はじめに最近、LLMへのRAGを用いた文書データの連携等を目的に海外を中心にOCRや文書画像解析技術に関連する新しいサービスが活発にリリースされています。 しかし、その多くは日本語をメインターゲットに開発されているわけではありません。日本語文書は、英数字に加えて、ひらがな、漢字、記号など数千種類の文字を識別する必要があったり、縦書きなど日本語ドキュメント特有のレイアウトに対処する必要があったりと日本語特有の難しさがあります。 ですが、今後、海外の開発者がこれらの課題に対処するため、日本のドキュメント画像解析に特化したものをリリースする可能性は低く、やはり自国の言語向けのサービスは自国のエンジニアが開発すべきだと筆者は考えています。 もちろん、Azure Document Intelligenceをはじめとした、クラウドサービスのドキュメント解析サービスはありますが、クラウドを利用できないユ

今回の目的 前回は、青空文庫のWebサイトから梶井基次郎の小説データを取得して、そこから本文のデータを抽出する方法を見ました。今回は、自然言語処理で扱いやすいように分かち書きをするための準備をします。 ところで、自然言語処理とはもちろん私たちが日常的に使っている言葉（ここでは日本語としましょう）をコンピューターに処理させることです。その結果、コンピューターに入力された言葉からは、何らかの情報が取り出されます。何らかの情報とは例えば地名や製品名、ランチの注文かもしれませんし、ユーザーがしたい何かのアクションかもしれません。あるいは、入力された言葉が、全体として肯定的なものなのか、否定的なものなのかを判断するといったことも考えられます。 いずれにせよ、こうした処理を行うには、入力された言葉をさまざまな段階を踏んで解析する必要があるでしょう。 例えば、「くるまでまつ」という文について考えてみます

- はじめに - Pythonのパッケージ管理ツールは、長らく乱世にあると言える。 特にpip、pipenv、poetryというツールの登場シーン前後では、多くの変革がもたらされた。 本記事は、Pythonパッケージ管理ツールであるpip、pipenv、poetryの3つに着目し、それぞれのツールに対してフラットな背景、技術的な説明を示しながら、所属企業内にてpoetry移行大臣として1年活動した上での経験、移行の意図について綴り、今後のPythonパッケージ管理の展望について妄想するものである。 注意：本記事はPythonパッケージ管理のベストプラクティスを主張する記事ではありません。背景を理解し自らの開発環境や状態に応じて適切に技術選定できるソフトウェアエンジニアこそ良いソフトウェアエンジニアであると筆者は考えています。 重要なポイントのみ把握したい場合は、各章の最後のまとめを読んで頂

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Playwright が昨年１年間で大幅パワーアップしていたので、使い方を確認したときの記録のまとめです。 ブラウザを自動操作できるということは、簡単なスクレイピングやブラウザ側のテスト自動化が簡単にできるようになります。 特に、Python での解説がまだまだ少なかったので、自分の学習を含めてまとめました。 今回は入門編ということで全体像をつかみつつ使用方法の流れを確認していただければありがたいです。 Selenium や Puppeteer を使っている方も、一度試す価値ありと思っています。 選定した理由 ブラウザのテストを Python で自動化したかったんです。 私なりの要件がありまして、非常にわがままな要件でしたが余裕ですべてクリアしました。 Python で書けること。社内で Python を使える方が多いので。pytest と連携してくれるとなおうれしい。 Docker コン

【2020年新人研修資料】 ナウでヤングなPython開発入門

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オブジェクト指向 1. オブジェクト指向の起源 2003年チューリング賞の受賞者アラン・ケイさんはよくオブジェクト指向プログラミングの父と称されます。ご本人も憚ることなく、幾度、公の場で発明権を宣言しています。しかし、ケイさんは「C++」や「Java」などの現代のオブジェクト指向言語を蔑ろにしています。これらの言語は「Simula 67」という言語を受け継いだもので、私が作った「Smalltalk」と関係ないのだとケイさんは考えています。 オブジェクト指向という名称は確かにアラン・ケイさんに由来するものです。しかし、C++とJavaで使われている現代のオブジェクト指向は当初のと結構違います。ケイさん自身もこれらの言語を後継者として認めないです。では、ケイさん曰くC++とJavaの親であるSimula 67という言語はどんな言語でしょうか。ここで、簡単なサンプルコードを見てみましょう。 Cl

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初めに javascriptベースで手軽に対話的な操作が可能な作図が出来るPlotly Express(公式サイト)というライブラリが少し前に公開されたのを見つけました。 今までの静的な作図とは明らかに異なる次元のポテンシャルを感じたので、備忘録を兼ねて基本的な可視化手法の描き方をまとめました。 参考までに、matplotlib+seabornで同様の図を書いたパターンと比較しています。 「基本的な可視化手法」は、以前書いた「探索的データ解析における正しい可視化手法の選び方と描き方」に準拠しています。 Plotly Expressとは Plotly Expressは2019年の3月に公開されたplotlyの高レベルAPI群です。 インタラクティブで複雑な描画を簡単に書けるのが特徴です。 公式サイト: https://plot.ly/python/plotly-express/ API re

