JSON-LDでschema.orgの構造化データ導入をより簡単に
Updated 2015.06.16 / Published 2015.04.24 構造化データは、Webサイトのコンテンツを構造的に把握できるように提示するもので、代表例としてGoogleやBingの検索サービスが構造化データを機械的に抽出・利用しています。Googleではリッチスニペットの名称で、検索結果画面上にイベント、レシピ、レビューなどのメタデータが表示でき、人目を引けることで注目しているWeb制作者も多くいることでしょう。その構造化データの記述方法にはMicrodata、RDFa、JSON-LDの3つが存在し、中でもGoogleが推奨するJSONベースのデータ形式で記述できるJSON-LDであればより簡単に導入することができます。 各構造を表す語彙を定義するschema.org 構造化データにおいてGoogleやBingの検索サービスがサポートしている各構造を表す語彙を定義して
I am mitsuruog | HTML5のセマンティックとWAI-ARIAでWebの未来がおもしろい件
このエントリはHTML5 Advent Calendar 2013 ３日目の記事です。 前後の記事はこちらです ← youhei.iwasaki8 [iwahei の日記]geolocation api を使った位置情報取得 → あおいたん [GCG 研究所]手元にあった HTML5 アプリを FxOS と Tizen で動かしてみるの巻 「Internet of Things」と呼ばれる「モノがインターネットする」時代のコンテンツは、人が目にして理解できる程度では十分ではありません。すべてのモノが理解できるコンテンツ、その鍵は HTML5 が持つ「セマンティック」と「WAI-ARIA」での仕様の標準化だと思います。 このエントリでお伝えしたいこと。 たまに目にする「role=""」の意味を理解して欲しい。 「aria-」で意味付けすることで、ちょっと得することがある。 「セマンティック」
Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions
Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions We present a model that generates natural language descriptions of images and their regions. Our approach leverages datasets of images and their sentence descriptions to learn about the inter-modal correspondences between language and visual data. Our alignment model is based on a novel combination of Convolutional Neural Networks o
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