▽はてなｱﾝﾃﾅ - 新刊のｱﾝﾃﾅ
●01/02 06:26
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▽持橋さん
●01/09 22:10
2023年01月07日(土) [n年日記]この方法は完全に統計的に動いており, 内部的には1000次元のﾆｭｰﾗﾙ文書ﾍﾞｸﾄﾙをSVDで効率的に計算し, 基本的な線形代数を用いて最適解を返すものになっています｡この方法を拡張して, Researcher2Vecにもあるように, 各研究者の｢研究者ﾍﾞｸﾄﾙ｣を計算することで, ｷｰﾜｰﾄﾞから研究者を検索できる"ACL2Vec-authors"をさらに公開しました｡｢Score｣とは, 検索ｷｰﾜｰﾄﾞから計算した仮想的な文書ﾍﾞｸﾄﾙと研究者ﾍﾞｸﾄﾙのｺｻｲﾝ距離のことです｡(ｸﾘｯｸで拡大)これは元々は私がTACLのEditorとして査読者を見付けるのに, 何か自動化が必要だと感じて開発したものなので, ｷｰﾜｰﾄﾞを入れるだけでなく, 論文のPDFを指定すると, 内部でそれをｱｯﾌﾟﾛｰﾄﾞしてﾃｷｽﾄに直して解析し, その統計量から最も近

▽Rubyist Magazine - るびま
●03/29 04:35
RubyKaigi 2019 直前特集号
RubyKaigi 2019 直前特集号

▽Google Code
●07/31 23:51
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