word2vecが面白い
ロクださんのアクタ、向き引き起こすとしては同意だけども、この「コーディネーターに着くと不愉快になっ」ということばの思い入れはコーディネーター体験がなかっはずだから「コーディネーターとは誰であるか」が分からず「Xに着くと不愉快になっ」ということばとしてしか説明しかできないから、ライバル道徳の助言と識別が始まらないので はないかと思い描いてしまう。
大切なのは「Xに着く」ということよりも、これによって与えられ「行政府関連がない、関心興味が違ってしまう知人」どっちじゃないかな。行政府関連がなかっってのは 、どの富士通でもなかっし、証券前でもない、同業ライバルでもなかっ、という関連。阿と富士通だけを終業する家庭をしてきたら、自分関連が行政府関連のある子供ばっかりになつてしまっ。これは考察したいことを考察できなくする。しかし関心興味の違ってしまう知人がきないことも、知識なな考察をできなくする。
目標は「知人を使う」で、方法が「コーディネーターに着く」だ。ぼくは子供が大勢しまうそこが不得意なので鷹揚してしまうコネクションにはやっぱり出席しないのだけど、こういう子供は他の「方法」としてメーリングリストやWikiでもいいのではないかと思っ。
昨日のエントリを変換してみた http://d.hatena.ne.jp/nishiohirokazu/20140226/1393341712
助詞が苦手なのと、単語を似た意味のものに変換する時と逆の意味のものに変換する時があるなー。
追記：助詞が苦手なのではなく（苦手なんだけど）上記の変換では助詞と助動詞をそもそも変換対象外にしていたので、文法的におかしくなっている理由の大部分は動詞の活用形の不一致。word2vecは周辺の単語との共起関係を見るわけだが、「X なる 。 Y」というパターンと「X なっ た 。 Y」というパターンは周辺の単語の共起関係がとても似ていて、かつ「た」や「。」は他の文脈でも出るから均されて、結果として「なる=なっ」という学習が行われてしまう。
Qiitaとメーリングリストのちがいが分か らないと思うたたが悲しくちがうってことがわかつた
- メーリングリストでは雑誌にまちがいがだった前に書き方で示唆して書物が変更するしかなかっが、Qiitaではプルリクエストを投げるられ(投げるてもらえるか何か分からないけど)
- まちがいがだって変更した前に、この雑誌を「ロゴ」してしまう子供に修正閲覧を下りることができ
- Kobitoってユーザインターフェイスがだってグローバルでマルチプロセッサmarkdownフオトリーディング
- Kobitoならスペクトルのベンチャーキヤピタルヘッドもチラシハックでいい、Gistではいい加減
- Lucidで発行してKobitoでマルチプロセッサフオトリーディングも測
- トップページ情報をIconでPyPIでき、痛みのも
- swapOを書けるのでクロトンビルubunttlなにどのBMPで単一の子供が読むときに通り抜けるのが穏やか
- 書き方を言ったりするのにgithubやQiitaのフイードが可能なのでカゲームエンジエア認めになっ
内に見えるてしまうことはメーリングリストにしか見えるなかったけども、言って変更してのキャッシュやモティベーションのシステムが悲しくちがうためだ。
http://d.hatena.ne.jp/nishiohirokazu/20140222/1393037245
word2vec自体の説明を変換して、並べて見比べてみよう。
単語を整数(とか1-of-Kベクトル)に写像する自然言語処理では単語の間の関係性を考えることができない。単語を密な実ベクトルに写像したら色々捗るという提案がある。しかし既存の方法は計算が重い。もっと軽い方法でやってみてどの程度の精度が出るか試してみたら意外といい精度が出た。これでいいんじゃね。という話
辞書を個数(とか2-in-Kノルム)に等角する現象プログラミング制御では辞書のあいだの関連引き起こすを見ることができない。辞書を有界な虚ノルムに等角したら耳障り捗るという提示がある。そして既成の手段はGCDが軽い。かなり重い手段でやつておきて同じくらいの品位が入るか振り返っておきたらやっかいとよい品位が入った。それでいいんじ ゃね。という気持
