形態素解析エンジンMeCabにて文章中から短歌を抽出 - inaniwa3's blog
概要 偶然５７５７７になっている文章を短歌としてつぶやく Twitter の bot を作りました。 フクロウが鳴くと明日は晴れるので洗濯物を干せという意味 #tanka ウィキペディア日本語版「フクロウ」より http://t.co/Dm1uHcQdzR— 偶然短歌bot (@g57577) 2014, 12月 31 再帰的アルゴリズムが有効な問題として有名であり #tanka ウィキペディア日本語版「ハノイの塔」より http://t.co/vm2ZqwImKi— 偶然短歌bot (@g57577) 2014, 12月 31 文章はウィキペディア日本語版を対象としました。 作り方 jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2 をダウンロード。 WP2TXT で上記を扱いやすい形式に変換。 このスクリプト で５７５７７になっている文を抽出。数時間かけて（遅い）
Python用機械学習ライブラリscikit-learnと形態素解析IgoをHeroku上で動かしてみる - euphonictechnologies’s diary
動機 Python用の機械学習ライブラリscikit-learnは機械学習がさっぱりわからない私のような素人にも機械学習が使えるというすごいライブラリだ。正直大学時代に機械学習概論の単位を落としかけて以来、あまり寄り付かないようにしていたのだけれど、データサイエンティストっていうのは話しによればお金になるらしい。というわけでそういうスケベゴコロ満開で機械学習ライブラリに何かデータを分析させてみようと思う。 今回のモチベーションは http://blog.parosky.net/archives/2212 でツイートの文章クラスタリングを見たので、ここのところを2chのレスに変えてやってみよう、というだけの話。それだけでは華がないので、PaaSサービス上で動かしてみたいな、というところ。つまり今回目指すのは scikit-learnを使っての文章クラスタリング scikit-learnに文章
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パトリシア木 - Google 検索
基数木（英: Radix tree）またはパトリシア木（英: Patricia tree）とは、文字列集合を格納するトライ木に基づく特殊化された集合データ構造である。
ベイジアンフィルターで日本語を分類する。 - ザリガニが見ていた...。
ベイジアンフィルターで日本語を取り扱う時に問題になってくるのが、文章を品詞レベルに分解する処理。英語の場合は、文章はスペースで区切られた品詞の集合で構成されるため、余分なことをせずに簡単に処理できる。例えば、'How do I set up an AirPort wireless network?'という文章の場合、ベイジアンフィルターは、スペースで区切られた単語を、分類するための判断材料として自動的に取り込んでくれる。 ところが、日本語の場合は、「エアポートの無線ネットワークはどうやって設定しますか？」という文章を、「エアポート の 無線 ネットワーク は どう やっ て 設定 し ます か ？ 」のように、品詞をスペースで区切った文章に変換して、ベイジアンフィルターに渡してあげる必要があるらしい。これはすごく高度な作業だ。自分のレベルではどうやっても出来ない。 そこで、この高度な作業を
エブログ マルコフ連鎖で文章生成（JavaScript）
マルコフ連鎖で文章生成（JavaScript） マルコフ連鎖による文章生成。マルコフ連鎖と言っていいのかあまり自信はないのだが、とりあえず文章を作ってはいる感じ。 テキストエリアに入力された文章を解析して、その中の単語を使って、自動生成します。文章生成ボタンを何度か押すと文章が変わっていくと思います。 意味不明であったり、そのままの文、同じ文が続けて出たりはしてしまいますが。 メロスは激怒した。必ず、かの邪智暴虐（じゃちぼうぎゃく）の王を除かなければならぬと決意した。メロスには政治がわからぬ。メロスは、村の牧人である。笛を吹き、羊と遊んで暮して来た。けれども邪悪に対しては、人一倍に敏感であった。きょう未明メロスは村を出発し、野を越え山越え、十里はなれた此（こ）のシラクスの市にやって来た。 ここに文章が作成されます。 posted by knit at 19:45 | Comment(9)
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