はじめに

先日、Apitore WebAPIハンズオン Vol.3 @東京を開催しました。このハンズオンではMicrosoftのCognitive Servicesを使う方法をゼロから解説しました。アクセストークンの発行からAPIの呼び出しまで抑えていますので、これに参加すればMicrosoftのWebAPIはスラスラと呼べるようになります。今回は宣伝がてら特別にハンズオンの内容を紹介します。

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はじめに

以前公開した感情推定(極性判定)APIを大規模テキストに対応させました。1MBまでのテキスト配列を受け取り、それぞれのテキストの極性判定結果を返します。例のごとく、ツイートで学習したのでツイートの極性判定が得意です。本APIは有料APIで、CPU利用時間で課金します。1秒あたり0.01円(1cr)で、リーズナブルにしています。

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はじめに

Apitoreユーザーのリクエストにお応えして、文の意味類似度を評価するWebAPIを作成しました。多少の言い換えであれば問題なく吸収します。これを使えば、例えばQ&Aサイトでは類似した質問文の検索に利用できますし、例えば定型文を投稿するような雑談系チャットボットでは相手の会話文に近い内容の定型文を投稿して相手に同意したかのように振る舞うこともできます。料金はCPU利用時間で、1秒あたり0.01円と格安です。

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はじめに

Apitore形態素解析APIを拡張しました。POSTリクエストでテキストの配列を受け取ります。出力はそれぞれのテキストの形態素解析結果です。リクエストは1MBまで受け取れるので、ある程度大容量のテキストを一気に解析できるようにしました。

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はじめに

Apitoreユーザーからのリクエストにお応えして、Word2Vecを使った単語クラスタリングAPIを実装しました。単語郡を入力すると各単語のWord2Vec APIの結果にKmeansクラスタリングを適用して意味的に近いクラスタを任意の数だけ作ります。Word2Vecの元が日本語WikipediaになっているのでWiki基準の意味クラスタではありますが、使い方次第で面白いかも?

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はじめに

今月のApitoreの成長率のグラフを公開します。今月はTeam AIの石井さんのご協力もあって、新規登録ユーザー数が著しく伸びました♪

ブログアクセス数

今月はブログアクセスもかなり順調でした。ちゃんと計測していないですが、「Java(PDFBox)でPDFファイルからテキストを抽出する」の記事のアクセス数が毎日とても多いです。

新規登録ユーザー数、総ユーザー数

続いて新規登録ユーザー数です。なんと先月より2倍以上も伸びました!とてもありがたいですね♪

おわりに

6月はApitoreが一気に成長する月になりました。これもすべて既存のユーザー様とTeam AIの石井さんのご協力のおかげです。引き続きよろしくおねがいいたします!