Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
word prediction
Search
tetsuroito
June 24, 2017
Technology
0
820
word prediction
第62回Tokyo.RのLT資料です
tetsuroito
June 24, 2017
Tweet
Share
More Decks by tetsuroito
See All by tetsuroito
データエンジニアリングの潮流を俯瞰する
tetsuroito
1
1.8k
Classiが取り組んできた 機械学習の試行錯誤
tetsuroito
0
850
事業会社でのデータマネジメントのプラクティス #TechMar
tetsuroito
1
640
Data Engineering Study #9 Classiのデータ組織の歩み
tetsuroito
5
5.8k
Data Engineering Study #3 基調講演_データ分析基盤の浸透に必要なこと
tetsuroito
4
4.8k
Subscription Meetup Vol.2 Opening Talk Slide
tetsuroito
0
140
Data_Pipeline_Casual_Talk_Vol.4_for_Ready.pdf
tetsuroito
0
1.5k
Data Pipeline Casual Talk Vol.3 for Ready #DPCT
tetsuroito
0
1.9k
データサイエンティスト養成読本ビジネス活用編のこぼれ話とエンジニアとデータサイエンティストのコラボについて
tetsuroito
3
3.3k
Other Decks in Technology
See All in Technology
本が全く読めなかった過去の自分へ
genshun9
0
740
MobileActOsaka_250704.pdf
akaitadaaki
0
110
生成AIで小説を書くためにプロンプトの制約や原則について学ぶ / prompt-engineering-for-ai-fiction
nwiizo
6
4k
第4回Snowflake 金融ユーザー会 Snowflake summit recap
tamaoki
0
100
あなたの声を届けよう! 女性エンジニア登壇の意義とアウトプット実践ガイド #wttjp / Call for Your Voice
kondoyuko
4
550
「良さそう」と「とても良い」の間には 「良さそうだがホンマか」がたくさんある / 2025.07.01 LLM品質Night
smiyawaki0820
1
480
生成AI時代の開発組織・技術・プロセス 〜 ログラスの挑戦と考察 〜
itohiro73
1
410
GeminiとNotebookLMによる金融実務の業務革新
abenben
0
250
Zephyr RTOSを使った開発コンペに参加した件
iotengineer22
1
190
Lambda Web Adapterについて自分なりに理解してみた
smt7174
5
150
高速なプロダクト開発を実現、創業期から掲げるエンタープライズアーキテクチャ
kawauso
2
7.2k
Should Our Project Join the CNCF? (Japanese Recap)
whywaita
PRO
0
320
Featured
See All Featured
Code Review Best Practice
trishagee
69
18k
Balancing Empowerment & Direction
lara
1
400
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
45
7.5k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1031
460k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
51
8.5k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
332
24k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
267
13k
Building an army of robots
kneath
306
45k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
140
7k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
94
6.1k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
107
19k
Transcript
Tokyo.R ver.62 LT ʮWord Predictionʯ 2017/06/24(sat) @ࣚཹ
ࣗݾհ ໊લɿҏ౻ ప(@tetsuroito) ࣄɿFinTechܥ झຯɿञɺαοΧʔ؍ઓɺεΩʔ ݴޠɿSQLRݴޠɻ࠷ۙPythonͬͯΔ ࠷ۙੳͱ͔͋Μ·Γ͍ͯ͠ͳ͍
એɿ࿈ࡌͬͯ·͢ ιʔγϟϧ֦ࢄͷఆྔσʔλ͕ࢲͷϞνϕͰ͢
ࠓͷLTͷ͖͔͚ͬ ;ͱ31VCTͷΤϯτϦΛݟ͍ͯͨΒɺ ԿΒ໘നͦ͏ͳͷΛൃݟͨ͠ͷͰɺ ࠓ͜ΕͷͰ͢ IUUQSQVCTDPN.BMPSFBO
എܠͱϞνϕʔγϣϯ ɾܞଳΩʔϘʔυϨΠΞτʹখ͍͞ ɾॖͨ͠ϫʔυΛଧͪࠐΉ͍͔ͭ͘ͷख๏͕͋Δ T9 (Text on 9keys):ΨϥέʔϘλϯΈ͍ͨͷ Sliding:εϚϑΥͷΩʔϘʔυ ༧ଌม ͜ͷ1+ೖྗ͞ΕͨϑϨʔζʹ࠷͋Γͦ͏ͳޠΛ
༧ଌͯ͠ఏࣔ͢Δͱ͍͏ͷ
ߏ Capstone Dataset RͰ࣮ݱ ख๏ɿTMɺQuantedaɺtext2vec DBɿSqlite using RSQlite εϐʔυͱγϯϓϧ͞Ͱ্هͷબఆ
σʔλϞσϧ ετοϓϫʔυͳ͠ N-GramΛར༻Ͱ(2-Gram͔Β7-Gram) ༧ଌม
N-Gram n-1ޠΛจ຺ͱͯ࣍͠ͷޠΛ༧ଌ จࣈn-gram ୯ޠn-gram class n-gramͳͲ ࣗવݴޠॲཧʹ͓͚ΔҰൠతͳݴޠϞσϧͰ͢
݁ՌShiny Appʹ IUUQTNBMPSFBOTIJOZBQQTJP8PSE1SFEJDUJPO
݁ ɾ՝ ɹ5.ύοέʔδͷେ͖͍σʔληοτͷύϑΥʔϚϯε ɹΠϯϑϧΤϯβʹ͔͔ͬͯ࣌ؒͱΒΕͪΌͬͨ ɾֶͼ ɹXPSLJUFSBUJWF ɹͬͱίʔυσʔλখ͘͞Ͱ͖Δ͔ ɾࠓޙͷൃలʹΉ͚ͯ ɹҧ͏σʔλͰࢼ͍ͨ͠ ɹ4LJQ(SBNΛ͏
ɹ,OFTFS/FZ,BU[`TCBDLP⒎ͰεϜʔδϯά
͝੩ௌ͋Γ͕ͱ͏ ͍͟͝·ͨ͠ʂ