Python: Selenium + Headless Chrome 㧠Web ページ全体ã®ã‚¹ã‚¯ãƒªãƒ¼ãƒ³ã‚·ãƒ§ãƒƒãƒˆã‚’撮る - CUBE SUGAR CONTAINER
スクレイピングã—㟠Web サイトã‹ã‚‰ãƒšãƒ¼ã‚¸å…¨ä½“ã®ã‚¹ã‚¯ãƒªãƒ¼ãƒ³ã‚·ãƒ§ãƒƒãƒˆã‚’撮影ã—ãŸã„機会ãŒã‚ã£ãŸã€‚ ãã“㧠Selenium ã® Python ãƒã‚¤ãƒ³ãƒ‡ã‚£ãƒ³ã‚°ã¨ Headless Chrome を使ã£ãŸã¨ã“ã‚実ç¾ã§ããŸã®ã§ãƒ¡ãƒ¢ã—ã¦ãŠã。 ã¡ãªã¿ã«ã€ãƒšãƒ¼ã‚¸å…¨ä½“ã§ãªã‘れ㰠Headless Chrome å˜ä½“ã§ã‚‚撮れる。 ãã®æ–¹æ³•ã«ã¤ã„ã¦ã‚‚末尾ã«è£œè¶³ã¨ã—ã¦è¨˜è¼‰ã—ã¦ãŠã„ãŸã€‚ 使ã£ãŸç’°å¢ƒã¯æ¬¡ã®é€šã‚Šã€‚ $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.13.5 BuildVersion: 17F77 $ python -V Python 3.6.5 $ pip list --format=columns | grep -i selenium selenium 3.13.0 $ chromedriver --version ChromeDriver 2.
åˆå¿ƒè€…å‘ã‘Python実行環境Jupyter Notebook入門 - paiza times
(English article is here) ã“ã‚“ã«ã¡ã¯ã€å‰å²¡([twitter:@yoshiokatsuneo])ã§ã™ã€‚ Pythonã¯ã€CSVãªã©ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿å‡¦ç†ã€Webサービスã®é–‹ç™ºã€ã‚¹ã‚¯ãƒ¬ã‚¤ãƒ”ングã€ãƒœãƒƒãƒˆä½œæˆãªã©å¹…広ã„目的ã§ä½¿ã‚ã‚Œã¦ã„るプãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°è¨€èªžã§ã™ã€‚特ã«æœ€è¿‘ã¯ã€æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’・AIã®ãªã©ã®é–‹ç™ºã«é©ã—ãŸãƒ©ã‚¤ãƒ–ラリãŒå……実ã—ã¦ã„ã‚‹ã“ã¨ã‚‚ã‚ã£ã¦æ³¨ç›®ãŒé«˜ã¾ã£ã¦ã„ã¾ã™ã‚ˆã。 ãŸã ã€Pythonã‚’å˜ä½“ã§ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ«ã—ã¦ã‚‚ã€è¡¨ã‚„グラフを作ã£ãŸã‚Šã€ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ãªã©ã‚’æ•´ç†ã—ãŸã‚Šã™ã‚‹æ©Ÿèƒ½ã¯ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“。 ãã“ã§ã€Jupyter Notebookã¨ã„ã†ãƒ„ールãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ Jupyter Notebookを使ã†ã¨ã€ãƒ–ラウザ上ã§ç°¡å˜ã«ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ を実行ã§ãã‚‹ã†ãˆã€è¡¨ã‚„グラフãªã©ã‚‚表示ã§ãã¾ã™ã€‚ ã¾ãŸã€Markdownãªã©ã§æ–‡ç« も書ã‘ã‚‹ãŸã‚ã€ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã¨æ–‡ç« ã‚’ã‚ã‹ã‚Šã‚„ã™ãã¾ã¨ã‚ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ã€‚ã“ã®ã¾ã¨ã‚ãŸãƒŽãƒ¼ãƒˆã¯
