【チュートリアル】機械学習を使って30分で固有表現抽出器を作る - Qiita
はじめに 固有表現抽出は、テキストに出現する人名や地名などの固有名詞や、日付や時間などの数値表現を抽出する技術です。固有表現抽出は、質問応答システム、対話システム、情報抽出といった自然言語処理を用いた応用アプリケーションの要素技術としても使われています。 今回は機械学習技術を使って固有表現抽出器を作ってみます。 ※注意事項 理論的な話は一切出てきません。理論を知りたい方は他を当たってください。 対象読者 固有表現抽出を少しは知っている方 固有表現抽出器を作ってみたい方 Pythonコードを読める方 固有表現抽出とは？ ここでは、固有表現抽出の概要と方法について説明します。 概要 固有表現抽出は、テキストに出現する人名や地名などの固有名詞や、日付や時間などの数値表現を抽出する技術です。具体例を見てみましょう。以下の文から固有表現を抽出してみます。 上記の文に含まれる固有表現を抽出すると人名と
「オタクは #まなざし村 を許してやれ」「援交13%の嘘」
千野 帽子12月7日共著TOKYO MACH 俳句を選んで、推して、語り合う @chinoboshka 表現の自由派を標榜するオタクの人がラディカルフェミニズム的な規制派を「まなざし村」と呼ぶのはよいとして、そのなかの一部が相手を叩こうとしているのは、あまりに相手に似すぎてる。醜い相手に似たくなければ、「間違いはだれにでもあるからね」と相手を許してあげたほうが圧勝なんだけどなー。 千野 帽子12月7日共著TOKYO MACH 俳句を選んで、推して、語り合う @chinoboshka 〈憎む人びとに不正を働くということは、われわれの憎悪に油を注ぐことである。逆に、敵を寛大に取り扱うということは、彼にたいする憎悪を柔らげることである〉（『大衆運動』70） ラディカルフェミニストがオタクに第1文のことをしたのなら、オタクはお返しに第2文のことをしてあげればいい。
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