今からでも遅くない これから始めるScala（前編）
なぜ、いまScalaなのか？ TwitterがScalaを利用しているのは有名ですが、他にも位置情報を利用したfoursquareはScalaで構築されたLiftというWebフレームワークを利用していますし、GTDツールとして有名なRemember The MilkもScalaの利用を検討しているようです。 Scalaは、Java Virtual Machine（以下JVM）上で動くオブジェクト指向＋関数型言語です。簡潔で柔軟な記述が可能であり、マルチコアを意識したライブラリがあり、JVMでのスケールメリットを享受できることが、これらの企業で採用に踏み切った理由であると考えられます。 Scalaは、非常にバランスの取れたプログラミング言語です。本連載では、Scalaの基本的な文法を解説しながら、オブジェクト指向と関数型言語を組み合わせたプログラミングスタイルについて、解説したいと思います。
複数バージョンのScala開発をサポートするインストーラー/バージョン切り替え·svm MOONGIFT
svmはScala複数バージョンのインストーラー。利用バージョンの切り替えも簡単にできる。 svmはBashスクリプト製のオープンソース・ソフトウェア。シェアはまだまだ低いが一部で人気のプログラミング言語がScalaだ。JavaVM上で動作し、純粋なオブジェクト指向言語でありながら関数型言語の性質も持った、ユニークなプログラミング言語だ。 ヘルプ 開発は活発であり、2003年の登場から継続的に開発が続けられている。そのためバージョンアップが盛んであり、開発していた時と終わった時で安定板のバージョンが変わっていた、なんてことも十分考えられる。そこで使ってみたいのがsvmだ。 svmはScalaのバージョン切り替えソフトウェアだ。Rubyであればrvm、Pythonであればvirtualenvが知られている。svmを使うことで複数のScalaを一つのマシン上にインストールし、かつコマンド一つで
Google Japan Blog: 大規模日本語 n-gram データの公開
突然ですが、穴埋めクイズです。下線部に入る単語はなんでしょう? グーグルで_____ おそらく、「検索」「調べる」「探す」といった単語を思いつくのではないでしょうか？ 実際に、Webにあるドキュメントをくまなく調べ、「グーグルで」の後にくる単語を調べると、「検索」が1位であるとがわかります。 一般に、直前の(N-1)個の単語を見て、次の単語を予測するモデルをN-gram言語モデルといいます。さきほどは、「グーグル」 と 「で」の2単語から次を予想しているので、3-gram言語モデルの例となります。現時点の単語が、直前の(N-1)個のみに影響を受けるという仮説は、一見現実離れしているようですが、実際には非常に有効な場合も多く、かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに広く用いられています。たとえば、音声認識の場合、ノイズ等で現時点の単語をシステムが聞き取れなくても、言語モデル
N-gramモデルを利用したテキスト分析 ―インデックスページ―
↑ページ先頭 N-gramモデルを利用した事例 あるテキストから、任意のN-gram単位で共起頻度を集計し（N-gram統計を取る）、その結果を利用してテキストや言語の性格を見いだす研究によく利用される。 N-gramモデルで、ある文字列の直後に、特定の別な文字列は出現する確率を求める。 「an」の後には、必ず母音（aiueo）で始まる単語が結びつく確率が100% 「q」の後には、「u」が結びつく可能性が高い。 『論語』では「子」の後に「曰」が結びつく可能性が高い。 「百人一首」を平仮名に開いた場合の延べ数は、上位十五位までで全体の五割の使用量を占める（全部で六十八種の異なる平仮名（濁点含む）が使われている） 音声認識やOCR（原稿読みとりソフト）での利用 読みにくい文字でも、共起頻度の発生確率を考慮すれば、正しく原稿を可読出来る ↑ページ先頭 人文学的へのN-gramモデル導入 近藤みゆ
Ngram(N-gram)とは何か & 形態素解析との比較
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宇宙世紀年表
第１２版 ２００２年５月１９日更新 このページは、宇宙世紀年表です。新しい情報が入ると更新していきます 宇宙移民開始をもって宇宙世紀に移行。地球総人口９０億人突破 テロにより、低軌道宇宙ステーション首相官邸"ラプラス"破壊。リカルド・マーセナス首相始め構成国代表多数死亡。（ラプラス事件） テロ実行犯口封じのため作業挺ごと爆破される。唯一の生き残りのサイアム、ラプラスの箱に遭遇。 首相官邸爆破テロ組織と支援していた分離主義国家は連邦軍によって根こそぎ壊滅。連邦政府、反政府運動の徹底的な取り締まり開始。
第5回 N-gramのしくみ | gihyo.jp
前回は形態素解析を使う検索エンジンのしくみについて説明しました。今回は、FINDSPOTで使用しているN-gramという検索エンジンのしくみについて説明します。 N-gramによる見出し語の切り出し 前回は、形態素解析による検索エンジンでは、検索可能な最小単位が分かち書きの切り分け単位となる点を説明しました。 一方、N-gramを使った検索エンジンでは、単純に文字の並びを見出し語としてインデックスを作成します。1文字を元にインデックスを作成する方法をユニグラム、2文字の並びを元にインデックスを作成する方法をバイグラム、3文字の並びを元にインデックスを作成する方法をトリグラムと呼んでいます。 1文字：ユニグラム 2文字：バイグラム 3文字：トリグラム N-gramによる見出し語の切り出しは、形態素解析のための文法解析を伴わないため、特定の自然言語に依存しないという特徴があります。 FINDS
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