情報系修士にもわかるダブル配列 - アスペ日記
最近話題の「日本語入力を支える技術」を途中まで読んだ。 3章がものすごく気合いが入っている。 trie（トライ）というデータ構造の2つの実装、「ダブル配列」と「LOUDS」について詳しく説明がされている。 ダブル配列については、ぼくは以前論文を読んで勉強しようとしたのだが、その時は難しくてあきらめた覚えがある。しかし、この本の説明を読むことで理解ができた。 ありがたい。 感銘を受けたので、この本を教材に友達と2人勉強会をした。 この2人勉強会というのは、ぼくが復習を兼ねて友達に教えるというのがだいたいのスタイル。 しかし、いざやってみるといろいろと難しい。 次のようなところでひっかかるようだ。 例のサイズが小さく、イメージを喚起するのが難しい。 最初の図のノード番号と、最終的なダブル配列上の位置が異なるため、混乱する。 単語終端について言及がないので、どのノードが単語を表しているかがわから
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
1. The document discusses various statistical and neural network-based models for representing words and modeling semantics, including LSI, PLSI, LDA, word2vec, and neural network language models. 2. These models represent words based on their distributional properties and contexts using techniques like matrix factorization, probabilistic modeling, and neural networks to learn vector representatio
機械学習ライブラリ scikit-learn で簡単ツイート分類 | ぱろすけのメモ帳
皆様こんにちは。今日も元気に自分を見つめ直していますか？自分を見つめ直す手段として、過去の自分の発言を見返すことは有用だと考えられます。たとえば、Twitter を使っている方ならば、その過去ログを用いることが考えられるでしょう。Twitter の過去ログはライフログとして機能し、それを用いることにより、過去の出来事のみならず、考え方、感じ方、ふとした着想、などなどを読み取ることができます。しかしながら、過去のツイートを全部見返すのは非常に面倒ですね。たとえば僕のアカウントはトータルで4万ツイート以上あります。これは非常にめんどい。Twitter は情報量多くてだるいよね問題については、従来「再生核 Hilbert 空間を用い、脱ベイズ確率主義に立脚したあまりだるくないツイッター」などの試みが行われてきましたが、今なおその面倒さを軽減する手段については十分とはいえません。本記事では、過去の
自然言語処理分野における ディープラーニングの現状
⾃ࠞ然⾔ࢠ語処理ྞ分野における ディープラーニングの現状 渡邉 ̀陽太郎ྒ 東北ྖ⼤֒学⼤֒学院情報科学研究科 IBIS2013 企画セッション2：ディープラーニング 2013/11/12 NLPにおけるディープラーニング 2 ⾔ࢠ語モデル の構築 ⾔ࢠ語の構成性 のモデル化 構成的意味論ྔ ⾔ࢠ語解析 （構造予測） Recursive Neural Networks Autoencoders (Socher et al., 2011, 2012, 2013) RBM (Minh and Hinton 2007) Feed-forward Deep NN (Bengio et al., 2003, Arisoy et al., 2012) Recurrent NN (Mikolov et al., 2010) (Wang and Manning 2013) (Mansur et al.,
『手にとるようにNLPがわかる本』
最近、NLPという言葉をよく聞くようになりました。NLPを学んで、新しいことができるようになったという人に何人か会いました。 以前読んだアンソニー・ロビンズの『一瞬で自分を変える法』でもNLPを使っていました。そこで、NLPを知るため手始めに『手にとるようにNLPがわかる本』を読んでみました。 NLPとは、Neuro-Linguistic Programmingの略で、神経言語プログラミングと訳されています。ここでは、印象に残った点を３つ紹介します。 １．人間のクセを利用している 人間の脳は、現実と想像をしばしば勘違いします。同時に複数のことをやることは、苦手です。好きな人がいると、その人ばかり目についてしまいます。焦点を当てたものにしか気づかなくなります。ダメだと言われると、かえってやってしまいがちです。言葉からは、大きな影響を受けます。 いろいろなところで言われている人間の心理的な特徴
Natural Language Processing with Python – Analyzing Text with the Natural Language Toolkit
Natural Language Processing with Python – Analyzing Text with the Natural Language Toolkit Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper This version of the NLTK book is updated for Python 3 and NLTK 3. The first edition of the book, published by O'Reilly, is available at http://nltk.org/book_1ed/. (There are currently no plans for a second edition of the book.) 0. Preface 1. Language Processing and P
Hadoopによるテキストマイニングの精度を上げる2つのアルゴリズム
Hadoopによるテキストマイニングの精度を上げる2つのアルゴリズム：テキストマイニングで始める実践Hadoop活用（最終回）（1/3 ページ） Hadoopとは何かを解説し、実際にHadoopを使って大規模データを対象にしたテキストマイニングを行います。テキストマイニングを行うサンプルプログラムの作成を通じて、Hadoopの使い方や、どのように活用できるのかを解説します Passive-Aggressiveとロジスティック回帰で精度向上 前回の「実践！ 「MapReduceでテキストマイニング」徹底解説」では、「青空文庫」の作品から学習を行い、テキストデータから著者の寿命を推定するMapReduceプログラムを作成しました。 今回は、前回のプログラムを少し変更するだけで、精度が上がる「Passive-Aggressive」というアルゴリズムを実装します。また、テキスト分類のアルゴリズムと
自然言語処理とか機械学習とかグラフとか簡潔データ構造とか全部入った良書｢日本語入力を支える技術｣がすごい - EchizenBlog-Zwei
