高速な文字列探索：Daachorseの技術解説 - LegalOn Technologies Engineering Blog
こんにちは。LegalForce Researchで研究員をしている神田 (@kampersanda) です。 LegalForce Researchでは現在、高速なパターンマッチングマシン Daachorse（ダークホース）を開発・運用しています。文字列処理の基礎である複数パターン検索を提供するRust製ライブラリです。以下のレポジトリで公開されています。 github.com 本記事はDaachorseの技術仕様を解説します。具体的には、 複数パターン検索に関係する基礎技術（トライ木・Aho–Corasick法・ダブル配列） Daachorseの実装の工夫と性能 を解説します。 以下のような方を読者として想定します。 文字列処理アルゴリズムやデータ構造に興味のある方 自然言語処理の要素技術に興味のある方 Rustライブラリに興味がある方 Daachorseについて 複数パターン検索の基
トピックモデルを俯瞰して学ぶ - ひつじの〜と 備忘録
本記事は，自然言語処理 Advent Calendar 2019 - Qiita です． はじめに 本記事ではトピックモデルと呼ばれるモデル・分野の中で最も有名なLatent Dirchlet Allocation, 通称LDA*1 とその周りのトピックモデルに関して,どんな資料があるのか？,どういった研究があるのか? といったことに主眼をおいてトピックモデルの研究とかを昔していた私の独断と偏見によるリストアップを行いました. 私の頭は2017年くらいで止まっているので、間違っている点があったり、今の主流とは異なる可能性もありますが、 暖かくご指摘いただけると助かります. Latent Dirchlet Allocation[Blei+,03]を始めとするトピックモデルを学ぶに当たって 何が参考になるのか どういった研究があるのか？ 実際にどうやって使うのか？(まだ出来てないよ・・・) と
word2vec（Skip-Gram Model）の仕組みを恐らく日本一簡潔にまとめてみたつもり - これで無理なら諦めて！世界一やさしいデータ分析教室
久しぶりの記事更新です。 今回はかねてより書いてみたかったword2vecについて。 word2vecはとても面白い考え方なのですが、個人的には仕組みがちょっと捉えづらく、理解するのに結構時間がかかりました。 そこで今回は、過去の自分を救えるように、word2vecをできるだけ簡潔に、そして直観的に理解できるように解説していきます。 なお、word2vecについては以下書籍でよくまとまっているので、よろしければ是非！ Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座 作者: 梅津雄一,中野貴広出版社/メーカー: シーアンドアール研究所発売日: 2019/08/10メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る ※追記※ スマホのAMPだと、行列や数式がうまく表示されない可能性がありますので、こちらのリンクかPCから購読頂けますと幸いです。 word2vecを使うと何ができる
Inside-Outsideアルゴリズムを試す - Negative/Positive Thinking
はじめに 確率文脈自由文法での生成規則の適用確率の推定アルゴリズムで紹介されている「Inside-Outsideアルゴリズム」について、Webで検索してみても、最尤導出の構文木や内側確率の計算例などはあっても、外側確率や生成確率の推定などまで計算例を書いてくれているのはなさそうだったので、手計算確認用にプログラムを書いた。 Inside-Outsideアルゴリズムとは 内側・外側アルゴリズム 確率文脈自由文法の生成規則(チョムスキー標準形)の確率値をコーパスを求める際に、内側確率βと外側確率αを導入することで効率よく求められる 隠れマルコフモデルにおける前向き・後ろ向きアルゴリズムに似た感じ 内側確率 : 非終端記号Aから終端記号列w_i^jが生成される確率 外側確率 : 導出中に出現するAについて、Aが支配しているw_i^j以外の両側の終端記号列w_1^{i-1}とw_{j+1}^Nが現
可変次数 N-gram デコードのアルゴリズム - アスペ日記
前に書いた N-gram 漢字-かな変換 - アスペ日記 のアルゴリズムについて。 かなり縦に長いエントリになると思う。途中までは一般的な日本語自然言語処理にかかわること。 例として、「かれがくるまでまつ」というひらがなの文をデコードして、対応する漢字かな混じり文にすることを考える。 こういう時に使われるのが「ラティス構造」。こういうやつ↓ （この図は一回しか出てきません。ちなみにこのために Keynote 買ったようなもの） それぞれのノードで、そこに入ってくるエッジの中で一番確率が高いものとその確率を覚えていくことで、動的計画法によって最適なパスを導くことができる。 これをプログラム上でどう実現するか。 まず、共通接頭辞検索というものを使う。 これは、あるキーを渡すと、そのキーに前から一致するようなキーを持つ候補を列挙してくれるというもの。 例えば、「くるまで」をキーとして使うと、「く
TinySegmenter: Javascriptだけで実装されたコンパクトな分かち書きソフトウェア
