Algorithm::NaiveBayesで2ch系まとめサイトをカテゴライズしてみた - 岩手からこんにちは ☆彡 perl とかウェブ系なブログ
2ch系まとめサイトのアンテナ？的な新着サイトは結構あるんですが、勉強もかねてAlgorithm::NaiveBayesでベイズ使ってカテゴライズしてみたメモ。 Algorithm::NaiveBayes http://search.cpan.org/~kwilliams/Algorithm-NaiveBayes-0.04/lib/Algorithm/NaiveBayes.pm 目標 はてぶみたいに自動でカテゴリ分けしたい 参考に・・ 新はてなブックマークでも使われてるComplement Naive Bayesを解説するよhttp://d.hatena.ne.jp/tkng/20081217/1229475900上のサイトをみるとはてなではComplement Naive Bayesがつかわれてるっぽいです。 ここではAlgorithm::NaiveBayes 単純ベイズを使いました。
Bayesian Setsを試してみた - のんびり読書日記
この前YAPC Asia 2009に参加してきたのですが、そこで「はてなブックマークのシステムについて」の発表の中で、「はてブの関連エントリはBayesian Setsを使って計算されている」という話を聞いてBayesian Setsに俄然興味が湧いてきました。Bayesian Setsは以前論文だけ少し読んで、あまりよく分からないまま放置していたのですが、せっかくなのでPerlで作って試してみました。 Bayesian Setsについて詳しくは、以下のリンク先の資料をご参照下さい。 Bayesian Setsの論文 Bayesian Setsの詳しい説明記事 bsets, The Bayesian Sets algorithm. (Matlabのコード) 実際に作成したコードは以下の通りです。上記のMatlabのコードを参考にさせていただいています。 #!/usr/bin/perl #
Algorithm::NaiveBayes - Bayesian prediction of categories
名称 Algorithm::NaiveBayes - ナイーブベイズアルゴリズム 概要 use Algorithm::NaiveBayes; my $nb = Algorithm::NaiveBayes->new; $nb->add_instance (attributes => {foo => 1, bar => 1, baz => 3}, label => 'sports'); $nb->add_instance (attributes => {foo => 2, blurp => 1}, label => ['sports', 'finance']); # ... いくつかのインスタンスに対して繰り返した後 $nb->train; # 未表示のインスタンスに対する結果を探索 my $result = $nb->predict (attributes => {bar => 3, blu
Plagger::Plugin::Filter::POPFile v0.03 - Charsbar::Note
miyagawaさんにいろいろ助言をいただいてだいぶすっきり。Ruleの使い方がいまいちよくわかっていなかったのですが、これでPublish::POPFileはお蔵入りです。v0.02までのadd_tags_to_titleとdeleteについてはまた別プラグインで実装ということで。 # さらに指摘を受けたので微妙にverup. # もひとつ気づいたことがあるので微妙にup. package Plagger::Plugin::Filter::POPFile; use strict; use base qw( Plagger::Plugin ); our $VERSION = '0.03_02'; use XMLRPC::Lite; use File::Temp (); use Encode; sub register { my ($self, $context) = @_; $contex
XML-RPC on POPFile
POPFileの0.22.0よりサポートされているはずのXML-RPCによるAPIですが、これを設定で有効にすると起動に失敗してしまいます。少し調べてみたところ、どうやらWindows版のインストーラーではScalar::Utilというモジュールがインストールされないことに原因があるようです。CPANからダウンロードしてlibフォルダに置いてみたらきちんと動作しました。 ドキュメントを読む限りではXML-RPC APIをメーラーから叩いて、微妙に使いづらいHTMLインターフェイスを利用せずに大概のことができるはずな感じじゃないかなぁとか。とりあえず鶴亀マクロは作る。 まぁとりあえず適当に書いた実験スクリプトは動いた。 #!/usr/local/bin/perl use strict; use XMLRPC::Lite; my $proxy = "http://localhost:8081/
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Lingua-JA-Categorize-0.02002 - Naive Bayes Classifier for Japanese document. - metacpan.org
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Algorithm-NaiveBayes-0.04 - Bayesian prediction of categories - metacpan.org