雑学の異常な愉楽 または私は如何にして時間が流れるのを無視してWikipedia沼を愛するようになったか - Really Saying Something
今週のお題「私の沼」 記事タイトルは、以下の映画のタイトルをひねって付けました。なお映画そのものは見たことはありません。すみません。 博士の異常な愛情 または私は如何にして心配するのを止めて水爆を愛するようになったか - Wikipedia § § § 鉄道（各種）の沼やカメラ（各種）の沼、アニメ、2.5次元など、世界にはさまざまな沼がひそんでおり、その入り口はあなたのすぐそばにあるものですが、その中でも私がよくはまって抜け出せなくなるのが「Wikipedia沼」です。 Wikipediaは「ウィキペディアは誰でも編集できるフリー百科事典」という説明通り、集合知を使ってWeb上のよりよい百科事典を編集しようという性質のものですが、編集合戦が起きたり、hydeの身長は156cmのような話題もあったりして、紙の百科事典と同等の正確さを持っているかといえばかなり怪しいと考えざるを得ません。大学の
ゴールデンボンバー Official WebSite
鬼龍院 翔 鬼龍院 翔（キリュウイン ショウ）。Vo-karu。 血液型はB型、身長は164cm。 愛称は「キリショー」「キリちゃん」「若大将」「アモーレ」など。 全楽曲の作詞･作曲を手掛ける。ギター、ベース、ドラム、など一通りの楽器は演奏することが出来る。ピアノとバイオリンはかじった程度。 作詞はマクドナルドの店内で行う。本人曰くマクドナルドを「パワースポット」と呼んでいる。 ワンマンライブの演出、ライブ中に行われる演劇の脚本、ステージ構成も手掛けている。 好きなものは肉、パン、酒、居酒屋巡り、漫画、AV、探偵ゲーム、ゼルダの伝説、90年代J-POP、ユーロビート、 極度のすきっぱ(歯に隙間が空いている)だが本人はあまり気にしていない。いつか直したいとは言っている。 頭のサイズが大きくほとんどの帽子が入らないが、本人はあまり気にしていない。 化粧を落とすと極端に薄い顔になる。本人は割と気
地方病（日本住血吸虫症）のWikipedia記事をビジュアルノベル化しました - Critique of Games メモと寸評
地方病（日本住血吸虫症）のWikipedia記事がにわかにバズっておりますが、 こちらのWikipedia記事を、nScripterでビジュアルノベル化したものを作りました。（いうほどゲームゲームはしてませんが） 動作環境としてはWindows環境であれば概ね動くと思われます。 配布ページ http://www.critiqueofgames.net/chihobyo/ 作業としては、昨年2014年11月ごろに行い、その後、各種の権利関係をもろもろと調査し、こういったことがウィキペディアの権利を継承するかたちで可能であるかどうかなどをゆるゆると確認していたら今になったという感じです。 この記事のすごいところは、もちろん、記述の圧倒的な分厚さ、迫力でありますが、この記事のサウンドノベル化をしながら、なぜこの記事が可能になっているのかということをつらつらといくつか考えました。 １．さかおり氏の
wikipediaのダウンロード&データベースにインポート - プログラマでありたい
ダウンロード Wikipedia:データベースダウンロード ウィキペディア日本語版: jawiki-latest-pages-meta-current.xml.bz2 xml2sqlでmysqldump形式に変換 wikipediaのコンテンツは、600MB以上ある。それなりに時間が掛かるので、落としている間にデータベースへのインポートの準備。データの提供形態はxmlなので、データベースに入れるにはそれなりの工夫が必要である。幸いwikipedia自体が２種類の方法を提供してくれている。MediaWikiに付属しているimportDump.phpを使うか、xml2sqlというツールをインストールするかが選べる。 他でも使えそうなので、xml2sqlを使うことにした。 xml2sql $wget ftp://ftp.tietew.jp/pub/wikipedia/xml2sql-0.5.ta
Wikipedia からスクレイピングして… とか言ってる人におすすめしたい，DBPedia からの情報抽出 - Qiita
