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今回の到達点はPythonとMeCabを使って2時間前後でAmazonなどのレビューのネガポジ判定をできるプログラムを作るというところにしたいと思います。 「自然言語処理」 と言うワードを見聞きしたことはありますでしょうか? この記事はなんとなーく聞いたことあるけど具体的にどうなってるのか、どうやってるのか、知らない。というような人向けの記事になっています。 まず、自然言語処理(NLP:Natural Language Processing)とは、 自然言語処理 – Wikipediaからの引用 自然言語処理(しぜんげんごしょり、英語: natural language processing、略称:NLP)は、人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野である。 とあり、具体的には、google翻訳、siri、パソコンの予測変換にも使
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Classes Fall 2024: Advanced NLP (CS11-711 @ CMU) Spring 2024: Advanced NLP (CS11-711 @ CMU) Fall 2022: Advanced NLP (CS11-711 @ CMU) Spring 2022: Multilingual NLP (CS11-737 @ CMU) Fall 2021: Advanced NLP (CS11-711 @ CMU) Spring 2021: Neural Networks for NLP (CS11-747 @ CMU) Fall 2020: Multilingual NLP (CS11-737 @ CMU) Spring 2020: Neural Networks for NLP (CS11-747 @ CMU) Fall 2019: Machine Transla
雑にですが,知ってるサイトやチュートリアルをまとめたくなったのでまとめてみました.夏ですし. 適宜更新しています. 最終更新 2018年02月03日 チュートリアル 言語処理100本ノック 言語処理100本ノック 2015 東工大の岡崎先生が作られたチュートリアルです. 他大学の研究室でも利用されています. 簡単な内容からはじまるので,プログラミングの導入としてもいいと思います. NLPプログラミングチュートリアル Graham Neubig's Teaching Carnegie Mellon UniversityのGraham Neubig先生のチュートリアルです. Githubにサンプルコードが公開されています. 各チュートリアルにはテストがついているので,実装が正しいかを確かめることができます. 扱っているトピックが広いので,かなり勉強になると思います. ソフト 形態素解析器 日本
はじめに 自然言語処理と Python のトレーニングのため,東北大学の乾・岡崎研究室 Web ページにて公開されている言語処理100本ノックに挑戦していきます.その中で実装したコードや,抑えておくべきテクニック等々をメモしていく予定です.コードについてはGitHubでも公開しています. 教科書は『Python入門 2&3対応(細田謙二ら著,秀和システム)』を使用しています. スタートアップに際して参考にさせていただいた記事をご紹介いたします.参考にしすぎてる感も否めないので,不快に感じられたらご連絡ください. http://qiita.com/tanaka0325/items/08831b96b684d7ecb2f7 ズブの素人なので記法が統一されてなかったり,Python 2/3 関係が混在していたりと大変お見苦しいのですが,ご指摘いただければ幸いです.実行環境自体は Python 2
ちゃお・・・† 舞い降り・・・† 先日、前処理大全という本を読んで自分なりに何か書きたいなと思ったので、今回は自然言語処理の前処理とそのついでに素性の作り方をPythonコードとともに列挙したいと思います。必ずしも全部やる必要はないので目的に合わせて適宜使ってください。 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック] 作者:本橋 智光技術評論社Amazon 前処理 余分な改行やスペースなどを除去 with open(path) as fd: for line in fd: line = line.rstrip() アルファベットの小文字化 text = text.lower() 正規化 (半角/全角変換などなど) import neologdn neologdn.normalize('ハンカクカナ') # => 'ハンカクカナ' neologdn.normalize
