10周年のSPコンテンツ!
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Bhargav Srinivasa Desikan @bhargavvader

Grad Student at UChicago. Former Research Engineer at INRIA Lille, France. Google Summer of Code 2016 with NumFOCUS. I like pubs, parks, and people. 🍍

ぎのしん @ginoshinkuu
Why you should do text analysis with Python (even if you don't want to) #pyconjp_201 pic.twitter.com/guNV87NrYw
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hikozuma @hikozuma
英語で「Why you should you text analysis with Python」 英語講演で、少し前に味わったバンクーバーでの1人ミートアップ参加を思い出す。 #pyconjp #pyconjp2017_201
Ms Castella @mizuecastella
why python? awesome community :) Absolutely I agree!! #pyconjp_201
milena 🐭 @skeppuccino
i'd actually be afraid of my own chatbot... #pyconjp_201
hikozuma @hikozuma
講演の内容とはそれるけど、スライドにあった以下の英文「glean insights from your own text」 cleanのミスタイプかと思ったら、gleanって英単語、ちゃんとあるのね。 #pyconjp #pyconjp2017_201
ぎのしん @ginoshinkuu
ちょっとトークが早いのでちょいちょい聞き漏らす… #pyconjp_201
ぎのしん @ginoshinkuu
こうして見るとテキスト解析の対象となるファイルやらサービスやらのデータソースって沢山あるなぁ #pyconjp_201
ぎのしん @ginoshinkuu
データ解析の前段階にデータをきれいにするのって手間がかかるよね #pyconjp_201
ばんくし @vaaaaanquish
たしかにテキスト情報は時にgarbage in garbage outが激しい #pyconjp
ぎのしん @ginoshinkuu
gensimってなんだ?と思ったらトピック分析できるライブラリなのか #pyconjp_201
阿波根うみこ @pettan0818_R
数分でトピックモデル説明できるのプロ #pyconjp
Hokuto Kagaya @hokkun_dayo
In addition to keras/chainer, there is Chainer to do deep learning using python, which is purely from Japan! #pyconjp_201
Ms Castella @mizuecastella
Machine learning in text. gensim scikit-learn keras/tensorflow gensim has word2vec and doc2vec gensimつかってみよう。 #pyconjp
ぎのしん @ginoshinkuu
単語のカテゴライズで苦労してるところはあまり変わらないんだ。単語が埋もれてしまうことある #pyconjp_201
super().月歩人(**kwargs) @moon_in_nagano
#pyconjp こちらのブースでパーティに使えるコンカツというアプリ公開してます❗ ぜひ登録して交流を深めましょう❗ pic.twitter.com/V7RKTZ9o1x
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