初期desireもち。趣味Mac,メインFedora,仕事xp。機械学習/AI面白そうな記事を見つけた。tech.wonderpla.netfacebook謹製の「fastText」。機械学習により文章の類似度を判定しテキストを分類できるらしい。大量のデータをtwitterから取ってきてfastTextに学習させると、次回からはこちら(人間)が与えた文章を(学習に従って)分類してくれる、という代物のようだ。ファイルに出力される。学習して賢くなった生徒(fastText)に文章を与えると、学習結果(model.bin)を使って適切なカテゴリに分類してくれる記事のとおりやってみる。my3_01_tweet_get.py実行してみる。my4_01_tweet_get.pyKEYWORDに該当するツイートは72件しかなかったようだ。結果はファイル名「__label__9.txt」に出力される(上記ソースの21行目)ので、最初の20件だけ見てみる。20うまく取得できている。1回に取得できるツイートの量は100件と(twitter社のAPIで)決まっているので、100件を超えて取得するには何度かこれを繰り返せばよい。10秒の間隔を置いて、5回繰り返してみる。done結果ファイルの行数を確認する。