日本語版最速ï¼? jupyter notebookã‚’googleãŒç¥žæ”¹é€ colaboratoryã«ã¤ã„ã¦ã¾ã¨ã‚ã¦ã¿ãŸã€‚ | Aidemy | 10秒ã§å§‹ã‚ã‚‹AIプãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°å¦ç¿’サービスAidemy［アイデミー］
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Pythonã«ã‚ˆã‚‹æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’入門 ～Deep Learningã«æŒ‘戦～
2. 本⽇ã®å†…容 l機械å¦ç¿’ lプãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°â¾”語Python lPythonã§ã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ lå„種⼿法ã®â½è¼ƒ lDeep Learningã®åˆ©â½¤ (Chainer / Keras) lã¾ã¨ã‚ サンプルコードã¯githubã«ã‚ã‚Šã¾ã™ https://github.com/yasutomo57jp/ssii2016_tutorial https://github.com/yasutomo57jp/deeplearning_samples 3. 機械å¦ç¿’ã¨ã¯ l データã‹ã‚‰è¦å‰‡æ€§ã‚„知è˜ã‚’â¾’ã¤ã‘ã‚‹ã“㨠l 出æ¥ã‚‹ã“㨠Ø 回帰 ²関数ã®ãƒ‘ラメータを推定ã™ã‚‹ Ø クラス分類 ²クラスを分類ã™ã‚‹åŸºæº–，ルールを⾒ã¤ã‘ã‚‹ Ø クラスタリング ²データを複数ã®é›†åˆã«åˆ†å‰²ã™ã‚‹ãƒ«ãƒ¼ãƒ«ã‚’â¾’ã¤ã‘ã‚‹ データã«æ½œã‚€è¦å‰‡æ€§ 知è˜ã‚’発⾒ ⼤é‡ã® データ 機械å¦ç¿’
ã©ã†ã™ã‚Œã°Pythonã‚’Juliaã¨åŒã˜ãらã„速ãå‹•ã‹ã›ã‚‹ã®ã‹ï¼Ÿ : 様々ãªã‚„ã‚Šæ–¹ã§è¨ˆç®—ã®é«˜é€ŸåŒ–を図る | POSTD
ã©ã†ã™ã‚Œã°Pythonã‚’Juliaã¨åŒã˜ãらã„速ãå‹•ã‹ã›ã‚‹ã®ã‹ï¼Ÿ : 様々ãªã‚„ã‚Šæ–¹ã§è¨ˆç®—ã®é«˜é€ŸåŒ–を図る Julia対Python 科å¦æŠ€è¡“計算ã«ã¯ã€Pythonãªã©ã®è¨€èªžã‚ˆã‚Šã‚‚Juliaを使ã£ãŸæ–¹ãŒã„ã„ã®ã§ã—ょã†ã‹ï¼Ÿ http://julialang.org/ ã«è¼‰ã£ã¦ã„るベンãƒãƒžãƒ¼ã‚¯ã‚’見るã¨ã€ã©ã†ã—ã¦ã‚‚ãã‚“ãªé¢¨ã«æ€ã£ã¦ã—ã¾ã„ã¾ã™ã€‚ã¨ã„ã†ã®ã‚‚ã€Pythonãªã©ã®é«˜æ°´æº–言語ã¯ã€ã‚¹ãƒ”ードé¢ã§å¤§å¹…ã«åŠ£ã£ã¦ã„ã‚‹ã®ã§ã™ã€‚ã‘ã‚Œã©ã‚‚ã€ã“ã‚Œã¯ç§ãŒæœ€åˆã«æ„Ÿã˜ãŸç–‘å•ã§ã¯ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“。ç§ãŒæ°—ã«ãªã£ãŸã®ã¯ã€ã€ŒJuliaã®ãƒãƒ¼ãƒ ãŒæ›¸ã„ãŸPythonã®ãƒ™ãƒ³ãƒãƒžãƒ¼ã‚¯ã¯ã€Pythonã«æœ€é©ãªã‚‚ã®ã ã£ãŸã®ã‹ï¼Ÿã€ã¨ã„ã†ã“ã¨ã§ã™ã€‚ ã“ã†ã„ã£ãŸå¤šè¨€èªžã®æ¯”較ã«ã¤ã„ã¦ã€ç§ã®è€ƒãˆã‚’è¿°ã¹ã¾ã—ょã†ã€‚ã¾ãšãƒ™ãƒ³ãƒãƒžãƒ¼ã‚¯ã¨ã„ã†ã®ã¯ã€å®Ÿè¡Œã™ã‚‹ã‚¿ã‚¹ã‚¯ã«ã‚ˆã£ã¦å®šç¾©ã•ã‚Œã‚‹ã‚‚ã®ã§ã™ã€‚よã£ã¦ã€ãã®ã‚¿ã‚¹ã‚¯ã‚’実行ã™ã‚‹ãŸã‚ã®æœ€é©ãªã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã‚’ã€å„言語ã«ç²¾é€šã—ãŸäººã€…ãŒæœ€