Wikipedia からスクレイピングして… とか言ってる人におすすめしたい，DBPedia からの情報抽出rdfスクレイピングWikipediaSPARQLdbpedia みなさん DBPedia をご存知でしょうか．DBPedia とは，Wikipedia から構造化データ (RDF) として情報を抽出するものです．DBPedia では Linked Data として情報が体系化されているので，Wikipedia 内の必要な情報を，非常に簡単に抽出することができます． 「◯◯ の情報を Wikipedia からスクレイピングして取ってきて…」みたいな話をよく耳にし，そんなのスクレイピングしなくても DBPedia 使えば一瞬なのに… と感じることが最近多々あるので，DBPedia の普及もかねて簡単にまとめてみることにしました．DBPedia なんて初めて聞いたという方は，ぜひチェック
モービル天ぷら - Wikipedia
モービル天ぷら（モービルてんぷら）は、第二次世界大戦（太平洋戦争）終戦後の沖縄県で食べられた、エンジンオイル（モービル油、モビール油）で揚げた天ぷらのこと。モビール天ぷらともいう[1]。 概要[編集] 第二次世界大戦後の沖縄では、天ぷらを揚げる際に食用油の代用として機械用減摩油が用いられた[1][2][3]。火にかけた油は強烈な臭いを放ち黒煙を上げたというが[4]、最高のご馳走であったとされ[1]、人気があった[2]。盆・正月、結婚式などでも食されたという[5]。 この天ぷらを食べた後は、吐き気、腹痛、下痢などの症状が出た[2][6]。尻からぬるぬると未消化の油が流れ出て服の外にまで浸透したとの複数の証言があり[7][8]、沖縄の一定の年齢以上の人間であれば、ほとんどが経験したといわれることがある[8]。死者も出ており[2][9]、極めて危険な食行為である。 石油由来の鉱物油の場合、消化以
大谷米太郎 - Wikipedia
大谷 米太郎（おおたに よねたろう、1881年7月24日 - 1968年5月19日）は、日本の実業家、稲川部屋所属の元大相撲力士。四股名は鷲尾嶽。太平洋戦争前は「鉄鋼王」と称された。戦後の一時期は菊池寛実、南俊二とともに「日本の三大億万長者」と並び称された。ホテルニューオータニ創業者。 来歴・人物[編集] 富山県西礪波郡正得村（現・小矢部市）水落集落出身。 貧農の家庭に長男として生まれ、31歳になるまで一家を養うために農家の小作として使われる生活を送った。31歳の時、僅かな金（20銭）を親から借りて裸一貫で上京したが、保証人もいない単身田舎から出てきた男にまともな仕事は見つからず、日雇人夫となっていた。 やがて力自慢でならしていた米太郎に稲川部屋から声がかかり、大相撲力士となる。砺波山（後に改名して鷲尾嶽）の四股名で褌担ぎから幕下筆頭にまでなるものの、手の指に障害を負っていたことが原因で幕
MediaWiki - Wikipedia
MediaWikiは、ウィキペディアのためにマグナス・マンスキー（英語版）らによって作成された。最初はUseModWiki (別名"Phase I") を使用していたが、2002年1月25日に新しいバージョン ("Phase II") に切替えられた。その日は、ウィキペディアコミュニティー内では、新ソフトウェアの原作者にちなんでMagnus Manske Day（マグナス・マンスキーの日）と呼ばれている。 Phase IIソフトウェアを書き直して改良したものは、一時「Phase III」と呼ばれていた。このソフトウェアは、それがウィキペディアだけでなく他のプロジェクトにも使用可能であり、バージョン番号の必要性があるという背景により、MediaWikiと改名された。この名前は、ウィキペディアの母組織であるウィキメディア財団をもじったものである。プロジェクトに新たに参加した人を混乱に招くという
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
ヒストグラム - Wikipedia
ヒストグラムの例。アメリカで1973年から1978年にかけて事故死した人数を月毎に集計したもの。横軸は各月に事故死した人数を500人毎に区切った階級を、縦軸は各階級に属する月の数（＝度数）を表している。ヒストグラムからは(a)ひと月に事故死する人数の平均はおよそ8500人前後であること、(b)ひと月に事故死する人数は6500-11500人であること、(c)分布はおよそ対称であること、などが読み取れる。 ヒストグラム（英語: histogram[1]）とは、縦軸に度数、横軸に階級をとった統計グラフの一種で、データの分布状況を視覚的に認識するために主に統計学や数学、画像処理等で用いられる。柱状図、柱状グラフ、度数分布図ともいう[1]。 工業分野では、パレート図、チェックシート、管理図、特性要因図、層別法、散布図と並んで、品質管理のためのQC七つ道具として知られている。 histogram （ヒ
エヴァン・ウィリアムズ - Wikipedia
