ねことくまとへび

「紅白戦で活躍！」と言われても、打たれた、抑えられた相手もライオンズの選手ですから、なかなか素直に喜ぶことができないのが辛いところです。

西武斉藤が紅白戦で本塁打、定位置奪取へ猛アピール - 野球 : 日刊スポーツ

現時点でも貴重な控えの戦力ではありますが、それだけで終わるのはもったいない。レギュラーに定着できれば盗塁王を争えるだけの脚はありますし、守備も申し分ありません。課題になっている打撃でアピールできたのは大きいと思います。

朝からコワーキングスペースでjoeくんとコーディング。夕方から意識高い系の会合が始まるまでは快調に作業が進みました。一昨年、昨年は2人とも激務だったため、Thunder Clawの活動もやや停滞気味でしたが、今年は少しずつペースを上げていきたいところです。

夜までコーディングしたあとは飲み会へ。しがらみのない飲み会は実に楽しいものです。

ちなみに、来週火曜日には野球好きの方々と新年会、金曜日にはDroidKaigi 2016の懇親会があり、また、今週水曜日に予定されていた職場の歓迎会が障害対応で流れたので、それが来週のどこかに組み込まれる可能性もあります。なかなかハードな一週間になりそうです。

炭谷さんが頑張ってくれました。

開幕シリーズは全3試合で来場者プレゼント！選手・ファン・球団が一体になって開幕ダッシュだ！ | 埼玉西武ライオンズ オフィシャルサイト

開幕戦の25日（金）は今年のスローガンがデザインされたフラッグ、26日（土）と27日（日）はそれぞれデザインの違うフリースがプレゼントされるということで、開幕シリーズからかなり力を入れてきましたね。最近のライオンズは本当に頑張っていると思います。これが集客につながってくれると嬉しいです。

そして、今シーズンこそ、寒さが始まる日本シリーズでも、皆さまにフリースを着ていただく機会を必ずつくります！

開幕シリーズは全3試合で来場者プレゼント！選手・ファン・球団が一体になって開幕ダッシュだ！ | 埼玉西武ライオンズ オフィシャルサイト

日本シリーズの時期の寒さはフリース程度じゃ……いえ、何でもありません。

昨日に引き続いてWord2Vecのお話です。

このブログはプロ野球とクイズマジックアカデミーの話題が中心になっています。そのような文章を解析しようと思うと、プロ野球はともかく、QMAに関しては独特の用語でつまづいてしまいます。

Qiitaの記事を参考にして、Wikipediaの見出し語とはてなキーワードをベースにしたユーザー辞書を作成したものの、これもQMAの用語を解析するのにはほとんど役に立ちません。どうやらQMA関係の単語は自力でユーザー辞書を構築する必要がありそうです。

まずは、解析を難しくしている諸悪の根源とも言える、私の歴代カードネームたち。

• さいれんす
• ちぃといつ
• パグリアルよ
• シアンフロこ
• ポニーともり
• ねつれつかんげい
• ぱいそにすた

1単語として認識できず、微妙な位置で分割されてしまうことの多い階級。

• 修練生
• 見習魔術士
• 初級魔術士
• 中級魔術士
• 上級魔術士
• 魔道士
• 大魔道士
• 賢者
• 大賢者
• 青銅賢者
• 白銀賢者
• 黄金賢者
• 白金賢者
• 金剛賢者
• 金剛天賢者
• 天青賢者
• 天青天賢者
• 紅玉賢者
• 紅玉天賢者
• 翡翠賢者
• 翡翠天賢者
• 黄玉賢者
• 黄玉天賢者
• 琥珀賢者
• 琥珀天賢者
• 瑠璃賢者
• 瑠璃天賢者
• 紫宝賢者
• 紫宝天賢者

大字がネックになっている、賢者以降の段位。

• 初段
• 弐段
• 参段
• 肆段
• 伍段
• 陸段
• 漆段
• 捌段
• 玖段
• 拾段

難しく考えずに機械的に潰せるのはこのくらいだと思います。

それ以外でなんとかしたいのは形式名、ほかのプレイヤーのカードネームです。

形式名については、つねに正式名称で書いているとは限りませんので、考えられる略称を網羅する必要があります。そうなると、すべての形式に対応するのは難しそうなので、武器にしたことがある形式だけをフォローするというのはありかもしれません。

• スポーツランダム1
• スポラン1
• スポ1
• アニメ＆ゲーム並べ替え
• アニゲ並べ替え
• アニ並
• アニメ＆ゲームパネル
• アニゲパネル
• アニパネ
• ライフスタイルその他
• ライスタその他
• ライ他
• 文系学問その他
• 文系その他
• 文他
• 理系学問スロット
• 理系スロット
• 理スロ
• 芸能タイピング
• 芸タイ

ほかのプレイヤーのお名前については、ランキングのページをスクレイピングして辞書を作るという方法が考えられます。もっとも、私が記事中でお名前に言及するケースのことを考えると、南流山に集うメンバーの名前を登録するだけで充分なのではないかという気もしますが。

先日からWord2Vecでこのブログの文章を解析して遊んでいます。

たとえば、トップクラスで登場回数が多いであろう単語の「ルキア」で試してみた場合。

>>> from gensim.models import word2vec
>>> data = word2vec.Text8Corpus('blog.txt')
>>> model = word2vec.Word2Vec(data, size=200)
>>> result = model.most_similar([u'ルキア'])
>>> for line in result:
...     print line[0], line[1]
...
乳 0.89840221405
たん 0.862920045853
巨乳 0.857208371162
おっぱい 0.838615298271
ツンデレ 0.835276961327
シャロン 0.823800504208
ミランダ 0.822859883308
先生 0.818835616112
神 0.811951637268
アイケルバーガー 0.801456212997
>>>

1、3、4位は当然の結果といえるでしょう。2位も「ルキアたん」という書き方を何度かしていたことを考えれば納得です。10位は見なかったことにしておいてください。