自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
進撃の巨人を読んだことない人がデータだけでキャラを推測してみる - あんちべ！
はじめに 最近超人気の漫画として私のTwitter TLを賑わす作品、その名も「進撃の巨人」。 これだけ人気なんだからきっと面白いに違いないのですが、 なんか絵が怖そうだし、人がバンバン死んでてグロいっぽいという噂を聞くので、 なんとか漫画を読まずに、それでいて進撃の巨人のキャラについては知りたい、 そう願う潜在的進撃の巨人ファンも全国に70万人くらいいらっしゃると思います。 そこで、データから進撃の巨人にどんなキャラが登場するか推測してみましょう。 扱うデータとして、pixivのタグ情報を利用します。 商品レビューコメントなどとは違い、ファンの創作活動がダイレクトに反映されるサービスなので、 そこに付与されるタグ情報は、ファンの熱（過ぎる）いメッセージが込められているに違いありません。 今回、以下のような縛りを入れています。 1．勿論原作は見ない 2．pixivのタグ情報は参照するけど、
靴屋とデータマイニングと季節外れの冬物衣料 - あんちべ！
やぁ。4月も終わりだというのに、いやに寒い日が続いてるね、元気かい？ 面白い話がtwitterに流れていたので紹介したい。 日経コンピュータの話。ビックデータ神話に乗り、多額の費用で解析した靴屋の話、解析結果、冬にブーツが売れ、夏にサンダルが売れるw。 https://twitter.com/yawachi/status/326460494154194944 これを見て君はどう思う？ twitterでは皆がこのニュースに対して嘲笑を投げかけていた。 そりゃそうだろう、大金を掛けて誰でもわかることしか出てこないなんて、笑われて当然さ。 データマイニングってのは、やっぱり、もっとこう、あの有名な「おむつとビール」ような意外性のあるものじゃないとね。 そう、データマイニングに必要なのは意外性だ！ あの靴屋は全く馬鹿なことをしたもんだ、ゲラゲラ！ OK、笑いが取れたようなので、もう一つ同じような話
テキストマイニングのための機械学習超入門 二夜目 パーセプトロン - あんちべ！
一夜目はパターン認識と機械学習の概要を学びました。今夜は、識別部で用いられる機械学習の基本的な線形識別器である「パーセプトロン」を具体的に学びたいと思います。「線形識別器？パーセプトロン？何それ？」字面は厳しいですが、手を動かしてみると意外と簡単に理解できます。今夜からは数式をバリバリ使っていきますし、手を動かしていただきます。「必ず」手元にペンと紙を用意してください。そうは言ってもパーセプトロンが一体何なのか、機械学習の中でどのような位置づけなのかがわからないと混乱するかもしれません。パーセプトロンの説明へ入る前に、機械学習の3つのアプローチをご紹介します。 ●機械学習の３つのアプローチ - 識別関数、識別モデル、生成モデル 機械学習は大きく分けて識別関数、識別モデル、生成モデルという３つのアプローチがあります。 識別関数 := 入力データを見て、特定のクラスに属するよう識別（代表的な手
新社会人の君へ-disるということについて - あんちべ！
「ご趣味は？」と聞かれて「Lispをdisることですね（ｷﾘｯ」と答えてしまい、 合コン開始4秒で蚊帳の外に放り出されるあんちべです、こんばんは。 今から長い文章を書く。 結論だけさっさと言っちゃうと 「まぁ、初めのうちは、あんまり『○○は使えない』とかdisらない方が良いよ」の一言だ。 さぁ、それで話しはおしまい。もし暇だったら続きも読んで欲しい。 （あと、この文章はたった一人のために書いた。 ちょっと妙に聞こえるところもあるだろうけど、そこは聞き流して欲しい） 私はよくいろんなものを嫌いだ嫌いだとdisる。 にわかベイジアンが嫌い（話すと長くなる）、Javaが嫌い（JVMは愛してる）、Perlが嫌い、 MavenとかCVSとかが嫌い、アジャイルアジャイル言ってる人が嫌い（アジャイルが嫌いなわけじゃないよ）… 言い出したらキリがない！毎日新しいdisりの種が沸いてくるんだ！ 何度か様々な
なぜ「主人がオオアリクイに殺されて1年が過ぎました」なのか？ - あんちべ！
件名： 主人がオオアリクイに殺されて1年が過ぎました。 差出人： 久光 いきなりのメール失礼します。 久光さやか、29歳の未亡人です。 お互いのニーズに合致しそうだと思い、連絡してみました。 自分のことを少し語ります。 昨年の夏、わけあって主人を亡くしました。 自分は…主人のことを…死ぬまで何も理解していなかったのが とても悔やまれます。 主人はシンガポールに頻繁に旅行に向っていたのですが、 それは遊びの為の旅行ではなかったのです。 収入を得るために、私に内緒であんな危険な出稼ぎをしていたなんて。 一年が経過して、ようやく主人の死から立ち直ってきました。 ですが、お恥ずかしい話ですが、毎日の孤独な夜に、 身体の火照りが止まらなくなる時間も増えてきました。 主人の残した財産は莫大な額です。 つまり、謝礼は幾らでも出きますので、 私の性欲を満たして欲しいのです。 お返事を頂けましたら、もっと詳
退職しました - あんちべ！
昨日2011年10月31日をもちまして、約２年半お世話になった金融機関を退職しました。退職の旨を周囲にお伝えすると、驚きの声が…全く上がらず、「あんちべは５年もここに居ないだろうなってずっと思ってた」と皆さんから言われました。それどころか「なんでお前初めからベンチャー行かずに、こんな堅苦しい大企業へ来たんだ？」と問われること多数（どころか十中八九聞かれる始末…）。現職を選んだのには理由がありました。それは高校時代に遡ります。 「モノづくりをして、技術で皆さんの生活をハッピーにしたい！」という思いから、進学校ではなく、某工業大学付属高校へ入学しました。技術を学ぶのは楽しく、そのまま技術屋になろうと考えていました…が、地元の工場見学で社会人と接するにつれ、徐々に「現場でどんなに頑張っても、マネジメントやそもそもの経営が上手くいってないと詮無いのでは…」という思いが募り、進路に悩みました。 そん
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