一回でわかりやすく書くのは難しいので、簡潔データ構造 LOUDS の解説（全12回、練習問題付き）というシリーズにまとめました。 (2014/01/26) 古い内容を削除しました。
情報系修士にもわかるLOUDS - アスペ日記
一回でわかりやすく書くのは難しいので、簡潔データ構造 LOUDS の解説（全12回、練習問題付き）というシリーズにまとめました。 (2014/01/26) 古い内容を削除しました。
自然言語処理の教科書はもう全部FSNLP一冊でいいんじゃないかな - EchizenBlog-Zwei
自然言語処理の優秀なエンジニア各位にオススメ本を聞くと大抵FSNLP(Foundations of Statistical Natiral Language Processing)という答えが返ってくる。またブログ等でFSNLPを絶賛している方も多い。 私は自然言語処理は長尾本で満足してしまっていたのでFSNLPは読んでいなかったのだけれど､長尾本は現在入手困難ということもあって入手しやすい自然言語処理の教科書があるといいなと思っていたのでFSNLPを読んでみた。 その結果。自然言語処理の教科書はもう全部FSNLP一冊でいいんじゃないかな。という結論に至ったので全力でFSNLPを推薦する記事を書くことにした。 参考： ［を］FSNLP @ytoさん 自然言語処理の定番の教科書まとめ - 生駒日記 @mamorukさん Perl で自然言語処理 @overlastさん ざっと読んでみてFSN
DSIRNLP#1に参加してきた - HAL_41の日記
第1回 データ構造と情報検索と言語処理勉強会（DSIRNLP）に参加してきました。 @overlastさん、@sleepy_yoshiさんのお話など、仕事と関連する情報検索のお話が多く、非常に興味を持って聴けました。 NLPの勉強会は色々あるけど、情報検索をメイン（の一つ）に取り上げているものはないような気がするので、これからもウォッチしていきたい勉強会です。 詳細な内容については然るべき人が書いてくれると思うので、覚書として感想とか気になった点とか。 TRIEにトライ！〜今日からはじめるTRIE入門〜（@echizen_tmさん） これからのトライの話をしよっ☆ ^^; スライド http://www.scribd.com/doc/58688141/Try-for-Trie 普通のTRIEとLOUDSを作ってみた erika-trie ソースコードは http://code.google
モテる自然言語処理系女子力を磨くための4つの心得 - あんちべ！
1. あえて2〜3世代前の分類器を使う あえて2〜3世代前の分類器を使うようにしましょう。そして飲み会の場で好みの男がいたら話しかけ、わざとらしくWekaを出していじってみましょう。そして「あ〜ん！ この決定木本当にマジでチョームカつくんですけどぉぉお〜！」と言って、男に「どうしたの？」と言わせましょう。言わせたらもう大成功。「C4.5アルゴリズムとか詳しくなくてぇ〜！ ずっとコレ使ってるんですけどぉ〜！ すぐ過学習するんですぅ〜！ ぷんぷくり〜ん（怒）」と言いましょう。だいたいの男は新しい分類器を持ちたがる習性があるので、古かったとしても1世代前の分類器を使っているはずです。 そこで男が「新しい分類器にしないの？」と言ってくるはず（言ってこない空気が読めない男はその時点でガン無視OK）。そう言われたらあなたは「なんかなんかぁ〜！ 最近C6.0アルゴリズムが人気なんでしょー!? あれってど
テキスト解析 - Yahoo!デベロッパーネットワーク
LINEヤフーが提供するテキスト解析WebAPI 日本語形態素解析 日本語文を形態素に分割し、品詞、読みがなの付与、統計情報を取得できる機能を提供します。 かな漢字変換 ローマ字、ひらがなの文を文節に区切り、変換候補を提示します。短い文字列から変換候補を推測するモードも提供します。VJEと同じ方式のかな漢字変換です。 ルビ振り 漢字かな交じり文に、ひらがなとローマ字のふりがな（ルビ）を付けます。 校正支援 日本語文の校正作業を支援します。文字の入力ミスや言葉の誤用がないか、わかりにくい表記や不適切な表現が使われていないかなどをチェックします。 日本語係り受け解析 日本語文の係り受け関係を解析する機能を提供します。 キーフレーズ抽出 日本語文を解析し、特徴的な表現（キーフレーズ）を抽出します。 自然言語理解 日本語文を解析し、情報の抽出を行う機能を提供します。 固有表現抽出 日本語文を解析し
映画「The Social Network」の脚本をNLTKで解析して遊んでみた - ぬいぐるみライフ？
※この記事には映画「The Social Network」のネタバレがそれなりに含まれています．これから映画を観る予定の方は逃げた方が賢明です． 最近ブログで宣言した通り，入門 自然言語処理を読みつつPythonのNLTK(Natural Language ToolKit)を使った自然言語処理について勉強中．入門 自然言語処理はPythonをロクに触ったことがない私でもちゃんと理解しながら読み進められるようになっているのが嬉しい． ところで，少し前に映画「The Social Network (ソーシャル・ネットワーク)」を観て，登場人物の台詞や行動がなかなか面白くて気に入ったのだけど，この脚本が映画の公式サイトで公開されていることを最近知った．映画の脚本となると，特徴的な表現が多く文章数もそれなりにあるので，興味深いコーパスになり得るのではないかと思う． というわけで，NLTK習い立ての
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