はてなブックマーク

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 教師有りLDAモデルを使って、何か面白いことができないか調べてみたいと思います。 今回は、そもそも日本語での教師有りLDAモデルの解説記事が少なかったようなので、参考になったVikash Singh氏の英語版の記事の流れに沿って、半教師有りLDA（ガイド付きLDA）を解説していきたいと思います。 【元記事】 「How our startup switched from Unsupervised LDA to Semi-Supervised GuidedLDA」 LDA（トピックモデル）とは何か？ ニュース記事のような文章を、「政治」「ス

はじめに pythonスクリプトをExeファイルに変換しようとした時に、いくつか、つまずいた点があったので、解決策を共有します。 OSは、Windows10 Pythonは、Anacondaでインストールした 3.6.4です。 pythonスクリプトをExeファイルに変換する意味 pythonスクリプトをExeファイルに変換することには、 以下の意味があります。 pythonをインストールしていないPCでも実行できるようになる pythonスクリプトの中身を隠すことができる 一般的に紹介されている方法 py2exeを利用するか、pyinstallerを利用するかの選択肢があります。 基本的にどちらも若干面倒ですが、今回はpyinstallerを利用する方法を紹介します。 ①pipで、pyinstallerをインストールする

データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac

「Twitterデータを使って、何か面白いことができないか」の第二弾です。 前回： 「停電」に関するツイートをpythonで収集して、WordCloudで可視化してみた https://qiita.com/pocket_kyoto/items/0f43c9fdce87bddd31cf 今回は、前回と同様の方法で、Twitterデータを収集し、 「クッパ姫」に関する2018/9/24のツイートを可視化し、「クッパ姫」と共起する語のバースト検出を試してみました。 ※この記事は2018/09/24に執筆しました。「クッパ姫」の元ネタがツイートされたのが2018/09/20（木）。その後、2018/09/23（日）に日本でTwitterのトレンド入りし、2018/09/24（月）には、様々なスーパーマリオキャラの女体化に関するツイートがトレンド入りしました。 クッパ姫って？ クッパ姫とは、『スーパ

日本語WordNetを使って、何か面白いことができないか調べていきたいと思います。 今回は、とりあえず日本語WordNetについて簡単に情報をまとめ、類義語を検索できるツールをpython3で作ってみました。 WordNetとは？ 同義語、上位・下位語などがまとめられている、概念の辞書です。 元々英語で整備が進んでいました。 日本語版は、2006～2010に、国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）が整備を進めました。 詳しくはWikipediaで https://ja.wikipedia.org/wiki/WordNet WordNetはどうやったら使えるの？ 以下の日本語WordNetのHPから、ダウンロードできます。商用フリーです。申し込み不要です。 日本語 WordNet： http://compling.hss.ntu.edu.sg/wnja/ 私はpython経由で使いやす