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    foaran
    foaran “綴り間違い”

    2019/06/07 リンク

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    ttanimichi
    ttanimichi 名寄せや表記の揺れ関連

    2017/12/08 リンク

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    reboot_in
    reboot_in "Encoder-Decoder は、おおまかには、「入力の情報を何らかのベクトルに集約し、そのベクトルから出力を生成するモデル」です。前半を処理する部分が Encoder で、後半を処理する部分が Decoder です。"

    2017/11/15 リンク

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    nilab
    nilab Encoder-Decoder でレシピの材料名を正規化する - クックパッド開発者ブログ

    2017/11/04 リンク

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    sho
    sho こういう苦労をするだけの価値がビッグデータには存在する(そしてそれを持っているのはクックパッド社だけ)というところがポイントなんだよね。

    2017/11/01 リンク

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    tyru
    tyru 名寄せ 正規化 表記揺れ

    2017/10/31 リンク

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    mooz
    mooz 「普段の業務をこなすと、正解データが自然と MySQL に蓄積されるよう」素敵。プルリク→Jenkins→Dockerでデプロイも格好いい。

    2017/10/31 リンク

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    metamix
    metamix こういうのが基礎研究というやつだよね

    2017/10/30 リンク

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    nakag0711
    nakag0711 なんか一番肝心なところが曖昧なような

    2017/10/30 リンク

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    trashcan
    trashcan せっかくだけどクックパッドはPersonal BlocklistでGoogle検索から消してる。

    2017/10/30 リンク

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    fukken
    fukken ショー油としょう油は類似した傾向(例えば使われる料理など)を示すが、しかし同一レシピに両方が出現する事はない、みたいな理屈で、ある種のtf-idfで検出した事がある

    2017/10/30 リンク

    その他
    Hiro_macchan
    Hiro_macchan この技術業務系のシステム統合とかでかなり便利な気がする。事業体ごとに表記が微妙に違うとか多々あるし。

    2017/10/30 リンク

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    memoshin
    memoshin Autoencoder...!?

    2017/10/30 リンク

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    Guro
    Guro うお。こういうの書籍メタデータの世界から先に取り組まれてしかるべき分野なのにな。。

    2017/10/30 リンク

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    ron_zacapa
    ron_zacapa 修論でクックパッドさんからデータをいただき、word2vec, doc2vecで同じことをやっていた。正解データを作るというよりは、「しょうゆ」というベクトルを近似していた。

    2017/10/30 リンク

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    lbtmplz
    lbtmplz 通常業務で蓄積される仕組みも気になる

    2017/10/30 リンク

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    isaisstillalive
    isaisstillalive "クックパッドにおける「しょうゆ」には、分かっているだけで、100 種類以上のバリエーションが存在"

    2017/10/30 リンク

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    mutinomuti
    mutinomuti 関係ちょっとあるかもしれないけど、会社の書籍を整理する際の出版社名の表記ゆれを今日体感して、シネって思った(´・_・`)

    2017/10/30 リンク

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    kkobayashi
    kkobayashi 面白い話だけど、そもそも材料名をキーワード登録するようにしておけば良かったんじゃないの・・・。重なったらマージできるようにして。

    2017/10/30 リンク

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    boyasan
    boyasan 高度だなあ

    2017/10/30 リンク

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    mather314
    mather314 面白い

    2017/10/30 リンク

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    Shinya_131
    Shinya_131 なるほど…名寄せ全般に応用できそう。それにしても教師データの準備方法が気になる

    2017/10/30 リンク

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    yaboot
    yaboot 正規化辞書だと「♥しょぉーーーyou♥」とか正規化は無理ですもんね

    2017/10/30 リンク

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    fufufukakaka
    fufufukakaka パイセンかっこいい

    2017/10/30 リンク

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    towerofyone
    towerofyone あかさたな

    2017/10/30 リンク

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    stealthinu
    stealthinu レシピの材料名の正規化にニューラルネット使った例。色々と応用例があるなと思うが、やはりデータが必要だな…

    2017/10/30 リンク

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    hiby
    hiby しょうゆ

    2017/10/30 リンク

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    shopetan
    shopetan 表記揺れの問題 変数や関数の命名も正規化できないかなぁ

    2017/10/30 リンク

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    efcl
    efcl 表記ゆれをEncoder-Decoderで正規化する。 正解データがそこまで多くない状態で60%>=ぐらい。 正解率を向上するTips

    2017/10/30 リンク

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    bohemian916
    bohemian916 キャー原島さーん!/正規化出来ればDish2Vecみたいなことできそう。料理の足し引きや、別の材料を加えた料理のレシピ検索とか。

    2017/10/30 リンク

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