CSV2TeXCSV形式からTeXのtabular環境を自動的に作成します（タブ区切り形式からの変換にも対応） ダウンロード不要．ブラウザ上で動きます． ↓Excelからコピー＆ペーストした場合は，タブ区切り形式になっているはずなので[tab-delimited]を選択してください．
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。
第14回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 14th)－大規模分散データマイニング 祭り－ を開催しました - hamadakoichi blog
2011/10/16 "第14回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京"を開催しました。 第14回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 14th)−大規模分散データマイニング 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1.「データマイニング+WEB勉強会＠東京 について」(10分) 講師 ： id:hamadakoichi [Twitter:@hamadakoichi] オープニングト
日本語 WordNet (wn-ja)
日本語 WordNet リリース * 画像 * ダウンロード * 今後の予定 * 参考文献 * リンク * English 本プロジェクトでは、 Princeton WordNet や Global WordNet Gridに 着想をえて、日本語のワードネットを構築し、オープンで公開します。 独立行政法人情報通信研究機構（NICT）では、自然言語処理研究をサポー ト する一環として、2006年に日本語ワードネットの開発を開始しました。最初の 版、version 0.9は、2009年2月にリリースされました。このversion 0.9は、 Princeton WordNetのsynsetに対応して日本語をつけています。もちろん、 Princeton WordNetにはない日本語synsetを付与する必要があり、また、 Princeton WordNetにみられるsynsetの階層構造に、
AUTO_INCREMENTの値をリセットする方法【MySQL】 - Programming Magic
AUTO_INCREMENTの値をリセットするには以下のようにALTER TABLEでできる。 ALTER TABLE <テーブル名> AUTO_INCREMENT = 1; ALTER TABLE test AUTO_INCREMENT = 1; ALTER TABLE sample AUTO_INCREMENT = 1; このとき、AUTO_INCREMENTの付いたカラムに1以上の値を持ったレコードが存在すると、その値以下には設定できない。 例えば、以下のようなデータがあると5以下には設定できないが、6以上には設定できる。 > select * from newspaper; +----+--------+ | id | name | +----+--------+ | 1 | 毎日 | | 2 | 読売 | | 3 | 毎日 | | 5 | 日経 | +----+--------+
MySQL: 既存テーブルの構造の変更 – ALTER TABLE文、CHANGE COLUMN句
前回までにCREATE TABLE文を用いて以下のようなbook2テーブルを作成しました。 mysql> DESC book2; +-------------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment | | title | varchar(64) | YES | | NULL | | | author_name | varchar(32) | YES | | NULL | | | detai
MYSQLのCHAR、VARCHARカラムの大文字小文字を区別する（binary） - MYSQL
mysqlでは、char、varcharカラムに対して検索条件（where）やソート（order by）時に大文字小文字を区別してくれません。 区別させる場合にはテーブル作成時に binary属性を設定する必要があります。 （通常はこの方法での対応をお勧めします） create table binary_column varcolum varchar（10） binary primary key, charcolum char（10） binary ); こんな感じでしょうか。 既に作成済みのテーブルに対してbinary属性を設定することも可能です。 alter table binary_column modify charcolum char（10） binary; primary key属性が設定されているカラムに対してはこれでいいのですが、既にprimary key属性が設定されてい
テキスト解析 - Yahoo!デベロッパーネットワーク
