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Yuichiro Kobayashi@langstat

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2018年09月25日(火)7 tweetssource

5時間前

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Yuichiro Kobayashi@langstat

因みに、研究室には、Windowsのデスクトップが一応ある。Macだと極めて扱いにくいファイルを触る校務がいくつかあるので。。。

posted at 10:35:32

5時間前

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Yuichiro Kobayashi@langstat

ハンズオン主体の授業、受講生が全員Windowsで、ワタクシひとりがMac。これだと何かと問題が起きそうなので、不本意ながら、まことに遺憾ながら、WindowsのノートPCを発注することに。

posted at 10:34:06

2018年09月24日(月)5 tweetssource

9月24日

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Yuichiro Kobayashi@langstat

2018/09/15【84日目】自然言語処理100本ノック、その3 - 毎日テキストマイニング
dailytextmining.hatenablog.com/entry/2018/09/
dailytextmining.hatenablog.com/entry/2018/09/
dailytextmining.hatenablog.com/entry/2018/09/
2018/09/16【85日目】pythonでのJsonコードの取り扱い - 毎日テキストマイニング
dailytextmining.hatenablog.com/entry/2018/09/

posted at 13:35:05

9月24日

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Yuichiro Kobayashi@langstat

外出する前に窓から天気を見ると晴れていたのに、マンションから出た途端にゲリラ豪雨。。。最近このパターンが多い気がする。。。

posted at 06:45:18

2018年09月23日(日)2 tweetssource

2018年09月22日(土)3 tweetssource

2018年09月21日(金)7 tweetssource

2018年09月20日(木)8 tweetssource

2018年09月19日(水)32 tweetssource

9月19日

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Yuichiro Kobayashi@langstat

『Rによるやさしいテキストマイニング[活用事例編]』 www.amazon.co.jp/R%E3%81%AB%E3% の各章末にあるコラムでは、正規表現、文字コード、テキストの系統分析、分類モデルの(ハイパー)パラメータ・チューニング、英文の品詞情報付与、単語の意味の学習など、発展的な話題を紹介。 #やさテキ

posted at 14:00:37

9月19日

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Yuichiro Kobayashi@langstat

『Rによるやさしいテキストマイニング[活用事例編]』 www.amazon.co.jp/R%E3%81%AB%E3% の第10章「文学テキストの類型化」では、アイルランド人作家(ジェイムズ・ジョイス)によって書かれた短編小説集を対象に、階層型クラスター分析と対応分析などを用いて、テキストを類型化する方法を紹介。 #やさテキ pic.twitter.com/Jjmq9JUCS9

posted at 13:49:20

9月19日

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Yuichiro Kobayashi@langstat

『Rによるやさしいテキストマイニング[活用事例編]』 www.amazon.co.jp/R%E3%81%AB%E3% の第9章「政治演説の言語分析」では、ドナルド・トランプとヒラリー・クリントンの演説を用いて、リーダビリティや語彙多様性の分析、感情分析などの方法を紹介。 #やさテキ pic.twitter.com/LOSyG5pAxw

posted at 13:44:05

9月19日

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『Rによるやさしいテキストマイニング[活用事例編]』 www.amazon.co.jp/R%E3%81%AB%E3% の第8章「文学作品の著者推定」では、テキストの著者推定を行う方法を紹介。スパムメールの自動判別、小論文の自動評価、犯行声明文や遺書の著者推定など、数多くのタスクに応用可能。 #やさテキ pic.twitter.com/qEXKyKpChs

posted at 13:36:33

9月19日

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Yuichiro Kobayashi@langstat

『Rによるやさしいテキストマイニング[活用事例編]』 www.amazon.co.jp/R%E3%81%AB%E3% の第7章「警察白書のトピック分析」では、トピックモデル(潜在的ディリクレ配分法)で白書に含まれるトピックを推定し、テキスト中のトピック比率に基づいて白書のクラスタリングする方法を紹介。 #やさテキ pic.twitter.com/EMb3xeRfUp

posted at 13:31:04

9月19日

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『Rによるやさしいテキストマイニング[活用事例編]』 www.amazon.co.jp/R%E3%81%AB%E3% … の第6章「Twitterにおける話題と感情の抽出」では、首相官邸が発信するツイートを分析対象に、ツイート数の分析、話題の抽出、感情分析などを実行する方法を紹介。流行の把握やクチコミ分析などに応用可能。#やさテキ pic.twitter.com/hGRhXrLJLW

posted at 13:28:38

9月19日

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Yuichiro Kobayashi@langstat

『Rによるやさしいテキストマイニング[活用事例編]』 www.amazon.co.jp/R%E3%81%AB%E3% の第5章「スクレイピングによる特徴語抽出」では、インターネットからテキストをダウンロードし、テキストごとに特徴語を抽出。具体的には、RとPythonについての記事で使われている単語を統計的に比較。 #やさテキ pic.twitter.com/Ky50gJo1w6

posted at 13:19:18

9月19日

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Yuichiro Kobayashi@langstat

『Rによるやさしいテキストマイニング[活用事例編]』 www.amazon.co.jp/R%E3%81%AB%E3% の第4章「オンラインレビューを用いたクチコミ分析」では、インターネット上にある膨大な顧客の声を「見える化」し、商品やサービスの改善に役立つヒントや気づきを得るための方法を紹介。 #やさテキ pic.twitter.com/oxIy1OrF3L

posted at 13:18:52

9月19日

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Yuichiro Kobayashi@langstat

『Rによるやさしいテキストマイニング[活用事例編]』 www.amazon.co.jp/R%E3%81%AB%E3% の第3章「授業評価アンケートの分析」では、テキストマイニングの技法を用いた自由記述の分析事例を紹介。本章で紹介する手法は、マーケティングや業務改善などに取り組むビジネスパーソンにもオススメです。 #やさテキ pic.twitter.com/NCLkC42X71

posted at 13:17:54

9月19日

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Yuichiro Kobayashi@langstat

『Rによるやさしいテキストマイニング[活用事例編]』 www.amazon.co.jp/R%E3%81%AB%E3% の第2章「Rの活用」では、データの読み込み、前処理、可視化、テキスト処理などの実践的な方法を説明。主に、dplyrやggplot2を用いた「モダンな」データ処理を紹介。 #やさテキ pic.twitter.com/pWyy2mBRtR

posted at 12:54:19

9月19日

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Yuichiro Kobayashi@langstat

『Rによるやさしいテキストマイニング[活用事例編]』 www.amazon.co.jp/R%E3%81%AB%E3% の第1章「Rによるテキストマイニング」では、読者が自分自身の分析を始めるにあたって参考になる情報を紹介。また、具体的な分析計画を立てて、分析結果をレポートにまとめる方法について解説。 #やさテキ pic.twitter.com/PoOdh0SLMJ

posted at 12:49:57

9月19日

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Yuichiro Kobayashi@langstat

o0(そーか、そーか、そーしゃるさいえんすを6語まで表示できるオーサムを作ったということですね、わかりますw インターフェイスも似ていてリアリーオーサムw)

posted at 10:34:45

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