エヴァン・クラーク・ウィリアムズ（Evan Clark Williams、1972年3月31日 - ）はアメリカ合衆国の起業家。Blogger、Twitter、Mediumなどを創業したシリアルアントレプレナーとして知られる。 少年時代と教育[編集] ネブラスカ州クラークスの農場に生まれ育った。夏には農作物用の灌漑作業を手伝っていたという。 ネブラスカ大学に1年半通ったのち、キャリアを追求するためにキャンパスを去った[1][2]。 キャリア[編集] 初期のキャリア[編集] 大学を離れた後、テキサス州ダラスやオースティン、キーウェストといった地域にあったベンチャー企業でいくつかの技術系の仕事を経験して、しばらくした後またネブラスカの家族が待つ農場に戻ることとなる。1996年に技術系の出版会社で働くためにカリフォルニア州のソノマ郡にあるセバストポールという町に移り住んだが、これがティム・オライ
モンテッソーリ教育 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "モンテッソーリ教育" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2017年5月) マリア・モンテッソーリ モンテッソーリ教育（モンテッソーリきょういく、英：Montessori education または the Montessori method）は、20世紀初頭にマリア・モンテッソーリによって考案された教育法。 イタリアのローマで精神病院の勤務医であったモンテッソーリは、知的障害児へ感覚教育法を施し知的水準を上げるという効果を見せた。保育施設「子どもの家」[注釈 1]（1907年設立）で貧困層の健常児を対象に、その独特な教育法
セレンディピティ - Wikipedia
この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注による参照が不十分であるため、情報源が依然不明確です。 適切な位置に脚注を追加して、記事の信頼性向上にご協力ください。（2017年11月） セレンディピティ（英語: serendipity）とは、素敵な偶然に出会ったり、予想外のものを発見すること[1]。また、何かを探しているときに、探しているものとは別の価値があるものを偶然見つけること。平たく言うと、ふとした偶然をきっかけに、幸運をつかみ取ることである。 「serendipity」という言葉は、イギリスの政治家にして小説家であるホレス・ウォルポール[注 1]が1754年に生み出した造語であり、彼が子供のときに読んだ『セレンディップの3人の王子 (The Three Princes of Serendip)』という童話にちなんだものである。セレンディップとはセイロン島、現在のスリ
チューリング・テスト - Wikipedia
チューリング・テスト（英: Turing test）は、アラン・チューリングが提案した、ある機械が「人間的」かどうかを判定するためのテストである。これが「知的であるかかどうか」とか「人工知能であるかどうか」とかのテストであるかどうかは、「知的」あるいは「（人工）知能」の定義、あるいは、人間が知的であるか、人間の能力は知能であるか、といった定義に依存する。 アラン・チューリングが1950年に『Computing Machinery and Intelligence』の中で書いたもので、以下のように行われる。人間の判定者が、一人の（別の）人間と一機の機械に対して通常の言語での会話を行う。このとき人間も機械も人間らしく見えるように対応するのである。これらの参加者はそれぞれ隔離されている。判定者は、機械の言葉を音声に変換する能力に左右されることなく、その知性を判定するために、会話はたとえばキーボー
自然言語系（？）情報 | mwSoft
形態素解析 Mecab、mecab-ruby、IAP、NAIST、UniDic辞書のインストール手順と簡単なサンプル MeCabをコマンドラインから実行した際に指定できる引数と、その実行サンプル一覧 日本テレビ東京というどこで分けるか判別し辛い言葉を使って、コスト計算について解説 複数の辞書による解析結果を並べて表示します。どの辞書を使うか悩んだ時などにお使いください Igoのインストールと軽く使ってみた感想などを 辞書内包でLuceneでもSolrでも使える便利なライブラリ SearchモードがおしゃれなKuromojiを利用したメモ 言語資源 Wikimediaが公開しているDBのダンプ等のデータファイルの入手方法と、内容の説明 Solrサーバを立ててWikipediaのデータを登録する 対象を絞ったIME辞書は良い教師になってくれるかもしれない 不自然言語資源の宝庫であるTwitte
テキストからWikipedia見出し語を抽出 - 人工知能に関する断創録
