これでいいのか？ ブログ世界の理不尽な未成熟さ 我々の国家はどこに向かっているのか（第2回）[花岡信昭氏]/SAFETY JAPAN [コラム]/日経BP社
第２回 これでいいのか？ ブログ世界の理不尽な未成熟さ 政治アナリスト 花岡 信昭氏 2006年4月4日 ブログ社会の熱気を身をもって体験した筆者 民主党はやはり前原執行部総退陣、永田寿康氏の議員辞職という事態に追い込まれた。当たり前である。対応が１カ月遅れたために、この党は再生不能と思われるほどに凋落してしまった。７日に新代表が選出されるから、次号で改めて、民主党の現状と将来を考えてみたい。 そこで、やや目先を変えて、この１カ月ほど、ブログの世界で大騒ぎになった問題を紹介したい。おそらく、ブログを日常的にのぞく習慣のない人は知らないのではないか。一般のメディアでもまったく報じられなかったからだ。 総務省の予測によると、2007年３月末で、ブログの利用者は782万人、閲覧者は3455万人に達する見込みという。ネット社会の中軸たるべき存在となっているのだが、その実態たるや、きわめ
オープンソース開発者、指摘された大量のバグを速やかに修復
米政府が進めるバグ修復のための取り組みは、人気の高いオープンソースパッケージに大量のバグが存在することを指摘した。しかし、多くは開発者により速やかに修復される結果となった。 ソースコードの分析ツールを提供しているCoverityは、32件のオープンソースプロジェクトを初めて調査したが、その結果を発表してから2週間以内に、900個を超える脆弱性が修復されたという。同社は米国時間4月3日、現在では一部のソフトウェアからバグが一掃されたとする声明を出した。 Coverityの最高技術責任者（CTO）であるBen Chelf氏は、「オープンソース開発コミュニティは、驚くべき速さでソフトウェアの欠陥を修復するパッチを作成しているという印象を持った」と、声明の中で述べている。 オープンソースからバグをなくす取り組みは、オープンソースソフトウェアの安全性を可能なかぎり高めることを目的とした3カ年計画「O
SBCT関係論文翻訳 一連のストライカー”欠陥”記事への反論
1999年10月AUSAの昼食会にて時の米陸軍参謀長エリック＝シンセキ大将は演説を行った。陸軍の変革・再編・革新の道程標となる出来事であった。 出典 タコマニューストリビューン URLhttp://www.thenewstribune.com/opinion/columnists/v-printer/story/4746892p-4376851c.html 原題 Strykers perorm well, save soldiers' lives 筆者 Michael E. Kurilla中佐 第24歩兵連隊第1大隊長 日時 2005年4月5日 発信地 ワシントン州タコマ 3月31日の貴紙にでたストライカーがモスルで標準以下の成績であるとの記事を興味深く拝読しました。私は読者にストライカーで対内乱戦闘にモスルで6ヶ月従事した中で得られた以下の数字を 提供し、それぞれで結論を下して欲しい次第
専門用語（キーワード）自動抽出システム”のページ
とりあえず使ってみる方はこちらから！ 「言選Web」 "Gensen-Web" (Western Europe language) 「言選Ｗｅｂ」(中文版) メインメニュー 1.専門用語（キーワード）自動抽出システムとは？ 2.基本システム New! 3.応用システム New! 4.関連文献 5.利用統計 2022.4.6 日本語専門用語抽出Node.jsライブラリ termextract-kuromojijs のβバージョン(0.01b)をリリースしました。 2022.3.9 Python版TermExtractについて、Windows環境に合わせインストール手順を修正しました。python setup.py installからpip install .に変更します。ドキュメントの修正に合わせバージョンを0.02にアップしました。 2021.2.1 Perl版のツール termex, t
専門用語自動抽出システム
専門用語自動抽出システム 1. はじめに 自動用語抽出は専門分野のコーパスから専門用語を自動的に抽出する技術として 位置付けられます。従来、専門用語の抽出は専門家の人手によらねばならず、大変 に人手と時間がかかるため up-to-date な用語辞書が作れないという問題がありました。そこで東京大学情報基盤センター中川裕志教授と横浜国立大学環境情報研究院森辰則研究室は、共同で、与えられた特定分野のコーパスのみの情報から専門用語を特定、抽出するシステムを開発してきました。 本システムは、その成果をプログラムとして広く公開するものです。 2. 原理 専門用語の多くは複合語、とりわけ複合名詞である場合が大半を占めています。よって、本システムでは名詞(単名詞と複合名詞)を対象として専門用語抽出を行います。 まず対象となるコーパスから専門用語の候補となる語を抽出します。候補語は、名詞句が
専門用語（キーワード）自動抽出用Perlモジュール "TermExtract"の解説
はじめに テキストデータから、専門用語を取り出すためのPerlモジュール"TermExtract"を解 説します。 日本語の文章中から単語を切り出す定番のソフトとして、「茶筅」や「案山子」があ りますが、そのまま専門用語の抽出に使うには次の２つの問題があります。 ひとつは、複合語に対応していないことです。専門用語の多くは単語を組み合わせて、 複雑な概念を表すことが多くなります。特に「茶筅」の場合は単語を品詞単位で細かく 分割するため、そのまま使うには難があります。 もうひとつは、どの用語が重要であるか判断する仕組みを持たないことです。 その問題点を解決したソフトに東京大学・中川裕志教授、横浜国立大学・ 森辰則助教授が作成した「専門用語自動抽出システム」があります。 それは、１）「茶筅」の形態素解析結果を複合語に組み立て、２）その複合語（単語の場 合もある）を重要度の高い順に返すものです。
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