要約
こんにちは、私が今回紹介するのは日本でも有名な企業でPythonを活用している事例です。
Pythonは現在、機械学習やデータ分析などの分野で広く使われており、この企業もその効果を活かしています。
以下、具体的な事例をご紹介します。
詳細内容
今回は、株式会社メルカリがPythonを活用した事例を紹介します。
株式会社メルカリは、フリマアプリ「メルカリ」を運営している企業です。
Pythonは同社において、機械学習やデータ分析に広く使われています。
その中でも特に、自然言語処理(NLP)における活用が目立ちます。
例えば、商品の説明文やユーザーのコメントなどに対して、自然言語処理を行うことで、商品のカテゴリーや価格などの情報を自動的に抽出することができます。
これにより、商品登録の手間を減らし、ユーザーがより簡単に商品を登録できるようになりました。
また、商品の画像認識にもPythonを活用しています。
商品の写真をアップロードすると、その商品が何であるか自動的に判定し、適切なカテゴリーに割り当てます。
これにより、商品の登録作業が迅速かつ正確に行えるようになりました。
さらに、機械学習によるユーザー推薦システムにもPythonを活用しています。
ユーザーが過去に売買された商品データを分析し、類似性の高いユーザーを自動的に抽出することで、そのユーザーに最適な商品を推薦することができます。
これにより、ユーザーはより興味のある商品を見つけやすくなり、売上も増加しました。
以上のように、株式会社メルカリではPythonを活用することで、商品登録作業の自動化やユーザーのニーズに合った商品推薦など、様々な分野での効果的な活用を実現しています。
以下は、Pythonを用いた自然言語処理による商品カテゴリー自動抽出の例で
```python
import MeCab
import retagger = MeCab.Tagger('-Owakati')def extract_category(description):
# 不要な文字を削除
description = re.sub(r'[【】]', '', description)
description = re.sub(r'[（）()]', '', description)
# MeCabで形態素解析
words = tagger.parse(description).split()
# カテゴリーリストの読み込み
with open('category_list.txt', 'r') as f:
category_list = [i.strip() for i in f.readlines()]
category_score = {}
# 単語ごとに、カテゴリー名に出現したかどうかのスコア付け
for word in words:
for category in category_list:
if word in category:
if category in category_score:
category_score[category] += 1
else:
category_score[category] = 1
# スコアの高いカテゴリーを抽出
sorted_categories = sorted(category_score.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
category = sorted_categories[0][0]
return category
```このコードでは、商品の説明文から不要な文字を削除し、MeCabを用いて形態素解析を行います。
その結果得られた単語ごとに、カテゴリーリストに出現したかどうかのスコアを計算し、スコアの高いカテゴリーを抽出します。
以上が、株式会社メルカリがPythonを活用した自然言語処理の一例です。
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