タグ

関連タグで絞り込む (0)

  • 関連タグはありません

タグの絞り込みを解除

algorithmとnlpとlanguageに関するHeavyFeatherのブックマーク (2)

  • マルコフ連鎖で日本語をもっともらしく要約する - ザリガニが見ていた...。

    そもそも、マルコフ連鎖とは何なのか?全く聞いたこともなかった。そして、文章を要約するのはとっても高度なことだと思っていて、自分のレベルではその方法を、今まで思い付きもしなかった。 しかし、以下のようなシンプルなRubyコードでそれが出来てしまうと知った時、目から鱗である...。一体、何がどうなっているのだ?コードを追いながら、マルコフ連鎖を利用するという発想の素晴らしさを知った! 作業環境 MacBook OSX 10.5.7 ruby 1.8.6 (2008-08-11 patchlevel 287) [universal-darwin9.0] mecab utf8環境でインストール済み マルコフ連鎖に出逢う rssを流し読みしていると、以下の日記に目が止まった。(素晴らしい情報に感謝です!) MeCabを使ってマルコフ連鎖 一体何が出来るコードなのか、日記を読んだだけではピンと来なかっ

    マルコフ連鎖で日本語をもっともらしく要約する - ザリガニが見ていた...。
  • きまぐれ日記: 「読めてしまう」コピペがなぜ読めてしまうのか

    http://www.asks.jp/users/hiro/59059.html http://www.itmedia.co.jp/news/articles/0905/08/news021.html 最初読んだとき、違和感なく読めてしまったのですが、よくよく見てみると、そんなトリックがあったのですね。 さて、この「読めてしまう」がなぜよめてしまうのでしょうか? 人間の言語モデルの単語パープレキシティは、約100ぐらいであると言われています。どういうことかというと、 人間が文章を読んでいるときに、次の単語を過去の文章から推測するのは 1/100 程度の 確率で正解するということです。 件のコピペですが、最初の文字は変わらないので、その正解率は平仮名の数(52)倍になります。 すなわち、52/100 =~ 0.5 実際には、最後の文字も変わらないし、 単語の長さが変わらないというもの、大きな

    HeavyFeather
    HeavyFeather 2009/05/13
    パープレキシティの問題で、機械にも高い精度で元文章を推測可能。
  • 1