのキャラクターのセリフ(主に主人公)から出来たBrainf**k系言語が masarakki 氏 によってGitHubに公開されていたので、ここでは 真面目にご紹介 させて頂きたいと思います。わーい！ガイド！ガイド！ インストールのしかただよー！ r-fxxk まず、この Kemono言語 はRubyの Brainf**k系 ライブラリに依存してるからそれをgemでインストールする必要があるよ！ライブラリの名前は r-fxxk って言うんだ―！なんかむ
どうぶつしょうぎ名人 - まめめも
どうぶつしょうぎ AI を作りました。絶対に勝てません。無力感を味わってください。 ref: http://mame.github.io/dobutsu-shogi-master どうぶつしょうぎとは 3 マス x 4 マスの単純化された将棋です。ライオン（王相当）、ぞう（1 マスしか進めない角行）、キリン（1 マスしか進めない飛車）、ひよこ（歩相当、にわとりに成ったら金相当）の 4 種類の駒を動かして、相手のライオンを取るか、トライ（ライオンを一番奥の行まで運ぶ、ただし直後に取られる場合はだめ）に成功すれば勝ちです。詳しくは Wikipedia の記事を見てください。 どうぶつしょうぎは後手必勝であることが知られています（研究報告）。つまり、後手が正しくプレイする限り、先手は絶対に勝てません。どうぶつしょうぎ名人は常に正しくプレイするので、先手のあなたは絶対に勝てません。 なんで作ったの
DeepMind’s PathNet: A Modular Deep Learning Architecture for AGI
Credit: https://unsplash.com/collections/1158/roads-paths-and-tunnels?photo=7nrsVjvALnAPathNet is a new Modular Deep Learning (DL) architecture, brought to you by who else but DeepMind, that highlights the latest trend in DL research to meld Modular Deep Learning, Meta-Learning and Reinforcement Learning into a solution that leads to more capable DL systems. A January 20th, 2017 submitted Arxiv pa
デプロイ完全自動化から1年で起きたこと /ikyu-deploy
CI/CD NIGHT LT https://teamspirit.connpass.com/event/49323/
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イェンセン(Jensen)の不等式の直感的理解 - Qiita
お前のDockerイメージはまだ重い💢💢💢