pythonã§ç¾Žã—ã„グラフæç”» -seabornを使ãˆã°ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿åˆ†æžã¨å¯è¦–化ãŒæ—ã‚‹ ãã®1 - Qiita
Pythonã§ã®ã‚°ãƒ©ãƒ•æç”» Pythonãƒãƒ£ãƒ¼ãƒˆã‚’æãå ´åˆã®å®šç•ªã¯ã€Œmatplotlibã€ã§ã™ãŒã€ãã®è¦‹ãŸç›®ã®ã‚„や野暮ã£ãŸã„æ„Ÿã˜ã¨ã€è¡¨è¨˜æ³•ã®ã‚„ã‚„ã“ã—ã•ãŒæŒ‡æ‘˜ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ãã“ã§ã€ã“ã®è¨˜äº‹ã§ã¯Matplotlibã®æ©Ÿèƒ½ã‚’より美ã—ãã€ã¾ãŸã‚ˆã‚Šç°¡å˜ã«å®Ÿç¾ã™ã‚‹ãŸã‚ã®ãƒ©ãƒƒãƒ‘ー的å˜åœ¨ã§ã‚ã‚‹ã€ã€ŒSeabornã€ã®ä½¿ã„方をå–り上ã’ã¾ã™ã€‚ â—† Overview of Python Visualization Tools http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 上記ã®è¨˜äº‹ã§ã¯Matplotlibã¨Seabornã«ã¤ã„ã¦ä¸‹è¨˜ã®ã‚ˆã†ã«æ›¸ã‹ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ matplotlibã«ã¤ã„㦠Matplotlib is the grandfather of python visualization packages. It is extremely powerful b
Machine Learning with Scikit Learn (Part I) - 人工知能ã«é–¢ã™ã‚‹æ–創録
今年ã®7月ã«é–‹å‚¬ã•ã‚ŒãŸSciPy2015ã®è¬›æ¼”å‹•ç”»ãŒEnthoughtã®ãƒãƒ£ãƒ³ãƒãƒ«ã§å…¬é–‹ã•ã‚Œã¦ã„る。今年もé¢ç™½ã„講演ãŒå¤šã„ã®ã§ã„ã‚ã„ã‚ãƒã‚§ãƒƒã‚¯ã—ã¦ã„る。 今年ã®ç›®æ¨™ï¼ˆ2015/1/11）ã«Pythonã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ライブラリã§ã‚ã‚‹scikit-learnを使ã„ã“ãªã™ã¨ã„ã†ã®ãŒå…¥ã£ã¦ã„ã‚‹ã®ã§ã€ã¾ãšã¯scikit-learnã®ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒˆãƒªã‚¢ãƒ«ã‚’一通り見るã“ã¨ã«ã—ãŸã€‚ Part Iã¨Part IIã‚’åˆã‚ã›ã‚‹ã¨6時間以上ã‚ã‚Šéžå¸¸ã«å……実ã—ã¦ã„る。IPython Notebookå½¢å¼ã®è³‡æ–™ã‚„データã¯ä¸‹è¨˜ã®GitHubアカウントã§æä¾›ã•ã‚Œã¦ã„る。ノートブックをダウンãƒãƒ¼ãƒ‰ã—ã€å®Ÿéš›ã«æ‰‹ã‚’å‹•ã‹ã—ãªãŒã‚‰ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒˆãƒªã‚¢ãƒ«ã‚’進ã‚ã‚‹ã¨ç†è§£ãŒã‚ˆã‚Šé€²ã‚€ã‹ã‚‚ã—ã‚Œãªã„。 ã‚ã¨ã§æŒ¯ã‚Šè¿”ã‚Šã‚„ã™ã„よã†ã«å†…容を簡å˜ã«ã¾ã¨ã‚ã¦ãŠããŸã„。 1.1 Introduction to Machine Learning 機械å¦ç¿’システムã®æµã‚Œã€‚教師ã‚
