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
入門 自然言語処理
自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）の実践的な入門書です。「自然言語」とは、英語や日本語など人々が日常のコミュニケーションで使う言語のことで、NLPに基づく技術は、モバイル端末におけるテキストの予測や手書き文字認識、検索エンジンにおける統一されていないテキスト内の情報取得、機械翻訳においてはある言語で書かれたテキストの分析と多言語への変換など、広範囲に活用されるようになってきています。本書では、NLPの理論的な基礎、理論、応用をバランスよく解説。本書の例から学び、実際のプログラムを書き、そして実装することを通して、読者はNLPを始めるための実用的な知識と技術を得られるでしょう。 関連ファイル ダウンロードの場所と使用法 Python による日本語自然言語処理（12章の公開版） 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情
word2vecによる自然言語処理
Tomas Mikolovらによって提案されたニューラルネットワーク（CBOW, Skip-gram）のオープンソース実装word2vecについて、基本的な使い方を体験し、さらにその仕組みを学ぶ書籍です。 基本的な使い方から、自分の好きなコーパスの作り方、登場の背景、仕組み、さらには応用例や弱点についてもコンパクトなボリュームで概観できます。付録にはword2vecの出力結果を主成分分析を使って可視化する方法について解説しています。 著者の西尾さんによる本書の解題[リンク] はじめに 1章 word2vecを使ってみる 書き換えてみよう 2章 コーパスを変えてみる text8 単語に分割する（MeCab） CSVからのコーパス作成 Facebook EPWING Wikipedia PDFからの抜き出し まとめ 3章 word2vecの生まれた理由 文章の表現 4章 word2vecの仕組
入門 機械学習
目次 訳者まえがき はじめに 1章 Rを利用する 1.1 機械学習のためのR 1.1.1 Rのダウンロードとインストール 1.1.2 IDEとテキストエディタ 1.1.3 Rパッケージの読み込みとインストール 1.1.4 機械学習のためのRの基礎知識 1.1.5 Rに関する情報 2章 データの調査 2.1 探索と確証 2.2 データとは何か？ 2.3 データ内の列の型を推論する 2.4 意味推論 2.5 数値による要約 2.6 平均値、中央値、最頻値 2.7 分位数 2.8 標準偏差と分散 2.9 探索的データの可視化 2.10 複数の列の関係の可視化 3章 分類：スパムフィルタ 3.1 白か黒か？二値分類 3.2 やさしい条件付き確率入門 3.3 初めてのベイズスパム分類器を書く 3.3.1 分類器を定義し、非スパム（難）でテストする 3.3.2 分類器をすべての種類の電子メールに対し
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