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こんにちは。 Anews の開発に携わっている Engineer の 羽柴 と申します。 Anews はフロントエンドをVue で開発しています。 自分自身の背景として、Stockmarkに入社するまではReact を使って開発していたのでVue の経験は殆どない状態でした。 そこで理解を深めるために chibivue を使った勉強会を社内で進めています。 その時に気づいたことを share したいなと思い、この記事を書きました。 ja.vuejs.org chibivueとはVue を書き始めた感想 chibivue の勉強会を進めて Proxyについて でもなんで まとめ 余談 最後に chibivueとは ubugeeei.github.ioVue を最少単位で作ってみようという project です。 浅い理解でよければ公式 docs をさらっと読んで実装するのが早いので
ビジネスのドメインや最新情報に対応した130億パラメータの日本語LLMの公開
より多くの “気づき” を届ける- 世界中のテキストの構造化に挑む Knowledge Unit の紹介 -
ストックマークの社内研修の公開版※資料です。 （※実際に研修で利用したものとは異なります）
Position-wise analysis In this section, we analyse the normalised positions of false positives generated by the model. Noise prediction and footer removal tend to makeerrors in different parts of the document.Errors of noise prediction can appear anywhere in the document, while those for footer removal are more likely to appear near the end. As important content often appears at the beginning of
Web上の記事から意味のある情報を抽出するためのノイズ削除の方法を紹介している。また、ChatGPTによるノイズ削除との比較も示す。
日本語ビジネスニュースコーパスを学習したBART事前学習済モデルを紹介します。
ストックマークではプロダクト開発の方法として、プレスリリース駆動開発を採用しています。本記事ではそこから分かった3つの変化を紹介します。
OpenSearchのMore Like This Queryを利用した類似記事集約について解説します。
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