Python å¯å¤‰é•·å¼•æ•° を定義ã—ãŸãƒ¡ã‚½ãƒƒãƒ‰ã‚’呼ã³å‡ºã™ã¨ãã«æ°—ã‚’ã¤ã‘ã‚‹ã¹ãã“㨠～ アスタリスク１ã¤ã®å¯å¤‰å¼•æ•°ã¯ã€ã€Œã‚ーワード指定ã—ãªã„ã§ä¸Žãˆã‚‹ã€ / 「アスタリスク２ã¤ã®å¯å¤‰å¼•æ•°ã¯ã€ã‚ーワード指定ã—ã¦ä¸Žãˆã‚‹ã€ - Qiita
Python å¯å¤‰é•·å¼•æ•° を定義ã—ãŸãƒ¡ã‚½ãƒƒãƒ‰ã‚’呼ã³å‡ºã™ã¨ãã«æ°—ã‚’ã¤ã‘ã‚‹ã¹ãã“㨠～ アスタリスク１ã¤ã®å¯å¤‰å¼•æ•°ã¯ã€ã€Œã‚ーワード指定ã—ãªã„ã§ä¸Žãˆã‚‹ã€ / 「アスタリスク２ã¤ã®å¯å¤‰å¼•æ•°ã¯ã€ã‚ーワード指定ã—ã¦ä¸Žãˆã‚‹ã€ Pythonpython2.7å¯å¤‰é•·å¼•æ•°ãƒ¡ã‚½ãƒƒãƒ‰å®šç¾©å¼•æ•°
Pythonã§æ–‡å—列 <-> 日付(date, datetime) ã®å¤‰æ› - Qiita
from datetime import datetime as dt tstr = '2012-12-29 13:49:37' tdatetime = dt.strptime(tstr, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') strptimeã®ç¬¬äºŒå¼•æ•°ã¯ç¬¬ä¸€å¼•æ•°ã®ãƒ•ã‚©ãƒ¼ãƒžãƒƒãƒˆã‚’渡ã™ã€‚ 例ãˆã°ã€ tstr = '2012/12/29 13:49:37'ã ã£ãŸå ´åˆã€ dt.strptime(tstr, '%Y/%m/%d %H:%M:%S') æ–‡å—列ã‹ã‚‰æ—¥ä»˜(date) import datetime tstr = '2012-12-29 13:49:37' tdatetime = datetime.datetime.strptime(tstr, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') tdate = datetime.date(tdatetime.year, tdatetime.mo
multiprocessing ã®åŸºæœ¬ - Python Module of the Week
multiprocessing ã®åŸºæœ¬Â¶ サブプãƒã‚»ã‚¹ã‚’使用ã™ã‚‹æœ€ã‚‚ç°¡å˜ãªæ–¹æ³•ã¯å¯¾è±¡é–¢æ•°ã¨å…±ã« Process オブジェクトをインスタンス化ã™ã‚‹ã“ã¨ã§ã€ãã®å‡¦ç†ã‚’開始ã•ã›ã‚‹ãŸã‚ã« start() を呼ã³å‡ºã—ã¦ãã ã•ã„。 import multiprocessing def worker(): """worker function""" print 'Worker' return if __name__ == '__main__': jobs = [] for i in range(5): p = multiprocessing.Process(target=worker) jobs.append(p) p.start()
Python ã® logging 力を高ã‚ã‚‹
