プロンプトエンジニアの実際の業務内容とは
開発者のAI失敗体験
開発者の田中さんはAIアシスタントに興味があり、コンピュータを開いて「コードを書いて」と入力しました。
AIアシスタントの返答：「了解です、コードを書きます：console.log("Hello World")」
田中さん：？？？
再度挑戦して「もっと複雑なコードを書いて」と入力。
AIアシスタント：「了解、複雑なコード：function fibonacci(n) { return n
6月16日 16:22 投稿
LDAを用いたトピックベースのキーワード抽出手法
LDA（潜在的ディリクレ配分法）は、文書集合から潜在的なトピック構造を抽出するための確率的生成モデルであり、直接的な意味解析ではなく、統計的手法によって文書内の重要な語彙を特定します。この手法は、文書が複数のトピックの混合で構成され、各トピックが単語の確率分布を持つという仮定に基づいています。
トピック数の選定
LDAでは、事前にトピック数Kを設定する ...
6月8日 19:39 投稿
Qwen3-0.6B-FP8のクイックスタート：思考モードをワンクリックで有効化し、AIの推論プロセスを体験
Qwen3-0.6B-FP8のクイックスタート：思考モードをワンクリックで有効化し、AIの推論プロセスを体験
AIがどのように「問題を考える」のか、そのプロセスを直接見てみたいことはありませんか？以前はAIに質問しても、まるでブラックボックスのように直接答えが返ってくるだけで、その間の思考プロセスは見えませんでした。しかし、Qwen3-0.6B-FP8を使えば、「思考モード」を ...
6月2日 23:55 投稿
データの分断を解決：ChatBIによるデータ言語の統一と意思決定の効率化
データ駆動型の企業では、データを活用した意思決定が求められる一方で、部門ごとに異なるデータ解釈が混乱を招くことがよくあります。マーケティング部は「優良顧客」を直近1ヶ月にアクションがあったユーザーと定義し、営業部は客単価5000円以上、プロダクト部はコア機能を頻繁に使うユーザーと定義する——こうした「データ方言」の問題は、ミーティングを業務議論ではな ...
6月1日 17:19 投稿
中国語情報抽出のためのCNNベースツール
CNN4IE
プロジェクトURL: https://github.com/jiangnanboy/CNN4IE
本プロジェクトは、CNNの様々なバリエーションを用いて中国語情報抽出を実装するものです。今後、異なるモデルが継続的に追加されていきます。
CNN4IEは、CNNの各種改良版に基づき、異なるモデルブロックを融合させ、中国語情報抽出タスクに適用しています。
概要
現在の主な機能は中国語エンティティ抽出 ...
5月31日 06:45 投稿
Meta AI入門：機能と制限を完全ガイド
Meta AIとは
Meta AIは、Meta（旧Facebook）社が開発した一連の人工知能ツールとモデルの総称です。Metaのプラットフォーム（Facebook、Instagram、WhatsAppなど）におけるユーザー体験の向上を目的としており、ソーシャルメディア分野における人工知能技術の発展を推進しています。
利用制限
VPN接続が必要
特定の国からのアクセスのみ許可（米国、オーストラリア、カナ ...
5月23日 17:03 投稿
車ユーザレビューの意味クラスタリングによる主要10問題点の抽出
自動車ユーザレビューの意味的クラスタリングと課題分析
自動車メーカーとディーラーは日々膨大なユーザレビューを受け取りますが、これらのデータを手動で解析するのは困難です。all-MiniLM-L6-v2モデルを使用して、類似した意味を持つコメントをグループ化し、ユーザーの主な懸念点を効率的に抽出することができます。
all-MiniLM-L6-v2モデル概要
all-MiniLM-L6-v2 ...
5月23日 00:33 投稿
R言語による自然言語処理：テキスト分類の実装
本記事では、R言語を使用した自然言語処理の実践的な手法として、TF-IDFと類似度行列を用いた文書分類について解説します。この手法は、任意のテキストが既存のどの文書カテゴリに最も類似しているかを判断するために使用できます。
1. データ準備
まず、分析対象のデータを読み込みます。ここではCSVファイルからデータをインポートし、必要な前処理を行います。
libr ...
5月21日 02:23 投稿
NLP実践入門：One-Hotエンコーディングの実装
One-Hotエンコーディング（一位有効符号化）とは、N個の状態をエンコードするためにNビットの状態レジスタを使用する方法です。各状態には独立したレジスタビットがあり、任意の時点で有効なビットは1つだけです。
例えば、性別を考えた場合、男性と女性の2つの選択肢があり、2ビットで表現されます：
男性：10
女性：01
英語テキストのOne-Hotエンコーディング
import t ...
5月20日 22:00 投稿
TF-IDFを使ったR言語でのキーワード抽出
自然言語処理において、文書から重要な情報を効率的に抽出する技術は非常に重要です。この記事では、R言語を使用してテキストデータからキーワードを自動的に抽出する方法について説明します。特に、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）というアルゴリズムに焦点を当て、その実装例を紹介します。
TF-IDFの基本概念
TF-IDFは、単語の重要度を評価するため ...
5月19日 22:02 投稿