類推能力の評価方法としての二項が未知の四項類推課題の提案
単語埋め込みモデルの評価課題として通常用いられる、既存の四項類課題が認知科学の視点から類推能力を測定するために適切ではないことを指摘し、こうした問題点を克服する新たな四項類推課題を提案しました。
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ウェブマスター的ポジションで、自社サイトの開発、SEO、広告運用、マーケティングデータの分析およびレポーティング、データ基盤の整備を担当しています。データの取得から整備、分析から施策まで、データドリブンな施策の実施と改善が得意です。
自社サイトの管理/開発。 Google AnalyticsやGoogle広告といったマーケティングツールの活用、マーケティングデータの分析。継続的なウェブサイトのSEO改善、コンテンツ追加、広告運用。
本来はてなブログにあった自社サイトのブログを、Headless CMSの導入をきっかけに自社サイトに移行しました。移行に際してははてなブログから記事一覧をエクスポートし、Pythonを用いた前処理を実行して自社CMSに適した形式に変換、足りない情報はスクレイピングなどを用いて追加しました。その後Headless CMSを管理するチームと協力して、1000以上の記事を継続的に表示される形で旧サイトから新サイトに移行、リダイレクトを貼ることでSEOに悪影響を与えることなく移行を完了できました。
米国本社製品のヘルプ・UIの翻訳、日本側ウェブサイトの改修・管理。
既存の単語埋め込みモデルの類推演算を拡張し、与えられたデータ基づいて単語ベクトルの重み付けを調整し、類推課題をより高精度で解けるような演算を提案しました。
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単語埋め込みモデルの評価課題として通常用いられる、既存の四項類課題が認知科学の視点から類推能力を測定するために適切ではないことを指摘し、こうした問題点を克服する新たな四項類推課題を提案しました。