基本的ãªä½¿ã„æ–¹ 基本的ã«ã¯ä»¥ä¸‹ã®ã‚ˆã†ã«ä½¿ã†ã€‚ #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import logging if __name__ == '__main__': logging.basicConfig() logging.debug('this is debug message') logging.info('this is info message') logging.warning('this is warning message') logging.error('this is error message') logging.critical('this is critical message') 実行çµæžœã¯ä»¥ä¸‹ã€‚ WARNING:root:this is warning message ERROR:root:this is
236:HTMLをエスケープã™ã‚‹
HTML ã¨ã—ã¦æ„味をæŒã¤æ–‡å—をエスケープã™ã‚‹ Pythonスクリプトã®ä¸ã«ç¾ã‚ŒãŸæ–‡å—列をãã®ã¾ã¾HTMLã«å‡ºåŠ›ã™ã‚‹ã¨æœŸå¾…通りã«è¡¨ç¤ºã•ã‚Œãªã„ã“ã¨ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ ã“ã‚Œã¯ã€htmlã«å«ã‚ã‚‹ãŸã‚ã«ã¯ã‚¨ã‚¹ã‚±ãƒ¼ãƒ—ã—ãªãã¦ã¯ãªã‚‰ãªã„æ–‡å—ãŒã‚ã‚‹ãŸã‚ã§ã™ã€‚ HTMLã®ãƒ†ã‚ストã¨ã—ã¦ã‚¨ã‚¹ã‚±ãƒ¼ãƒ—ã—ãªãã¦ã¯ãªã‚‰ãªã„æ–‡å—ã¯ã€ã€Œ<ã€ã€Œ>ã€ã€Œ&ã€ã®ï¼“ã¤ã§ã™ã€‚ ã¾ãŸã€ã‚¿ã‚°ã®å±žæ€§éƒ¨åˆ†ã«ç¾ã‚Œã‚‹æ–‡å—ã®å ´åˆã¯ã€ã“れらã®ï¼“ã¤ã«åŠ ãˆã¦ã€ã€Œ"ã€ã‚‚エスケープã—ãªãã¦ã¯ãªã‚Šã¾ã›ã‚“。 ã“れらã¯ã€ 「&ã€----& 「>ã€----> 「<ã€----< 「"ã€----": ã¨ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ xml.sax.saxutils モジュールã«ã¯ã“れらã®æ–‡å—をエスケープã—ã¦ãれる escape, quoteattr 関数ãŒç”¨æ„ã•ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ escape 関数ã¯æœ¬æ–‡ç”¨ã§ã€ quoteattr ã¯ã‚¿ã‚°ã®å±žæ€§éƒ¨åˆ†ç”¨ã§ã™ã€‚ >>> f
パンダã®ä¼‘æ—¥Pythonã§ä¸¦åˆ—処ç†ã€€(multiprocessing)
ã“ã‚“ã«ã¡ã¯ã€‚ Pythonã§ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°å§‹ã‚ã¦ã‹ã‚‰æ„Ÿã˜ãŸã“ã¨ãªã‚“ã§ã™ãŒã€æœ€è¿‘ã®CPUã¯è¤‡æ•°ã‚³ã‚¢ãŒå½“ãŸã‚Šå‰ã«ãªã£ã¦ã„ã¦é‡ã„プãƒã‚°ãƒ©ãƒ を書ã„ã¦å®Ÿè¡Œã—ã¦ã‚‚CPU使用率100%ã«ã§ããªãã¦é¢ç™½ããªã„ã‚“ã§ã™ã‚ˆã。 ã†ã¡ã ã¨Core i7ãŒå…¥ã£ã¦ã„ã‚‹ã®ã§è¦‹ã‹ã‘上8CPUã®ã†ã¡1ã¤ã ã‘ãŒãƒ•ãƒ«ã«ä½¿ã‚ã‚Œã¦æ•°å—ã§ã¯13%ã«ã—ã‹ãªã‚Šã¾ã›ã‚“。 効率ãŒæ‚ªã„よã†ã«æ„Ÿã˜ã‚‹ã®ã¯ã‚‚ã¡ã‚ã‚“ã§ã™ãŒã€ã“ã‚Œã§ã¯ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã®é†é†å‘³ã§ã‚ã‚‹å¾æœæ„Ÿã‚„支é…æ„Ÿã‚’13%ã—ã‹äº«å—ã§ãã¾ã›ã‚“。 