ノイズレスサーチの使い方とGoogle検索演算子のテクニック
ノイズレスサーチはそのまま検索しても使えるシンプルな検索エンジンですが、ノイズレスサーチの基本操作や、検索演算子でもっと高度な検索ができるので、そのやり方をいくつか紹介してみます。 検索演算子は普段のGoogle検索でも役立つ知識なので、知っておくと便利なこともありますよ。 ノイズレスサーチの検索機能や使い方 まずは検索演算子を使わなくても、ノイズレスサーチに標準で搭載されている機能や、パソコン操作によって便利に使える方法などを紹介していきます。 日付順に並び替える ノイズレスサーチの検索結果は初期状態は関連順ですが、日付順に並び替えることができます。 普通のGoogle検索だと「1時間以内」「1週間以内」のように期間を指定することはできますが、新しいものから順番に並べられないので、日付順に並べられるノイズレスサーチのほうがこの点では便利に使えます。 →※いつの間にか普通のGoogle検索
【D3.js】「全ツイート履歴」からWord cloudを作ってみた。
嗜好がバレる。 自分のすべてのツイートをダウンロードできるようにしました 日本の皆さんにも「全ツイート履歴」が使えるようになりました 全ツイートのダウンロードが可能になっていたので、ダウンロードしたtweets.csvを使ってワードクラウドを作成してみました。 example データセット作成 過去の全ツイートから固有名詞を抜き出して出現回数順にランキングにしたデータを作成します。 2007年から使っているわりに、累計ツイート数が10,939件と少ないのでテキスト処理系コマンドとExcelを使って行いました。ツイート数が多い場合は、以下の方法では難しいかもしれません。 まず、Windowsで処理しやすいようにS-JISに変換します。
単語の頻度からLDAまでの流れの簡単なイメージのメモ - 唯物是真 @Scaled_Wurm
トピックモデルのLDA(Latent Dirichlet Allocation)が難しいって話をよく聞きますけど，詳しい理論的な部分はともかくどういう流れに位置するものかってのはわかりやすいので簡単にメモ． 専門でないので，詳しくは参考文献を読んだほうがいいです． トピック 同じ文書内で使われる確率が高いような似た意味を持つ単語の集まり． 例えばスポーツトピックなら「野球」「サッカー」「ボール」が出やすい，など． トピックモデルは文書のトピックと，トピックに属する単語を推定する． 単語頻度からトピックモデルまでの流れのイメージ 文書をモデル化しよう→単語の頻度 同義語や多義語を捉えよう≒次元削減をしよう→LSA＝SVD→以下がトピックモデル 確率的にしよう→PLSI ベイズ的にしよう＝訓練データに登場しなかったものにも対応できる→LDA トピック数が自動で決まるようにしよう→ノンパラメトリ
残業が憎すぎて会社辞めそう。残業で稼いだ金で子供を育てたくない。 - ブログあしみの
残業はクソだ、世の中の残業にはクソではない残業もあるかもしれないが、少なくともこれまでの俺の残業のすべてはクソだった。 新卒で入社して29歳になった。今ならそれがはっきりとわかる。 残業は心身が衰弱する。 言うまでもなく、残業は心身を疲弊させる。 朝、目覚めたとき気力にあふれているか？心身の疲労が抜けているか？やる気が溢れているか？朝食を楽しめたか？今日という１日が楽しみに思えるか？ 私が健康障害のリスク高いと言われるほどの残業※をしていたときの毎朝は最悪だった（※ 月45時間､それ以上長くなればなるほど健康障害のリスクは高まる 過重労働による健康障害を防ぐために - 厚生労働省 より） 眠りが浅く、何事も楽しめず、食欲もなく、胃腸の調子が常に悪い。 致命的な症状ではないものの、毎日が辛かった。この心身が疲弊している状態が長く続くと、致命的な症状になるのではないかという恐怖もあった。 脳と
Pythonでツイート収集 - Qiita
pythonでツイートを収集します。 主に、機械学習する際に〇〇botなどから情報を得たい時に使用します。(私の場合は) 〇〇botなどは非常に内容が偏っており、 例えばツンデレbotなどではツンデレに関するツイートが多いと言えます。 これはこのアカウントをツンデレのセリフ集であり、全てがツンデレセリフであると認識でき、わかりやすく言えば、「スパムであるかそうでないか」つまりツンデレかツンデレでないかという分類のツンデレであるのモデルに使用できます。 前置きが長くなりましたが、ツイート取得するコードがほんの数行です。 LibraryはTweepyを使用していますのでインストールしていない場合は
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アダルトビデオ業界市民権得すぎ問題(山本一郎) - Yahoo!ニュース
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