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需要のスキマを、技術の無駄遣いで解決していきたいです。

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HRTechするために会議情報を機械学習させる

TL; DR会議データを活用することでこんなものを作るための、学習モデルを作ります。 1. 前提・ここを読んでいること ・その上で、以下のデータを準備してあること 　　・形態素解析済の会議データ 　　　　・filterred_mecabdata.pkl 　　・メンバー詳細データ 　　　　・memberdict.pkl 　　　　・ただし、本記事ではこのファイルは使用しません 以降、使用するのは国会議事録のデータを元にした会議データです。 2. 機械学習各メンバに特徴的な文章

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    • 会議情報を機械学習して、HRTechしてみた

      TL; DR社内に眠るダークデータ、会議関連のデータを活用することで、有識者検索エンジンを作ります。 これで、社内の有識者やその有識者へのコンタクトパスを探せるようにします。 1. 背景 1.1 働き方改革とはなんぞ働き方改革あるあるとして、ジタハラがよく言われますね。 ジタハラ： 残業時間削減のための具体策がないまま、社員に「残業をするな」「定時に帰れ」などと退社を強要すること とあります。真面目な皆さんは、言われたとおりに帰ります 持ち帰ってサービス残業することに

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      • データサイエンティスト的な内容を投稿していこうかと

        これまで自分のblogやQiitaに記事を投稿してきました。 もうそうして何年か経つが、既に存在しているプラットフォーム（それこそnoteやQiita）に投稿したほうが、人の目に触れやすいなぁ、と実感し始めています。まぁ、自分のSNSアカウントで拡散したところで、知り合いしか見ないですからね。 ということで、基本的にはオリジナル投稿はどこかで一元管理して、サマリだけをnoteに投稿してみようかと思い、始めてみることにします。 あ、見出し画像はこの投稿とは全く関係ありません

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      HRTechするために会議情報を機械学習させる

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      • 会議情報を機械学習して、HRTechしてみた

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      • データサイエンティスト的な内容を投稿していこうかと

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