Gleyzer両氏によって共同開発されました。2019で、同言語の発表を行いました。InfoQはPurdy氏に言語と、氏らが解決を目指した問題について聞きました。設計/アーキテクチャアジャイルマニュフェスト:ソフトウェアアーキテクトの視点ソフトウェアアーキテクトの役割と責任はアジャイルソフトウェア開発のためのマニフェストの価値と矛盾していると見えますが、優れたアーキテクトはアジャイル開発チームをサポートするテクニックを見つけています。Streamingは、ストリーミングデータのためのSQLライクなインターフェースを提供します。Streamsによって、Redisがストリーミングデータを複数のプロデューサとコンシューマの間で消費、保持、配信することができるようになります。ソフトウェア開発のマニフェストたゆまず息もつかずに市場に突進することで、会社を静かに消滅の崖っぷちへと追い込みます。それは設計してコードを書く方法を再考する時です。簡単さへの投資は、速さへの投資です。簡単さは知的財産の主鉱脈でもあります。競争上の優位性は、一度失ったら、もう一度手に入れることはほとんど不可能です。Buytaerts氏が過去10年間にわたって、企業がDevOps採用のハイプサイクルをくぐり抜け、変革に対する誤解を解消する過程を支援してきた経験について語ります。原文(投稿日:2019/06/11)へのリンク感情分析はコンピュータに、テキストに現れた人間の感情を読み取るように教える。感情分析における基本的なトレードオフは、シンプルさと正確さである。アプローチは、感情に関連した単語のリストを使うことから、分散表現、ニューラルネットワーク、アテンション機構といった技術を用いた深層学習まで多岐に渡る。2019でTwitterの感情分析の構築について講演を行う。カンファレンスは6月19、20日にアイルランドのコークで開催される。RebelConは、2日間に渡る”ソフトウェア業界における最新のテクノロジー、カルチャー、デベロップメントプラクティス”に関するワークショップや講演を通し、コークのソフトウェアエンジニアリングコミュニティを引き合わせることを狙っている。Horgan氏は講演で、Twitter感情分析用にAIを備えたパイプラインをイテレーティブに作る方法を示すつもりだ。ここ数年、感情分析はますます多くのアプリケーションで利用されている。カスタマーサポートに入ってくる問題を、顧客が感じる感情の極性によってソートするため、市場調査と世論調査で、あるトピックに関する人々の思考を理解するため、またオンラインフォーラムや掲示板での不正利用、いじめ、炎上を検知するためなど。Controlsは、顧客や従業員を暴力の脅威からより守れるように感情分析を利用している。Horgan氏によると、人生の安全における感情分析の大きなチャンスがあるという。ここ数年、容疑者が事前にオープンまたはセミオープンなオンラインフォーラムに警告を投稿する銃乱射事件がいくつか起こっている。彼はこの類のコンテントをマシンに分析させることにより、命を救えるかもしれないチャンスを見出している。このような分析のコストはとても低い。Horgan氏にインタビューを行い、マシンに感情を理解するように教えるために、感情分析をどう利用できるかについて聞いた。感情分析とは何でしょうか。感情分析は、コンピュータにテキストから人間の感情を読み取るように教えることに関係している人工知能の領域です。感情分析のゴールは、書かれたテキストから感情の種類と強さを理解することです。通常、これは人間にはたやすいタスクです。マシンにはこれを学ぶのが難しいのです。言葉がストレートではないからです。わたしは、「この映画はあの映画よりベター(better)だった」と言えますが、「この映画はあの映画よりグッダー(gooder)だった」とは言いません。この知識というのは、わたしには非常にたやすいことないのです。コンピュータはアルゴリズムを介して稼働しています。そのため、英語に出てくる全ての例外を理解する、正確で保守しやすいルールのセットを書き出すのはとても難しいでしょう。悪いことには、様々な言語があるということです。様々なアプローチがありますが、基本的にはシンプルさと正確さのトレードオフです。単純な方法は、追跡したい各感情に関する単語のリストを作ることです。ポジティブな単語(よい、すごい、すばらしい)のリストを作ったり、ネガティブな単語(よくない、ひどい、とんでもない)のリストを作ったり。それから興味のあるテキストの断片を取って、そこに現れている全てのポジティブ、ネガティブな単語の記録を付けます。合計がポジティブなら、テキストはポジティブなものと結論づけられるでしょう。なければ、ネガティブと結論づけられます。各々の単語に”強度”を与えることで、プロセスをより正確にできます。オンラインで無料で誰でもアクセスできる感情リスト(例えば、Pythonライブラリパターン)がありますので、大抵は自作する必要はありません。