Vývojáři svobodného 3D softwaru Blender představili (𝕏, Mastodon, Bluesky) nejnovějšího firemního sponzora Blenderu. Je ním společnost Anthropic stojící za AI Claude a úroveň sponzoringu je Patron, tj. minimálně 240 tisíc eur ročně. Anthropic oznámil sponzorství v tiskové zprávě Claude for Creative Work.
VNC server wayvnc pro Wayland kompozitory postavené nad wlroots - ne GNOME, KDE nebo Weston - byl vydán ve verzi 0.10.0. Vydána byla také verze 1.0.0 související knihovny neatvnc.
Bylo oznámeno vydání Fedora Linuxu 44. Ve finální verzi vychází šest oficiálních edic: Fedora Workstation a Fedora KDE Plasma Desktop pro desktopové, Fedora Server pro serverové, Fedora IoT pro internet věcí, Fedora Cloud pro cloudové nasazení a Fedora CoreOS pro ty, kteří preferují neměnné systémy. Vedle nich jsou k dispozici také další atomické desktopy, spiny a laby. Podrobný přehled novinek v samostatných článcích na stránkách
… více »David Malcolm se na blogu vývojářů Red Hatu rozepsal o vybraných novinkách v GCC 16, jež by mělo vyjít v nejbližších dnech. Vypíchnuta jsou vylepšení čitelnosti chybových zpráv v C++, aktualizovaný SARIF (Static Analysis Results Interchange Format) výstup a nová volba experimental-html v HTML výstupu.
Byla vydána verze R14.1.6 desktopového prostředí Trinity Desktop Environment (TDE, fork KDE 3.5, Wikipedie). Přehled novinek v poznámkách k vydání, podrobnosti v seznamu změn.
Jon Seager z Canonicalu včera na Ubuntu Community Hubu popsal budoucnost AI v Ubuntu. Dnes upřesnil: AI nástroje budou k dispozici jako Snap balíčky, vždy je může uživatel odinstalovat. Ve výchozím nastavení budou všechny AI nástroje používat lokální AI modely.
Nový ovladač Steam Controller jde do prodeje 4. května. Cena je 99 eur.
Greg Kroah-Hartman začal používat AI asistenta pojmenovaného gkh_clanker_t1000. V commitech se objevuje "Assisted-by: gkh_clanker_t1000". Na social.kernel.org publikoval jeho fotografii. Jedná se o Framework Desktop s AMD Ryzen AI Max a lokální LLM.
Ubuntu 26.10 bude Stonking Stingray (úžasný rejnok).
Webový prohlížeč Dillo (Wikipedie) byl vydán ve verzi 3.3.0. S experimentální podporou FLTK 1.4. S příkazem dilloc pro ovládání prohlížeče z příkazové řádky. Vývoj prohlížeče se přesunul z GitHubu na vlastní doménu dillo-browser.org (Git).
Aneb malé povídání o n-gramech a Rku. Honzíkovi slibuji, že to bude mít větší hodnotu a lepší formátovaní než minule!
O co nám dnes půjde? Na vstupu máme titulky (anglické) z kompletní první série seriálu Southpark a budeme zjišťovat, jestli se v textu neobjevují nějaké opakující se patterny. K analýze nám poslouží tradičně jazyk R a jeho knihovny textcat, tau a k zobrazení výsledků pak wordcloud.
Jako první si někde obstaráme textové soubory s titulky, které budeme analyzovat. Ty umístíme do jednoho adresáře, v našem případě nazvaném "southpark", a s tím již pracujeme v R. Dále načteme potřebné knihovny a vytvoříme korpus, který bude obsahovat náš adresář.
library(textcat)
library(tau)
library(wordcloud)
korpus <- Corpus(DirSource("southpark", encoding="UTF-8"), readerControl = list(language = "en"))
Dále si do proměnné ngramy uložíme výsledek funkce textcnt, které předáváme v parametru n řád n-gramu. Postupně jsem to provedl pro n=1, 2, 3 a 4.
ngramy <- textcnt(korpus, method = "string",n=3)
Abychom mohli výsledek zobrazit jako wordcloud, musíme jej převézt z formátu textcnt na dataframe. To řeší následující příkaz:
df <- data.frame(word = names(ngramy), freq=unclass(ngramy))
Zbytek již je opakování z minula:
pal2 <- brewer.pal(8,"Dark2")
png("wordcloud_ngram.png", width=1024,height=768)
wordcloud(df$word,df$freq, scale=c(10,.2),min.freq=3,
max.words=150, random.order=FALSE, rot.per=.15, colors=pal2)
dev.off()
V prvním kroku nám vyjde úplně normální wordcloud, který je dosti nevypovídající - nebyla použita žádná stopwords, a tak převládají členy "a" a "the".
V dalším kroku pro n=2 je výsledek již zajímavější. Mezi nejčastějšími spojeními dvou slov se nám již objeví "south park", ale pořád to hyzdí nicneříkající "have to", "are you" a podobné.
U n=3 začíná být výsledek již opravdu zajímavý. Mezi nejčastějšími tříslovnými výrazy se objevují věci jako "oh my god", což je klasická Cartmanovská hláška, popřípadě "Terrance and Phillip" podle které Southpark zcela jistě identifikujeme a "Kathie Lee Gifford", která prostě musí zemřít!
A máme tady zlatý hřeb večera - n=4! Zde dominuje především asi nejvíce WTF věta "hut hut hut hut", u které doteď nevím co znamená. Southpark se dá rozeznat podle "my god they killed" a "a big fat ass". Pro n-gram pro čtyři slova je problematická především malá délka vstupního textu, kvůli čemuž máme velmi málo výsledků a nejsou příliš reprezentativní.
Jako bonus jsem spočítal a vykreslil do grafu vzdálenost slov "killed", "kenny" a "bastards" v jednotlivých epizodách. Výsledek zde:
Měření dopadlo úspěšně a nebyl při něm nikdo zraněn. Na pár příkladech jsme si předvedli, jak analyzovat text z pohledu výskytů sousloví. Největší smysl dávají asi 3-gramy, u kterých jde relativně dobře poznat, jaký text byl analyzován. U kratších spojení narážíme na přílišnou obecnost, zde by bylo potřeba implementovat zakázaná slova. U delších je pak problém v krátkosti textu. Pokud byste si chtěli něco podobného zkusit a nechtěli si při tom složitě instalovat R a hledat, které RStudio je nejlepší, vyzkoušejte online Voyant-tools. O kostičku se hlaste v komentářích!
Tiskni
Sdílej:
Zde dominuje především asi nejvíce WTF věta "hut hut hut hut", u které doteď nevím co znamená.Že by More crap?