概要 こんにちは@kajyuuenです。 日本語自然言語処理のData Augmentationライブラリdaajaを作成しました。 この記事ではdaajaが実装しているData Augmentation手法についての解説とその使い方について紹介します。 ソースコードは以下のリポジトリで公開しています。 github.com また、このライブラリはPyPIに公開しているのでpip install daajaでインストールが可能です。 はじめに Data Augmentationとは Data Augmentationとは元のデータから新しいデータを生成し、データ数を増やす手法です。 日本語ではデータ拡張という名前で知られています。 ラベル付きデータを擬似的に増やすことによって、アノテーションコストを必要とせずにモデルの汎化性能や精度の向上が期待できます。 対応している手法 現在daajaは

Guest post by Docker Community Member Justin Chadell. This post originally appeared here. As of a couple weeks ago, Docker’s BuildKit tool for building Dockerfiles now supports heredoc syntax! With these new improvements, we can do all sorts of things that were difficult before, like multiline RUNs without needing all those pesky backslashes at the end of each line, or the creation of small inline

macos版の Microsoft WordでPDF出力をする場合、 目次の設定が出来ないようなので、スクリプトを書いてなんとかしてみました。 このエントリでは、その調査を行った際のメモを残しておきます。 # Windows版では、目次付きのPDFが出力できるようですが 作成したスクリプト実際に作成したスクリプトは、以下のようなスクリプトです。 add_outline_to_pdf.py https://gist.github.com/takemikami/7ac487f664a72cc25b49229b535b4c9e # PDFにoutlineをつけるスクリプト # # 概要: # PDFファイルの本文中にある目次の文字列を解析し、 # 解析結果を元にPDFにアウトラインを設定する # セットアップ: # pip install pdfminer.six # pip install p

特殊メソッドとは Pythonのクラスでは「特殊メソッド」と呼ばれるメソッドを定義（オーバーライド）できる。特殊メソッドとは、各種の演算子や組み込み関数などの操作の対象として、独自のクラスを利用できるようにするための仕組みだと考えられる。つまり、クラスを自分で定義しているときに、適切な名前の特殊メソッドを適切にオーバーライドすることで、例えば、次のような処理が可能になる。

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