@tkngさんの力作「日本語入力を支える技術」が2/8に発売される。既に秋葉原のヨドバシ有隣堂や池袋のジュンク堂本店では早売りされている様子。ってことで早速購入してきた。 本書が扱うテーマはGoogleIMEのような「日本語入力」のシステム。これだけだとさして興味ないや、って人も多いかもしれない。ところがこの日本語入力というのは技術的には形態素解析に非常に近い。自然言語処理やテキストマイニングに関わる方にとっては形態素解析は最も基本的かつ重要な技術。その仕組みを知っておくのは非常に重要だと思う。 また日本語入力(形態素解析)は技術的には機械学習、グラフの最短経路問題、簡潔データ構造など多くの分野が関わっているので「日本語入力」を理解することでこれらの多くの基礎技術の具体例を体感できるというメリットがある。 そんな日本語入力をまとめて勉強できるのが本書「日本語入力を支える技術」である！ばーん
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CRFがよくわからなくてお腹が痛くなってしまう人のための30分でわかるCRFのはなし - EchizenBlog-Zwei
機械学習の3大有名手法といえばSVM、CRF、LDAではないだろうか(と勝手に思っている)。 SVM(Support Vector Machine)については以前記事を書いたので今回はCRF(Conditional Random Fields)について書いてみたい。 機械学習超入門IV 〜SVM(サポートベクターマシン)だって30分で作れちゃう☆〜 - EchizenBlog-Zwei といっても今回はさくっと読んでもらうのを目的にしているので手法の具体的な解説は行わない。具体的な部分は@uchumik氏の資料がとても詳しい｡ uchiumi log: 間違ってるかもしれないCRFの説明 また、実装方法については高村本(言語処理のための機械学習入門)がとても詳しい。 さて、具体的な解説をしないなら何をするの？ということだが、今回はそもそもCRFとは何かという話をする。過去の経験上この、そも
自然言語処理なサービスをつくりたい人は「入門ソーシャルデータ」も読むといいのでは - EchizenBlog-Zwei
@overlastさん経由でオライリー・ジャパンの伊藤様より「入門ソーシャルデータ」を献本して頂きました。どうもありがとうございました。気になっていた本だったのでとても嬉しいです。 というわけで紹介記事を。 まず、本書は翻訳本なので翻訳の質が気になるところ。これについては@overlastさんや@nokunoさん､@mizuno_takaakiさんなど実力のある方が監訳されているので心配ないと思う。 さて。 本書はタイトルの通り、ソーシャルデータを扱って面白い事をしたい人のための本。でもソーシャルデータに限らずwebのデータを使ったサービスを作りたい人は読むとよさそう。 以前、自然言語処理を活用したwebサービスを作るときに参考になる書籍を5冊紹介したのだが、これもそこに加えてもいいかもしれない。 自然言語処理を活用したwebサービスをつくるときに参考になる5冊の書籍 - EchizenB
入門 自然言語処理を禁書にすべき10の理由 | TRIVIAL TECHNOLOGIES on CLOUD
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 「入門 自然言語処理」はヤバい書籍なので禁書にすべきだ。 タイトルは釣りじゃない。その理由を10個挙げる。 自然言語処理のかなり基本的なことからそこそこ高度なことについて解説されてあり，自然言語処理について理解が深まり過ぎる ボリュームがあるのに書き方が平易でついつい読みふけってしまう 演習問題があり，自分の理解度を確かめられたりするのもケシカラン 原著は欧米語のための言語処理について書かれた書籍なのに，日本語の形態素解析などについても解説してあって我慢できない 必要ライブラリのインストールなど環境構築に時間が取られそうでヤバい 書籍の応用でBotとか人工無能とか作ったらどうかな−，と
自然言語処理にはやっぱりPythonがいちばん - nokunoの日記
Quoraで「自然言語処理に適したプログラミング言語はどれか？」という質問をしたところ，やっぱりPythonが一番人気のようです．What programming language is suitable for natural language processing? - Quora理由として以下が挙げられていますNLTKがあるから正規表現ライブラリ（re）が強力だからnumpyとscipyがあるから スクレイピングにBeautifulSoupやScrape.pyが使えるから Django / Pylons / TornadoのようなWebフレームワークがあるから また，機械学習のライブラリを言語別にまとめた質問もありました．こちらもJava, Python, Rが多いですね．Which programming language has the best repository of ma
tf–idf - Wikipedia
In information retrieval, tf–idf (also TF*IDF, TFIDF, TF–IDF, or Tf–idf), short for term frequency–inverse document frequency, is a measure of importance of a word to a document in a collection or corpus, adjusted for the fact that some words appear more frequently in general.[1] Like the bag-of-words model, it models a document as a multiset of words, without word order. It is a refinement over t
tf-idf - Wikipedia
情報検索の分野において、tf–idf (または、 TF*IDF、TFIDF、TF–IDF、Tf–idf)は、term frequency–inverse document frequencyの略であり、コーパスや収集された文書群において、ある単語がいかに重要なのかを反映させることを意図した統計量（数値）である[1]。また、tf-idfは情報検索や、テキストマイニング、ユーザーモデリング（英語版）における重み係数（英語版）にもよく用いられる。ある単語のtf-idfの値は文書内におけるその単語の出現回数に比例して増加し、また、その単語を含むコーパス内の文書数によってその増加が相殺される。この性質は、一般にいくつかの単語はより出現しやすいという事実をうまく調整することに役立っている。今日、tf-idfはもっとも有名な語の重みづけ(term-weighting)手法である。2015年に行われた研究
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
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文法圧縮に基づく高速クエリー検索法に関する論文を公開しました - Yasuo Tabeiの日記
日本語形態素解析の初歩 - あらびき日記
LDA入門
Amazon.co.jp: 入門 自然言語処理: Steven Bird (著), Ewan Klein (著), Edward Loper (著), 萩原正人 (翻訳), 中山敬広 (翻訳), 水野貴明 (翻訳): 本