LINEヤフーが提供するテキスト解析WebAPI 日本語形態素解析 日本語文を形態素に分割し、品詞、読みがなの付与、統計情報を取得できる機能を提供します。 かな漢字変換 ローマ字、ひらがなの文を文節に区切り、変換候補を提示します。短い文字列から変換候補を推測するモードも提供します。VJEと同じ方式のかな漢字変換です。 ルビ振り 漢字かな交じり文に、ひらがなとローマ字のふりがな（ルビ）を付けます。 校正支援 日本語文の校正作業を支援します。文字の入力ミスや言葉の誤用がないか、わかりにくい表記や不適切な表現が使われていないかなどをチェックします。 日本語係り受け解析 日本語文の係り受け関係を解析する機能を提供します。 キーフレーズ抽出 日本語文を解析し、特徴的な表現（キーフレーズ）を抽出します。 自然言語理解 日本語文を解析し、情報の抽出を行う機能を提供します。 固有表現抽出 日本語文を解析し
LaTeXコマンドシート一覧
1.はじめに 1.1 このページについて 2.箇条書き 2.1 itemize 2.2 enumerate 2.3 description 3.list 3.1 list 4.表組み 4.1 ラインなし 4.2 ラインあり 4.3 複数のセルにまたがる表 4.4 タイトルをつける 4.5 表を並べて表示 5.枠 5.1 枠で囲む 5.2 タイトルつきの枠で囲む 6.書体 6.1 文章内での書体 6.2 文字サイズ 6.3 数式内での書体 6.3.1 太字・斜体のキャンセル 6.3.2 関数の書体 6.3.3 斜体にしない関数 6.3.4 数式内での文字サイズの変更 6.3.5 筆記体 6.4 入力通り出力する 7.空白 7.1 行の間隔 7.2 文字の間隔 8.数式 8.1 上付き文字、添え字 8.2 角度 8.3 複数行にわたる数式 8.4 数式番号のキャンセル 8.5 和・積分 8.5
論文の書き方
残念ながら普段大学生は基本的な論文の書き方を大学の授業で学ぶことがない。論文の書き方、というのは学生の学ぶ必須事項でありながら、大学側は誰一人として「一般的な論文の書き方」というものを教えないのだ。これは僕のゼミでもそうであり、知る限り他のゼミでもそうであるように思える。また、もしゼミ内で教授していたとしても、それは不公平であり、一般的な書き方、書く上でのルールなどのガイドラインは全学生に対して行われるべきだと思う。特に実験レポートを主とする理系論文と違って、社会科学系論文ではその内容の合理性・説得力に重点が置かれることになり、論文自体の構成がそのものの評価に関わって来ることは自明である。 ここではイギリスで一般的に学生に求められる論文の書き方を紹介したいと思う。どういった骨格でレポート、論文をまとめたらよいかわからないと悩む学生の助けになれば幸いに思う。また、この論文の展開は学問的論文に
TeXに張り付けるEPS形式の図をWindows上で作成する方法
TeXに張り付けるEPS形式の図をWindows上で作成する方法 WMF2EPSを使うと、ExcelのグラフやPowerPoint、Visioで作成した図をベクト ル形式のままEPSに変換できるので、プリンタで印刷したり、ディスプレイ上 で拡大表示しても綺麗になる。 必要なツール: WMF/EMF形式で図を出力できるドローツールやグラフツール。 PowerPointやExcel、Visioではカット＆ペーストするとWMF/EMFになるのでOK。 WMF2EPS version 1.3.1 こいつでWMF/EMF→EPSに変換する インストール方法 ここではWindows2000でのインストール方法を示す。 プリンタドライバのインストールと設定 WMF2EPSのアーカイブを展開し、「C:\Program Files\WMF2EPS」等に置く。 プリンタを作成する スタート → 設定 → プリ
正確な文章の書き方
このページでは、正確な文章を書くための秘訣をまとめてみようと思います。それほど文章がうまいとはいえない私が、文章の書き方について述べるのですから、むこうみずな行為であることは百も承知です。しかし、数年に渡って探求した正確な文章の書き方が、少しでもみなさんの役に立てばという思いを自分への励ましに代えて筆をとります。 ここでお話するのは、「文章をいかに正確に書くか」や「自分の考えをどうやったら適切に表現できるか」であって、決して「どうやったら人を感動させる名文句が書けるのか」ではありません。 このページを読んだら「科学技術文献」を書くための技術が少しは身に付くのではないかと期待しています。しかし、 人はいさ 心も知らず ふるさとは 花ぞ昔の 香ににほひける (紀貫之) などのような心に残る文章が頭に浮かぶようになるわけではありません。 絵の書き方に例えて言うなら、ここで述べる内容は、色彩や調和
