TFIDFを使ってwikipediaの各キーワードの特徴量を抽出 - のんびり読書日記
以前にk-means++をPerlで書いたのですが、実際に試すデータがなかったのでそのまま放置してました。せっかくなので大きなデータで試してみたいので、今回は下準備としてwikipediaの各キーワードに対し、その特徴を表すデータを抽出したいと思います。そして今回作ったデータを使って、k-meansや階層的クラスタリングなど他の手法をいずれ試してみる予定です。 今回は特徴量としてベタにTFIDFを使うこととします。TFIDFについては、下記のページが詳しいためそちらをご参照ください。 形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出 tf-idf - Wikipedia まずWikipediaのデータをダウンロードしてきます。以下のページから、「jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2」をダウンロードしてください。 http://download.wik
Lingua::LanguageGuesser はいかにして生まれたのか
言選Webは東京大学情報基盤センター中川研究室で公開している 専門用語（キーワード）自動抽出サービスです。 このシステムは内部で、専門用語（キーワード）自動抽出Perlモジュール"TermExtract"を活用しています。 特に西欧言語版では英語だけではなく、フランス語、イタリア語などの用語抽出を行うことができます。 しかし、入力テキストがどの言語で書かれているか判定する仕組みをもたず、ユーザがその都度指定する必要がありました。 そこで、入力テキストがどの言語で書かれているか、自動判定する仕組みを新たに考えることになった次第です。 言語判定を行う方式を調べたところ、いくつかの手法があることがわかりました。 N-Gramモデルを用いたテキストの分類器を使う 各言語で頻出する単語や特徴的な単語があるかどうかで判定する アクセス先サイトのURLから国名を得る HTMLのMETAタグの記述を確認す
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