シンプルな単語の集計はよく、より専門的で言語的な構成を把握するためのニュアンスを欠きます。わたしが「この映画はとんでもなくいい」と言ったとしたら、”とんでもなく”という単語の考え方によっては、中間的な、むしろネガティブなスコアが生成されるかもしれません。単語の集計を利用してこの問題を扱う方法はありますが、一般的には問題を完全に把握するほど十分には洗練されていません。ひとつの解法としては、コンピュータが与えられた感情に関する個々の単語、単語のペア、さらにはテキストの長いビットの確率を学ぶ、機械学習アルゴリズムの利用があります。ここで数学に入ることはしませんが、合理的な単純ベイズモデル(もしくは少なくとも単語の集計より優れたもの)を構築することは難しくありません。残念ながら、現在知られている全てアプローチは、何らかの形でコンテキストの欠如に悩まされています。単語の集約が個々の単語に過度な強調を置いてしまうと、”すごい間違い”といったフレーズを理解できなくなります。単純ベイズアルゴリズムを利用すればこの問題を扱うこともできます。これは感情を単語のペア、トリプル、もしくはどの長さのフレーズでも関連付けて学習することができるからです。satisfaction)”という文にやはりつまづくでしょう。今の最先端は深層学習です。人間の言葉に現れる複雑な構造を学習するために、分散表現、ニューラルネットワーク、アテンション機構といった技術を用いています。これらのモデルですら、皮肉や嫌味といった、より複雑な言語構成に混乱する可能性があります。超えることは滅多にありません。わたしたちにとってすらです。目下、マシンはわたしたちと同じレベルでしょう。実に、かなりたくさんのことがあります。聞こえよりも簡単であり、難しくもあります。オフ・ザ・シェルフの方法にトライすることができますし、それなりに機能するでしょうが、もし本当に正確なものを構築したいなら、より具体的にしなければなりません。ツイートする人のプロファイルを考慮してみるなど。ドナルド・トランプは、非常にポジティブか、非常にネガティブのどちらかという人の非常に良い例です。この類の情報を個々のユーザに関するアルゴリズムに取り入れることで、さらに良い結果を生み出せるでしょう。Scienceには多くのチュートリアル(他のものより少しレベルが高いもの)があります。それらは通常、ただ早く始めたいというハッカーを対象としています。Pythonは無料ではありませんが、概してこの分野の良いスタートポイントでしょう。nltk、spacy、textblob、vader、gensimといった良いドキュメンテーションとチュートリアルもある便利なPythonライブラリがたくさんあります。2019を記事、Q&A、サマリで扱っている。DevOpsを発行した。毎週火曜日に前週のまとめコンテンツがお送りいたします。25万人ものシニアデベロッパーのコミュニティーにぜひご参加ください。サンプルを見るあなたのメールアドレスはこちら国を選んでください。プライバシーポリシーに従って私の個人情報を扱うことに同意します。登録するとさまざまなことができます。アカウント登録をしてInfoQをお楽しみください。あなたの意見をお聞かせください。毎週火曜日に前週のまとめコンテンツがお送りいたします。25万人ものシニアデベロッパーのコミュニティーにぜひご参加ください。サンプルを見る様々なイノベーターとアーリーアダプターがお送りするテクノロジーの概要を見る。自分がまだ知らないことに気づいていないと知るあなたが興味のあるトピックスをいつでも最新な情報に。あなたのメールアドレスはこちら国を選んでください。プライバシーポリシーに従って私の個人情報を扱うことに同意します。よい世界へ私たちが暮らす世界を大切に思い、よりよいものにしたいと考えています。人のためのソフトウェア開発を加速し私たちのミッションを実現することで、この思いを成し遂げようとしています。私たちは利益の1%をさまざまな慈善団体に寄付しています。会社として、また従業員として、そうしたことの価値を強く信じているからです。with.プライバシーBTあなたのプロファイルは最新ですか?プロフィールを確認してアップデートしてください。アドレス*Eメールを変更すると確認のメールが配信されます。会社名:現在の会社名をご入力ください。Other組織規模:現在の組織規模をご入力ください。2,501+国:現在の国を設定してください。Zimbabwe都道府県:現在の都道府県に設定してください。次の都道府県にアップデートする:ニュースレターを購読しますか?インダストリーメールを購読しますか?本Eメールに登録すると、以前より関心のあったトピックの関連情報をお送りする場合がございます。詳細はこちらのプライバシーポリシーをご覧ください。newsletter?新しいメールアドレスに確認用のメールを送信します。このポップアップ画面は自動的に閉じられます。