è‹¥ã‹ã‚Šã—é ƒã€æžœæ•¢ã«ã‚‚Cプãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã«æŒ‘戦ã—ãŸ(ãã—ã¦æŒ«æŠ˜ã—ãŸ)ã‚ã®é ƒã¯1CPU1コアã—ã‹ãªã‹ã£ãŸã®ã§é‡ã„プãƒã‚°ãƒ©ãƒ を書ã‘ã°100%ã§CPUãŒå‹•ãä»–ã®å‹•ä½œãªã©ä¸€åˆ‡å—ã‘付ã‘ãªã„よã†ãªçŠ¶æ…‹ãŒä½œã‚Œã¦éžå¸¸ã«èˆˆå¥®ã—ãŸã‚‚ã®ã§ã™ã€‚ ã‚ã‚Œã‹ã‚‰å¹¾å¹´ã€å†ã³ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°ã‚’始ã‚ã¦ã€æŠ€è¡“ã®é€²åŒ–ãŒã“ã‚“ãªã¨ã“ã‚ã‹ã‚‰ã‚‚ãƒãƒžãƒ³ã‚’奪ã£ãŸã®ã‹ã¨æ„•ç„¶ã¨ã—ã¾ã—ãŸã€‚ ã§ã€ã€ã€ ã¨ã‚Šã‚ãˆãšã€ŒCP
multiprocessingã§ä¸¦åˆ—å‡¦ç† - Qiita
#! /usr/local/bin/python # -*- coding:utf-8 import multiprocessing def plus_data(num): return num+1 def multi_plus_one(before_list): pool = multiprocessing.Pool(processes=4) return pool.map(plus_data, before_list) if __name__ == "__main__": before_list = range(10) print before_list # リストã®è¦ç´ ã«ã™ã¹ã¦+1 print multi_plus_one(before_list) #! /usr/local/bin/python # -*- coding:utf-8 import multiprocessing d
LDA ã«ã‚ˆã‚‹æ–‡æ›¸é›†åˆã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚° - y_uti ã®ãƒ–ãƒã‚°
潜在ディリクレé…分法 (Latent Dirichlet Allocation) ã«ã‚ˆã‚‹æ–‡æ›¸é›†åˆã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã‚¿ãƒªãƒ³ã‚°ã‚’試ã—ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚ LDA ã®å®Ÿè£…ã¯æŽ¢ã›ã°è‰²ã€…ã¨å‡ºã¦ãã‚‹ã®ã§ã™ãŒã€ä»Šå›žã¯ plda を利用ã—ã¦å®Ÿé¨“ã—ã¾ã™ã€‚plda ã®ã‚½ãƒ¼ã‚¹ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã¯ä¸‹è¨˜ã® URL ã‹ã‚‰ãƒ€ã‚¦ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒ‰ã§ãã¾ã™ã€‚ http://code.google.com/p/plda/ 実験用ã®ã‚³ãƒ¼ãƒ‘スã«ã¯ wikipedia ã®ã€Œè¦ç´„ã€ã‚’使ã„ã¾ã™ã€‚ダウンãƒãƒ¼ãƒ‰ã•ã‚Œã‚‹ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã¯å·¨å¤§ãªã®ã§ã€ã“ã“ã‹ã‚‰é©å½“ã«é–“引ã„㦠5000 記事を利用ã—ã¾ã™ã€‚ã¾ãŸã€æ¥µç«¯ã«çŸã„記事ã¯ä½¿ã„ãŸããªã„ã®ã§ã€å†…容㌠100 æ–‡å—未満ã®è¨˜äº‹ã¯é™¤å¤–ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ $ wget http://dumps.wikimedia.org/jawiki/latest/jawiki-latest-abstract.xml $ grep '^<abstract>' jawiki-
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