TinySegmenterはJavascriptだけ書かれた極めてコンパクトな日本語分かち書きソフトウェアです。 わずか25kバイトのソースコードで、日本語の新聞記事であれば文字単位で95%程度の精度で分かち書きが行えます。 Yahoo!の形態素解析のように サーバーサイドで解析するのではなく、全てクライアントサイドで解析を行うため、セキュリティの 観点から見ても安全です。分かち書きの単位はMeCab + ipadicと互換性があります。 デモ 日本語の文章を入力し、解析ボタンをクリックしてください。 ダウンロード TinySegmenterはフリーソフトウェアです. 修正BSDライセンスに従って本ソフトウェアを使用,再配布することができます. Download TinySegmenter version 0.2 使い方 <script type="text/javascript" src
情報系修士にもわかるLOUDS - アスペ日記
一回でわかりやすく書くのは難しいので、簡潔データ構造 LOUDS の解説（全12回、練習問題付き）というシリーズにまとめました。 (2014/01/26) 古い内容を削除しました。
Tree Edit Distanceと自然言語処理への応用 - Preferred Networks Research & Development
海野です。ちょっと時間があいてしまいましたが、昨年の12月に開催されたNTCIR-9という会議のRecognizing Inference in TExt (RITE)というタスクに、前職の方々と共著で出場しました。 Syntactic Difference Based Approach for NTCIR-9 RITE Task. Yuta Tsuboi, Hiroshi Kanayama, Masaki Ohno and Yuya Unno. NTCIR-9, 2011. [pdf] 含意関係認識といわれるこのタスクは、大雑把に言うと与えられた2つの文が同じ意味のことを言っているかどうか判定しなさいというタスクです（厳密には一方からもう一方が帰結できるかの判定です）。今日は、その中で使ったTree Edit Distance (TED) について解説します。 TEDは2つの順序付き木が
CRFがよくわからなくてお腹が痛くなってしまう人のための30分でわかるCRFのはなし - EchizenBlog-Zwei
機械学習の3大有名手法といえばSVM、CRF、LDAではないだろうか(と勝手に思っている)。 SVM(Support Vector Machine)については以前記事を書いたので今回はCRF(Conditional Random Fields)について書いてみたい。 機械学習超入門IV 〜SVM(サポートベクターマシン)だって30分で作れちゃう☆〜 - EchizenBlog-Zwei といっても今回はさくっと読んでもらうのを目的にしているので手法の具体的な解説は行わない。具体的な部分は@uchumik氏の資料がとても詳しい｡ uchiumi log: 間違ってるかもしれないCRFの説明 また、実装方法については高村本(言語処理のための機械学習入門)がとても詳しい。 さて、具体的な解説をしないなら何をするの？ということだが、今回はそもそもCRFとは何かという話をする。過去の経験上この、そも
Luceneの曖昧検索を100倍高速化したアルゴリズム - nokunoの日記
@nobu_k さんのつぶやきでこのエントリを知りました。Changing Bits: Lucene’s FuzzyQuery is 100 times faster in 4.0Luceneで曖昧検索を効率化した話です。 最初の実装では、転置インデックスを全探索して編集距離がN以下の単語を拾っていたレーベンシュタインオートマトンという、編集距離がN以下の単語のみをアクセプトするオートマトンを利用することにした 単語ごとに構築したレーベンシュタインオートマトンをマージするという操作が必要になるが、なかなかうまくいかなかった 難解な論文を見つけたが、実装は難しかった良いライブラリを見つけたので、PythonからJavaに移植した 最後に1つだけ残ったバグは、移植の失敗ではなく元ライブラリのバグだった。報告すると1日で直ってきた。この前のエントリでは、有限状態トランスデューサを使った辞書の圧縮
EMアルゴリズムによるスペル訂正エンジン - nokunoの日記
以下の論文が面白かったので紹介したいと思います。Learning a Spelling Error Model from Search Query Logs Noisy Channel Modelによるスペル訂正エンジンスペル訂正には標準的なNoisy Channel Modelを使うことができます（最近は識別モデルも流行りのようです）。A Spelling Correction Program Based on a Noisy Channel ModelNoisy Channel Modelでは、入力が与えられたときの訂正候補の確率を以下のようにモデル化します。言語モデル はコーパスやクエリログから単語N-gram、文字N-gramなどを推定し、スムージングして利用することが一般的です。エラーモデル は入力と出力候補の編集距離をもとに計算することが多いです（他に共起頻度やクリックログを利
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正規表現入門 星の高さを求めて
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