Kaggleの練習問題の1つである、House Pricesに取り組んでみます。Regressionの練習問題はこれ１つですので、がっつり取り組んで他の（お金の絡む）コンペのための準備をしたいですね笑 使用言語はPythonです。基本的に、自分のKernelと内容は同じです。Qiitaはいいのでこっちにupvoteしてくれると嬉しいです。 EDA (Exploratory Data Analysis)# まずは、データがどういう構造なのか探っていきます。Dataの項目を見ますと、ご丁寧に各列の変数の説明が載っています。例えば、今回の予測すべきターゲットは、 SalePrice - the property's sale price in dollars. This is the target variable that you're trying to predict. ですね。他、家に関

Dropbox は、Python のビッグ ユーザーです。Python は、バックエンド サービスとデスクトップ クライアント アプリの両方で最も広く使用されています（Dropbox は Go、TypeScript、Rust のヘビー ユーザーでもあります）。 Dropbox の Python コードは数百万行にも及ぶ規模となっていますが、その動的型付けによってコードが必要以上に理解しにくくなり、生産性に深刻な影響を与えるようになりました。 これを軽減するため、現在私たちは最も普及している Python スタンドアロン型チェッカー、mypy による静的型チェックにコードを徐々に移行しています（mypy はオープン ソース プロジェクトであり、そのコア チームは Dropbox 内に設立されました）。 Dropbox は、この規模での Python 静的型チェックを導入した最初の企業の一つで

Note The Python runtime does not enforce function and variable type annotations. They can be used by third party tools such as type checkers, IDEs, linters, etc. This module provides runtime support for type hints. Consider the function below: def surface_area_of_cube(edge_length: float) -> str: return f"The surface area of the cube is {6 * edge_length ** 2}." The function surface_area_of_cube tak

はじめに みなさん、PythonのType Hints使ってますか？ Pythonは動的型付き言語なので、明示的に型情報をつけずにコーディングできることがメリット、と感じされている方もいらっしゃるかもしれません。 その意見はもっともなのですが、型を明示的に指定することで、よりバグを発生させにくいコーディングができることも事実かと思います。 本記事ではPythonの型についての入門～中級の内容を扱います。 皆さんのPythonスキルアップの一助となれば幸いです。 注意事項 Pythonの静的型解析にはmypyというライブラリが必要ですが、mypyの使い方、インストール方法などについては解説しません。 ステップ1：基本的な変数の型[イミュータブル] 変数の型の書き方は下記の通りです。

Dropbox is a big user of Python. It’s our most widely used language both for backend services and the desktop client app (we are also heavy users of Go, TypeScript, and Rust). At our scale—millions of lines of Python—the dynamic typing in Python made code needlessly hard to understand and started to seriously impact productivity. To mitigate this, we have been gradually migrating our code to stati

京都大学学術情報リポジトリKURENAIでは、京都大学で日々創造される研究・教育成果をWebで公開しています。世界的に卓越した知的成果を社会へ還元することを目的として、2006年から図書館機構が運営している事業です。

はじめに みなさん、データ分析はお好きですか？ 初めまして！DMM WEBCAMPでメンターをしている@haraso_1130です。 突然ですが、下の画像を見てください。 なんと東京都23区内の物件で5DK８万円！？ 23区内なら平気でワンルーム月８万とかしますよね... この物件は自分が **「Python」**を用いて **「スクレイピング」**によってデータを収集し **「機械学習」**でデータ分析を行なった結果 発見することができた物件です。 この記事は、（基本的に）コピペだけで実際にデータ分析を行いデータ分析を好きになってもらうための記事です。 つまりふわっと**「なんかすごいことができる！」**くらいの感想を持ってもらう事を目標にしています。 なので読んでいて「何言ってるかわかんねーな」的なところがあったら「著者の説明が下手なだけ」と思ってガンガン進んで行ってください。 想定読

1. はじめに まず、EDINETとXBRLについて軽く。 1.1 EDINETとは EDINETは、「金融商品取引法に基づく有価証券報告書等の開示書類に関する電子開示システム」のことで、有価証券報告書、有価証券届出書、大量保有報告書等の開示書類について、その提出から公衆縦覧等に至るまでの一連の手続きを電子化するために開発された1ようで、株式投資の重要な判断材料になる決算書が、後述するXBRLという特殊なXMLファイルでダウンロードできる（検索もできる）。まとめてドカっとダウンロードしたいひとはこれを参考にしてほしい。 1.2 XBRLとは XBRL JAPANによると、XBRL（eXtensible Business Reporting Language）は、各種事業報告用の情報（財務・経営・投資などの様々な情報）を作成・流通・利用できるように標準化されたXMLベースのコンピュータ言語2

はじめに この「Pythonで基礎から機械学習」シリーズの目的や、環境構築方法、シリーズの他の記事などは以下まとめページを最初にご覧下さい。 本記事は、初学者が自分の勉強のために個人的なまとめを公開している記事になります。そのため、記事中に誤記・間違いがある可能性が大いにあります。あらかじめご了承下さい。 より良いものにしていきたいので、もし間違いに気づいた方は、編集リクエストやコメントをいただけましたら幸いです。 本記事のコードは、Google Colaboratory上での実行を想定しています。本記事で使用したGoogle ColabのNotebookは以下となります。 01_linear_regression.ipynb 単回帰分析 初回は、データ分析の基礎中の基礎の単回帰分析をPythonを使って手を動かしながら実行していきます。 単回帰はExcelを使えば簡単にできてしまうのです