1年以上前に作ってずっと使ってた奴を、少し直してrubygemにした。 くわしい使い方はhttp://shokai.github.com/twに書いた。 何か要望あればtwitterかgithubのissueかblogのコメントでください。 ※活用方法をTwのレシピに書きました インストール 特別なライブラリは使っていないのでMacならすぐインストールできるはず gem install tw tw --help 機能 すぐ使えるように名前が短い、インストール・セットアップが楽 表示がカラフル 複数のユーザやリストをマージして表示できる DM読み書き public timelineの検索 user stream、filter stream読める。なんかよく切断されるので自動再接続するようにしといた 複数アカウント使える UNIX pipeからもtweetできる 作った経緯 フルスクリーンのタ
Twitter Data Grants（データグランツ／データ供与）と名前をつけた、研究機関向けのテストプロジェクトを始めました。 日本も含め、世界各国の方々がご自分の意見を述べたり、何かのイベントを他の人たちと楽しんだり、様々な目的でTwitterを利用していらっしゃいます。毎日5億件以上のツイートが送信されるTwitterには、次に風邪が流行るタイミングなどの健康に関する情報や、地球の東側から順々に新年が明ける様子のように世界全体の動きなど、洞察や研究に役立つデータも存在します。 でも、外部の研究機関がこのようなTwitterのデータにアクセスすることはなかなか難しい状況でした。今日から始まるTwitter Data Grantsプログラムは、研究機関や研究者のみなさんにご必要なデータにアクセスできる機会を提供するものです。 このプログラムにご興味をお持ちの研究機関のみなさんは、お考に
昨年10月にはtwitterのコンテンツの方をよく見てなかったんですが、 .jsonには 各々tweet（text、source）だけでなくユーザ（ 言語、 source 、 フォロー数、フォロワー数、tweet数、お気に入り数 ）なども直接見ることができるので、 と、いうことは どんなハードウェア使ってるユーザがどれだけツイートするのか、とか 複合条件下のリツイート傾向とか、も分かりますよ。 https://stream.twitter.com/1.1/statuses/sample.json このsample.jsonが本当に一様なサンプルであるのかはかなり疑問なのですが 2014/1/28〜1/31の間に時間開けてサンプリングしました。 たった10万tweetぐらいで 270MBにもなります。 ........... サンプルが本当に一様ならば、全tweetの内 24215/997
The time has come, the bird is back. Welcome to AlfredTweet 2. AlfredTweet has been migrated to the new Alfred 2 and has all the old favorites, plus a few new features. Please notice that any commands that send a tweet or direct message are actioned by pressing Cmd+Enter, not just Enter. I did this to prevent people from accidentally sending a tweet too early, when they weren’t ready. You can rem
"Automatically Constructing a Normalisation Dictionary for Microblogs" 概要 Twitterとかでの単語の正規化用の辞書を作る話。 例、2morw→tomorrow 手法 文脈類似度の似た、辞書にない単語(OOV)と辞書にある単語(IVのペア)を集める 集めたペアを文字列的な類似度でリランキング 一定の長さと頻度以上の単語のみを対象とする。 文脈類似度 ある単語が出てきた時に周りに出てくる単語。 これが似ている単語は意味が似ていると考えられる。 文脈類似度を測る時の設定 窓幅(単語の周りの何個までを文脈として考えるか) n-gramのnをいくつにするか インデックス: 文脈に相対的な位置情報をつけるか IV or All: IV だけを文脈に登場した単語としてみなすかどうか 品詞や構文的な情報は使っていない。 類似度の測
来たる 3/13〜16 に広島で行われる言語処理学会年次大会(NLP2012)にて発表する「極大部分文字列を使った twitter 言語判定」の論文を公開。 中谷 秀洋, 極大部分文字列を使った twitter 言語判定, 言語処理学会第18年次大会, 2012 http://ivoca.31tools.com/misc/nlp2012_nakatani.pdf 【注】 言語処理学会の公開規定が「大会での発表後」であったため、一旦公開を取り下げていましたが、発表終了したので再公開しました。 http://www.anlp.jp/rules/repository.html 【／注】 第8回 TokyoNLP で発表した「∞-gram を使った短文言語判定」と基本線は同じ。ただしその発表の時にお約束していたとおり、17言語の判定精度で 99.1% を達成している。99% 越えは作り始める前から
これはある意味で当然かもしれませんが、ちょっと興味深い発見があったというニュース。Twitter上に流れる大量のツイートを分析したところ（この手の研究が多くなりましたね）、文章のスタイルに「方言」が確認できるとの結果が出たそうです： ■ Twitter study finds accents alive and well (Washington Post) これはカーネギーメロン大学の研究者らが行ったもので、分析対象となったのは2010年3月に投稿された38万件のツイート。で、地域によって書き方に差が出ることが確認されたそうなのですが、面白いのは「ツイート内で使われているボキャブラリーを調べれば、投稿者の居場所（というよりも出身地？）を300マイル以内の精度で特定できる」のだとか。 例えばこんな感じ： You write, "Coo" in a tweet, you're probably
Topsy、Twitterの全てのツイートを検索可能に ソーシャル分析を提供する Topsy、Twitter でこれまで発信されてきた5,000億超のツイートの検索サービスを発表。 公開日時：2013年09月05日 01:40 ソーシャル分析ツールを提供する米Topsyは2013年9月4日、2006年のTwitterサービス開始以降の全てのツイートを検索可能になったことを発表した。 Topsyは先月、2010年中旬以降の Twitter から発信されたすべてのツイートを検索出来るサービスを公開したが、さらに過去に遡ることが可能になった。同社によると5,400億ツイートがインデックスされており、これは Microsoft Bing のインデックスより大きなサイズという。最初のツイートは2006年春で、Twitter 創設者によるものだった。 Every tweet ever publishe
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Twitter API v1.1完全移行まであと1ヶ月を切りましたね！対応に非常に慌てているshiba_yu36です。 どんな変更があるかは結局、Twitter API 1.1で何が変わる？ 5つのポイント：Twitter APIと開発者規約変更のインパクトまとめ - ＠ITあたりにまとまっているとして、今日はTwitter API v1.1とperlでTwitter APIを使っているとおそらく使っているNet::Twitter::Liteについて書いていきたいと思います。 Net::Twitter::Liteに関連するTwitter API変更点 今回の変更では本当に本当にいろいろ変わるのですが、Net::Twitter::Liteに関わる変更としては以下の様なものが挙げられます。ほかにもあるかもしれません。 http(s)://api.twitter.com/1/* -> http(
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