人物情報検索のトレンドご紹介 part3 テキストマイニング技術について
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、Yahoo! JAPAN 研究所の山下達雄です。 今回は「Yahoo!人物名鑑」の一要素である「関連人物モジュール」について技術的な解説をしていきたいと思います。よろしくお願いします。 関連人物モジュールは、人物名鑑のページの右カラムにある「関係ありそうな人物名」で使われています。 例）妻夫木聡さんの場合 ウェブ上のさまざまなテキストデータを分析して、人物同士の関連度を計算し、その関連度の高い人物をタグクラウド形式で表示しています。 関連度の計算には様々なテキストマイニング的な手法を用いていますが、ここではウェブ検索を利用した簡単で効果的を方法を説明します。 ■処理の流れ 分かりやすくするため、関連人物ではなく関連語を
強化学習とは？(What is Reinforcement Learning?)
強化学習の概要，応用上の利点，適用例，基礎理論，代表的手法，応用に必要な技術などの説明。 本ページの記述は下記の解説記事をもとにWEB用に修正したものである： 木村 元，宮崎 和光，小林 重信： 強化学習システムの設計指針， 計測と制御, Vol.38, No.10, pp.618--623 (1999), 計測自動制御学会. 6 pages, postscript file, sice99.ps (1.31MB) PDF file, sice99.pdf (148KB) 第１章： 強化学習の概要 1.1 強化学習 (Reinforcement Learning) とは? 1.2 制御の視点から見た強化学習の特徴 1.3 応用上期待できること 第２章： 強化学習の適用例：ロボットの歩行動作獲得 第３章： 強化学習の基礎理論 3.1 マルコフ決定過程(Markov decision proc
【人工知能】物理エンジンで人工生命つくって学習させた
運動学習させました。この仮想生物が試行錯誤をして動き方を学習しました。この動画はマルチエージェント進化シミュレータのanlifeを開発していたときに作りました。2020/10/4 追記この後作ったゾンビを宮崎駿監督にみていただいたところが2016年にNHKで放送され一部話題になりました。2016年超会議での超人工生命の生放送企画を経て、ドワンゴにて新たな人工生命を開発することに→ リリース後半年でサービスクローズ人工生命を作る会社を立ち上げました→ https://attructure.com/
アルゴリズム for Ruby
このページは、ソフトバンク パブリッシングから出版されている『プログラミングの宝箱 アルゴリズムとデータ構造』を読んでいるときに、せっかくなのでサンプルコードを Ruby で書き直した場合、どうなるんだろうと思いつつ作っています。 アルゴリズムに関する解説は特にしていませんので、参考書籍をご覧下さい。 また、内容には充分注意していますが、あくまでも僕の勉強メモになっているため、間違いや勘違いがあるかと思います。その点、ご了承いただければ幸いです。同時に間違いや勘違いを発見された方は、メールや掲示板でご指摘いただけると、すごく嬉しいです。 【参考書籍】 紀平拓男、春日伸弥 『プログラミングの宝箱 アルゴリズムとデータ構造』（ソフトバンク パブリッシング 2003） 参考URL：http://www.cmagazine.jp/books/takarabako/
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
