BigQuery ML の自然言語処理機能でどんなことができるか・どう実行するか？｜畳屋民也
マネーフォワードケッサイの tamiya です。 この記事では、前回に引き続きスリランカカレーの魅力について BigQuery ML で提供されている自然言語処理機能について紹介します。 BigQuery ML（以下、BQML）は、BigQuery （以下、BQ）上で通常の SQL を拡張したクエリを用いて機械学習タスクを行うことができる機能です。 以前の記事で概要と基本的な使い方を紹介しましたが、BQML はデータ加工〜モデル作成・予測実行までが BQ 上で完結するという強力なメリットがありました。 また、回帰・分類に加えて、時系列予測・クラスタリング・レコメンドなど標準的な機械学習アルゴリズムが一通り揃っている点も嬉しいポイントです。 そこで今回は、BQML の自然言語処理機能でどのようなことが行えるか、どのように使うかについて紹介していこうと思います。 BQML の自然言語処理機能で
「事業等のリスク」文章分析 - Qiita
1.まとめ 有価証券報告書の中の「事業等のリスク」部分の文章を対象に企業がリスクとみている部分を可視化できないか試した。 2.流れ 前に作ったスクリプトなど利用して、有価証券報告書（だいたい2021年度）の「事業等のリスク」部分の文章を抽出（下記のような感じ） データ揃ってるなあと思ったら、この項目がちゃんと書かないとダメというのは始めて知りました 2 【事業等のリスク】有価証券報告書に記載した当社グループの事業の状況及び経理の状況等に関する事項のうち、経営者が連結会社の財政状態、経営成績及びキャッシュ・フローの状況に重要な影響を与える可能性があると認識している主要なリスクは、以下のとおりであります。なお、当社グループでは、事業等のリスクを、将来の経営成績に与えうる影響の程度は発生の蓋然性等に鑑みて、「特に重要なリスク」「重要なリスク」に分類しております。当社グループは、これらの重要なリス
SQLで始める自然言語処理 - やむやむもやむなし
こちらの記事はRecruit Engineers Advent Calendar 2020の24日目の記事です。メリークリスマス！ adventar.org 仕事の分析で使うデータはほとんどがBigQueryに保存されているため、基本的な分析作業の多くはBigQueryでSQLを書くことで行なっています。 BigQueryでテキストデータを扱おうと思うとSQLではできない or 取り回しが悪いことも多く、一度Pythonでスクリプトを書いてその結果を再度BigQueryのテーブルに格納し、Joinして分析に使うということをしていました。 しかしこのやり方だとテキストデータを分析したいときは毎回Pythonのコードを書きにいかねばならず、またPythonでのテキスト処理も決して早いとはいえず、せっかくBigQueryでさくさく分析しているのにどうしてもテキスト処理に部分が作業時間のボトルネッ
Trying out Data QnA on BigQuery and Google Sheets
The BigQuery team dropped a surprise — natural language querying in BigQuery! Because it’s still in private alpha, you may not be able to try it out yourself. So … next best thing, watch me try it out: How to use Data QnAThis is what I did: Enable the Data QnA feature (I didn’t show you this, but it’s from the IAM console, similar to any other Google Cloud feature)If the table you want to query is
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