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Google Japan Blog: 大規模日本語 n-gram データの公開
突然ですが、穴埋めクイズです。下線部に入る単語はなんでしょう? グーグルで_____ おそらく、「検索」「調べる」「探す」といった単語を思いつくのではないでしょうか？ 実際に、Webにあるドキュメントをくまなく調べ、「グーグルで」の後にくる単語を調べると、「検索」が1位であるとがわかります。 一般に、直前の(N-1)個の単語を見て、次の単語を予測するモデルをN-gram言語モデルといいます。さきほどは、「グーグル」 と 「で」の2単語から次を予想しているので、3-gram言語モデルの例となります。現時点の単語が、直前の(N-1)個のみに影響を受けるという仮説は、一見現実離れしているようですが、実際には非常に有効な場合も多く、かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに広く用いられています。たとえば、音声認識の場合、ノイズ等で現時点の単語をシステムが聞き取れなくても、言語モデル
なんちゃって個人情報
なんちゃって個人情報は「Generator of the Year」にて【便利賞】を受賞いたしました！！ 投票して下さったみなさま、本当にありがとうございました。 今後もどんどん使ってやって下さい。 プログラム等に使えるかもしれない個人情報のテスト用データを作成できます。特に説明が必要なものでもないので、とりあえずやってみていただければわかると思います。 念の為書いておきますが、生成した偽個人情報により発生したいかなる損害も当方は一切関知しません。たまたま名前が実在の人物と同姓同名になってしまうかもしれませんし、特に電話番号や携帯については実際に使われている番号と重なることがありますから、扱いには十分注意して下さい。 何かご要望とかありましたらお気軽にブログまでコメント下さい。 HTML シンプルなHTMLのテーブルで出力します。 XML ルートを<records>、各レコードを<reco
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