WindowsでMeCab Pythonを使う（2010/11/21）のつづきです。形態素解析を使ってると単語が変なところで切れていたり、未知語が多かったりと不満点が出てきます。また、応用によっては、形態素ではなく、複合語単位で抽出したいということもしばしばあります。たとえば、 人工知能は、コンピュータに人間と同様の知能を実現させようという試み、あるいはそのための一連の基礎技術をさす。 人工知能という名前は1956年にダートマス会議でジョン・マッカーシーにより命名された。 現在では、機械学習、自然言語処理、パターン認識などの研究分野がある。（Wikipedia『人工知能』を改変）という文章をMeCabで形態素解析して名詞のみ取り出すと、 人工 知能 コンピュータ 人間 同様 知能 実現 試み ため 一連 基礎 技術 人工 知能 名前 1956 年 ダート マス 会議 ジョン マッカーシー
コーパスとしてのWikipedia - ⊥=⊥
前のエントリでさりげなく"best"を使っていましたが、こういう単語(つまりソートに関して不変)は何個ぐらいあるのかWikipedia(英語版)から抽出した単語リストで調べてみました。 抽出 あまり知られていませんが、Wikipediaはテキストについては巨大なxmlファイルで公開しています。 最新の記事のみ(User:やWikipedia:名前空間を含まない) 履歴付き記事 全データ (展開したら2TB越えるらしい) などの種類があるようです。 しかしコーパスとして使うならば最新の記事のみで充分なのでダウンロードして展開します。 7.6G 2007-02-07 23:31 wikipedia-en-articles.xml 1.7G 2007-02-04 11:07 wikipedia-ja-articles.xml2007年でこれなので今はかなり増えているでしょう。 ここから適当に単語
これがWikipediaの裏側、知られざる大規模システムの実態「Wikipedia / MediaWiki におけるシステム運用」
Wikipediaといえば世界で第5位の訪問者数を誇る巨大サイトですが、システム運営に携わる人間は世界でわずか6人、しかもこれはボランティア込みという恐るべき少人数で、第4位のFacebookのサーバ数が3万台を超えているのに対して、Wikipediaはわずか350台で運用している……などというような感じで、知られざる今のWikipediaの実態が「KOF2010」にて本日行われた講演「Wikipedia / MediaWiki におけるシステム運用」で明かされました。 登壇したのはWikipediaを運営するWikimedia財団のエンジニアであるRyan Lane氏で、100席ある座席は満席になり、隣の中継の部屋まで人があふれているほどの盛況っぷりで、語られる内容もなかなか参考になることが多く、今後のGIGAZINEサーバにも活かせそうな内容でした。 というわけで、「Wikipedia
動的計画法 - Wikipedia
動的計画法（どうてきけいかくほう、英: Dynamic Programming, DP）は、計算機科学の分野において、アルゴリズムの分類の1つである。対象となる問題を複数の部分問題に分割し、部分問題の計算結果の記録を利用して全体の問題を解く手法を総称してこう呼ぶ。 定義[編集] 細かくアルゴリズムが定義されているわけではなく、下記2条件を満たすアルゴリズムの総称である。 帰納的な関係の利用：より小さな問題例の解や計算結果を帰納的な関係を利用してより大きな問題例を解くのに使用する。 計算結果の記録：小さな問題例、計算結果から記録し、同じ計算を何度も行うことを避ける。帰納的な関係での参照を効率よく行うために、計算結果は整数、文字やその組みなどを見出しにして管理される。 概要[編集] 「動的計画法(dynamic programming)」という言葉は1940年代にリチャード・E・ベルマンが最初
BLEU - Wikipedia
This article is about the evaluation metric for machine translation. For other uses, see Bleu (disambiguation). BLEU (bilingual evaluation understudy) is an algorithm for evaluating the quality of text which has been machine-translated from one natural language to another. Quality is considered to be the correspondence between a machine's output and that of a human: "the closer a machine translati
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