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2020年5月20日のブックマーク (6件)

  • アフターコロナの住まい予想図|岸本千佳

    今春、新型コロナの影響で、日も世界も、状況が一変しました。 私の暮らす京都でも、様変わり。あれだけ宿泊施設が増え、街がインバウンド仕様に変わっていったのに、観光客はぱったり。3月末の大学生のクラスター感染にはじまり、緊急事態宣言の後、店舗という店舗が休業。 緊急事態宣言が段階的に解除され、終息の兆しが見えだした感はあります。一方で、事態が劇的に好転することはないと諦め、緩やかに生活や事業がはじまっていくのではないかと思われます。これまで確実に見なかった風景が、ものすごいスピードで変容していっています。 一年前の京都新聞の取材で、「今は狂乱の京都」と表現しましたが、昨今の京都はインバウンドバブル、まさに泡を吹いていました。不動産も、相当改修費のかかるであろうオンボロ町家が異常な高額で取引され、複雑な思いで眺めていました。 早かれ遅かれ、インバウンドバブルは崩壊し、何も考えずに作りさえすれば

    アフターコロナの住まい予想図|岸本千佳
  • LightGBM 徹底入門 – LightGBMの使い方や仕組み、XGBoostとの違いについて

    LightGBMとは LightGBMとは決定木アルゴリズムに基づいた勾配ブースティング(Gradient Boosting)の機械学習フレームワークです。LightGBMは米マイクロソフト社がスポンサーをしています。(勾配ブースティングの仕組みについては後述します) 勾配ブースティングのフレームワークといえばXGBoostが有名です。両方とも勾配ブースティングのフレームワークですが、細かい部分で実装が異なります。XGBoostのリリースは2014年でしたが、LightGBMは後発で2016年にリリースされました。 機械学習のコミュニティで世界的に有名なKDnuggetsによると、Kaggleで上位ランキングを取った半数以上もの勝者が「勾配ブースティング」を使った実績があると報じています。(参照:こちら)。それほど勾配ブースティングは注目度の高い機械学習手法であり、今日のデータ分析競技には

    LightGBM 徹底入門 – LightGBMの使い方や仕組み、XGBoostとの違いについて
  • 4歳娘「パパ、Promiseやasync/awaitって何?」〜Promise編〜 - Qiita

    スペシャルサンクス @sega_yuu @frodo821 とある休日 娘(4歳)「ねえパパ」 ワイ「なんや、娘ちゃん?」 娘「非同期って何?」 ワイ「ひ、非道鬼!?」 娘「そうそう、非同期処理とかいうやつ」 ワイ「非道鬼を処理やて・・・!?」 非道鬼「ヴォ〜〜〜!!!」 娘「!?」 娘「・・・現れたわね、非道鬼」 娘「処理してあげる」 ワイ「娘ちゃん、まだ4歳なのに、もう厨二病か・・・?」 よめ太郎「おい」 よめ太郎「お前まさか、非同期も知らんのか・・・?」 ワイ「いやいや、まさかまさか」 ワイ「流石に知っとるわ」 ワイ「それはそれは・・・極悪非道な・・・鬼のことや・・・」 よめ太郎「お前が非道鬼に喰われてしまえ」 非同期処理とは よめ太郎「ええか、娘ちゃん」 よめ太郎「まず、同期って言葉は」 よめ太郎「タイミングが合うって意味や」 娘「じゃあ、非同期っていうのはタイミングが合わないって

    4歳娘「パパ、Promiseやasync/awaitって何?」〜Promise編〜 - Qiita
  • 専門用語(キーワード)自動抽出サービス 「言選Web」

    このページでは文章中から専門用語(キーワード)を切り出すことができます。文章中から厳選された言葉を選んでくれますからその名の通りゲンセンWebなのです! このシステムは専門用語自動抽出用Perlモジュール"TermExtract"の機能を、Web上で提供するものです。ただしスタンドアロン版と比べて利用できる機能に制限があります。 次のいずれかで専門用語(キーワード)を切り出すデータを指定します。 Web上のhtml化された文章もしくはPDFをURLで指定 文章を直接入力するか貼り付ける Windows上のテキストファイル、もしくはPDFを指定 入力ボックス下のチェックボックスから和文、英文を選択。 専門用語(キーワード)抽出ボタンをクリック しばらくすると専門用語(キーワード)が重要度の高い順に表示される。 ●URL指定は右の欄へ ●文章を入力もしくは貼り付けてる場合は下の欄へ ●お使いの

  • はじめての自然言語処理 pke によるキーフレーズ抽出 | オブジェクトの広場

    前回は spaCy と GiNZA についてその概要と使い方を紹介しました。今回はキーフレーズ抽出の手法について解説し、spaCy ベースのキーフレーズ抽出処理ライブラリである pke を用い日語データセットで実験した結果を紹介します。 1. はじめに 記事ではキーフレーズ抽出について、その概要といくつかの抽出手法について説明します。記事の後半ではキーフレーズ抽出処理ライブラリである pke を用い、記事の前半で説明した各手法を日語のデータセットに対して適用した精度比較試験を行った結果を紹介します。 2. キーフレーズ抽出 キーフレーズ抽出処理について簡単に説明すると、「文章からその主題を良く表現している句を抽出する技術」と言えるでしょう。日語では「キーワード」のほうが一般的で通りのよい表現になりますが、処理としては「大統領|選挙」のように複数単語の連続を抽出するので、単語を意味す

    はじめての自然言語処理 pke によるキーフレーズ抽出 | オブジェクトの広場
    s-feng
    s-feng 2020/05/20
  • 新しい自然言語のAIモデル(LUKE)がSQuAD v1.1データセットで世界最高精度を達成