はじめに こんにちは、コピペデータサイエンティストです。 3年ぐらい前に「ラーメンと自然言語処理」というおちゃらけLTをしたのですが、今見ると恥ずかしいぐらいショボいので、Pythonで作りなおしてみました。 長くなったので3行でまとめると Web上に転がっている口コミとか紹介文を Pythonのライブラリを用いて解析することで 好きなラーメン屋に似たラーメン屋を見つける手法を構築した 方法 統計的潜在意味解析という手法を用います。ざっくり言うと、文書がどんなトピックを持っているか、何に関する文書なのか、を推定してくれるものです。 以下の様なイメージで各トピックに割り振られる割合を算出できるため、以下の例ではAとBが近い、ということを計算することが可能です。 ラーメン屋A: [0.75, 0.15, 0.10] ラーメン屋B: [0.60, 0.15, 0.15] ラーメン屋C: [0.0
Watson の NLC や R&R は、自然言語処理の難しい部分を隠蔽して、簡単にビジネスに応用できる機能を提供してくれている。しかし、応用を考える時、いろいろな疑問が湧き上がってくる。 雨の休日に自己研鑽のために、学んだことを忘備録としてQiitaに投稿します。 自然言語とは 自然言語 Wikipedia からの引用 人間がお互いにコミュニケーションを行うための自然発生的な言語である。「自然言語」という語は特に数式やプログラミング言語、人工的に定義された形式言語・人工言語に対比させる必要がある場合にこう呼ばれる 文化や曖昧さを含んだ自然発生的にかたち作られた言語をどの様に機械で処理できるのか、とても興味深いので、探求を進める。 自然言語処理とは 自然言語処理 Wikipedia からの引用 自然言語処理(しぜんげんごしょり、英語: natural language processing
テキストエリアにニュースの本文を入れて判定ボタンをクリックすると、「国内」「海外」「IT/経済」「スポーツ」「芸能」のうち、一番近いカテゴリを出力するサイトを作りました。 50000件のニュース記事を学習させて、テストを回したときは93.2%の正答率だったので、そこそこ精度はあるはず。 実装 Facebookが無料で公開している自然言語の機械学習ツールことFasttextを使いました。 facebookresearch/fastText: Library for fast text representation and classification. これはpythonのツールではなくバイナリのコマンドなので、前処理さえしてしまえばPythonのコードを一切書かずに文章のカテゴリ推定ができます。 大まかな手順は以下 某ニュースサイトから記事をせっせとスクレイピング 文章をMecabで名詞だ
最近にわかにword2vecが流行っています。ので、乗っかってみました的記事です。 理論に関してはあまり詳しくしらないので、印象だけで語っているかもしれません。何かありましたらTwitterかコメント等でご指摘いただけますと幸いです。 ちなみに、失敗した話が多いです。 word2vecと単語のベクトル表現 word2vecは、機械学習の分野で使われる、ニューラルネットというモデルを使ったツール/ライブラリです*1。名前の通り、wordをvectorにします。vectorにする、というのは、ベクトル表現を獲得するということで、意味(みたいなもの)の獲得というか、素性の獲得というか。 単語のベクトル表現の獲得自体は、別にword2vecにしかないわけではありません。言い換えると、昔からあります。LDAを使って単語のトピック分布のようなものを学習したり(vingowでやりました)。余談ですが、こ
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
東京都立大学自然言語処理研究室(小町研)に入学する人たちは、入学後に自然言語処理・機械学習・プログラミングの基礎勉強会を行なうため、特に事前に学習することはありませんが、入学前に勉強しておいたほうがよいことはあるか、と問い合わせがあるので、自然言語処理の独習用の情報を書いておきます。(主に情報系以外の学部生を対象にしています。) 近年の深層学習の発展に伴ってニューラル機械翻訳をはじめとした深層学習の研究をしたいという人がうちの受験希望者の大半ですが、深層学習の研究をしたい人はプログラミングと数学と英語のすべてがある程度できなければいけません。どれか1つでも足りないものがあれば、ほとんど研究できないと思ってください。これらは現在ほぼ未習の人が入学してから勉強して追いつけるものではないので、深層学習の研究がしたい、という場合はよくよく考えたほうがいいです。東大中山研の深層学習の研究がやりたい人
第7回自然言語処理勉強会で文書要約に関するお話をさせていただきました。その際に用いましたスライドを公開します。今回は入門編(初級編)なので、そのうち中級編をやるかもしれません。 Introduction to Automatic Summarization View more presentations from Hitoshi NISHIKAWA 毎回、スライドのレイアウトがおかしくなっていましたが、今回はpdfに変換してアップロードしました。こうすれば良かったのですね。今回はレイアウトが乱れていないはずです。過去のスライドもpdf化してアップロードしなおすつもりです。 次はグーグルによるザガットサーベイ買収の話か、NLP若手の会第6回シンポジウムの話を書きます。
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