機械学習を用いて、アニメの二次小説（SS）の原作を推定する - Qiita
tl;dr Task: SSの本文から原作（10作品）を推定（教師あり学習。Classification） Feature Engineering: 本文内の単語 + TF-IDF Classifier: SVM, Logistic Regression, Random Forest Accuracy: 98.5% Jupyter Notebook（GitHub上） 背景 最近RailsやNode.jsを書くサーバエンジニアから、広告配信を最適化する機械学習エンジニアへと転身しつつありまして、日々Courseraのビデオを見たり論文を読んだりしています。 サーバエンジニア時代も当時のスキルを活かすために趣味でアプリを作ったりしていたので、今回は最近身につけた機械学習スキルを使って、趣味レベルで少し遊んでみることにしました。 といっても、すでにやり尽くされているMNIST（手書き文字の数字）
忍殺語形態素解析辞書「チャドー」がリリース｜Colorless Green Ideas
「ドーモ。自然言語処理屋＝サン。形態素解析辞書チャドーです」オジギ終了後0.7秒後。ネオサイタマのドロップボックスにアップロードされた辞書のURLが示された。 「アイエエエエ！ ケイタイソカイセキ！？ ケイタイソカイセキナンデ！？」 小説『ニンジャスレイヤー』の日本語訳 [1] では独特の言葉遣いが使われており、俗に「忍殺語」 [2] と呼ばれている。この忍殺語の形態素解析を行うための辞書「チャドー」のバージョン1.0.0が2014年5月10日公開された。今のところ、Dropboxを通じて配付されている。 かつてニンジャが横行していた時代、日本の人々は文字を連ねるのみで、それを分かつことを知らなかった。古事記にもそう書いている。しかし、言葉の切れ目が分からないと実際不便である。このような状況に対して、平安時代の哲学剣士ミヤモト・マサシは、ジュージツの修行中に形態素解析という手法を発見した。
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