はじめに

Apitoreのハンズオンを企画しています。内容は「Web APIを使ってみよう」というものです。Web APIは使いこなせば便利なのですがイマイチまだ浸透していない印象があります。これまでに、JavaではAPIコールのサンプルコードを公開してきました。RubyではWeb APIコールをやったことがなかったので、SDK公開がてら勉強しました。

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はじめに

今回はdeeplearning4jを使ったオンライン学習を試してみます。オンライン学習の定義は諸説あるみたいですが、私はパーセプトロン時代の定義に則って「定期的にデータをくべて現在のモデルを逐次更新する」としています。今回は、これまで作ったDistant Supervisionのモデルに極性辞書のデータをオンライン学習します。
amarec (20161112-011908)

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はじめに

deeplearning4jのRNN+LSTMで日本語極性判定技術を作っています。先日公開してからかなり反響があり、アクセス数増加、Apitoreのユーザーも増え、Qiitaではデイリーランキング5位になりました。ありがとうございます!さて、今回は過学習を回避し、かつ学習効率が下がったら学習を止めてしまう、Early Stoppingを試しました。ついでに学習データも増強したので、学習データ増強before/afterも評価しようと思います。
amarec (20161031-202055)

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はじめに

Spring bootでウェブサービスを作っていると、Thread unsafetyな@Serviceに気づくことがあります。私の場合はdeeplearning4jで極性判定技術をWebAPIにして公開しているのですが、MultiLayerNetworkがThread unsafetyであったために極性判定結果が極端にNegativeに偏る現象が起きていました。今回、その対策をしたので共有します。

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はじめに

先日公開した日本語極性判定技術を体験できるデモを作成しました。公開ツイートを極性判定した結果を見れる他、自分でテキストを入力して極性判定してみることもできます。極性判定結果が間違ってたらフィードバックを送れるようにしたので、よろしければ性能改善にご協力ください。学習モデルを定期的にアップデートしていきます。性能が上がっても、基本無料で提供し続けます。
amarec (20161024-225431)

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