リンク集 - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki ですModels for Ecological Data: An Introduction, Clark, J. S. (著), Princeton Univ Pr, ISBN-10: 0691121788, ISBN-13: 978-0691121789, 2007. サポートページ. 日本語の紹介 RとS-PLUSによる多変量解析 ,B. エヴェリット 編著, 石田 基広・石田 和枝・掛井 秀一 共訳, シュプリンガー・ジャパン,ISBN-10: 4431713123/ISBN-13: 978-4431713128, 2007。 RとBioconductorを用いたバイオインフォマティクス R. ジェントルマン・V.J. カリー・W. フーバー・R.A. イリザリー・S. ドュドイト 共編,
統計解析用フリーソフト・R-Tips
R は有名な統計言語『 S 言語』をオープンソースとして実装し直した統計解析ソフトです．さまざまなプラットフォーム（OS）に対応しており，誰でも自由にダウンロードすることができます．それにも関わらず，世界中の専門家が開発に携わっており，日々新しい手法・アルゴリズムが付け加えられています．とにかく計算が速い上にグラフィックも充実しているので数値計算などにも持ってこいです．このドキュメントは Windows 版 R と Mac OS X 版 R（と一部 Linux 版 R ）でコマンドを調べた足跡です． ちなみに，この頁の内容を新しくした書籍は こちら ，電子書籍版は こちら で販売されております．
プレゼンテーションに悩むすべての人達のために：プレゼンテーションの世界標準「構造的プレゼンテーション」 - Kazu’s Blog
国際会議で欧米の人のプレゼンテーションを聞いたとき、こんなことを思ったことはありませんか？ 内容的には、それほど大したことないが、彼らはプレゼンテーションがうまい。大したことない話でも、いい話のように聞こえる。その点、日本人は下手だよなぁ、と。 実は、欧米の人たちは、子供の頃から、下記に述べる「構造的プレゼンテーション」の教育を受けているのです。下記は口頭プレゼンテーションを前提に述べますが、文章でも、基本は同じです。以前、ドイツで、小学校の時からドイツで暮らしている日本人の方から伺いましたが、ドイツでは小学校のときから、文章を書くときは構造を意識せよ、ということをしつこく叩き込まれるそうです。 プレゼンテーションの世界は実は非常に奥深く、極論すれば、内容に応じて、内容の数だけ、それにふさわしいプレゼンテーションのスタイルがあります。ですが、まずはプレゼンテーションの基本形を身に付けましょ
ウェブのオントロジー言語OWL -- ウェブに存在するものとその関係の定義
RDFモデルとRDFスキーマによるリソースの叙述という基本ツールを使って、ウェブに存在するものごとの分類体系（クラス）やその関係、さらにはそれを推論していくためのルールを定義するオントロジー言語OWLが2004年2月にW3C勧告となりました。セマンティック・ウェブでは、各地で独自に定義される語彙を関連づけ、相互運用できるようにするためにオントロジーが重要になります。オントロジーで表現された知識を利用して、エージェントが高度な検索などを行うことが期待されています。 オントロジーとは ウェブ・オントロジーのユースケース W3Cのウェブ・オントロジー言語OWL OWLの基本構成 ヘッダ要素 クラス公理 プロパティ公理 個体による事実の記述 参照文献 ※OWLを含む体系的な解説『RDF/OWL入門』を上梓しました。 オントロジーとは オントロジー(ontology)は、アリストテレス以来の「存在論
OWLウェブ・オントロジー言語ユースケースおよび要件
【注意】 このドキュメントは、W3CのOWL Web Ontology Language Use Cases and Requirements W3C Recommendation 10 February 2004の和訳です。 このドキュメントの正式版はW3Cのサイト上にある英語版であり、このドキュメントには翻訳に起因する誤りがありえます。誤訳、誤植などのご指摘は、訳者までお願い致します。 First Update: 2003年5月23日 OWLウェブ・オントロジー言語 ユースケースおよび要件 W3C 勧告 2004年2月10日 本バージョン: http://www.w3.org/TR/2004/REC-webont-req-20040210/ 最新バージョン: http://www.w3.org/TR/webont-req/ 旧バージョン: http://www.w3.org/TR/20
最低の発明であることが理解できない日本 - 非国民通信
スマイル測定「今年最低の発明」 米タイム誌「独断で」（朝日新聞） 米タイム誌は最新号で、今年最高の発明１～５０位と最低の発明五つを掲載した。最低の発明には「ガスマスクとしても使えるブラジャー」などと並び、オムロン（本社・京都）が開発した笑顔をチェックするシステム「スマイルスキャン」を選んだ。 接客サービスの向上などが狙いのシステムで、カメラ映像の中から顔を認識して「笑顔度」を０～１００％で測定する。オムロンによると、鉄道会社の駅員や病院の看護師らに利用が広がっており、同誌電子版は「最高の表情を作るため、ソフトウエアに顔をスキャンされる日本の大手私鉄社員」の写真も掲載した。 （中略） タイム誌は１０年ほど前から毎年、最高の発明を選び、今年は最低も選んだ。その基準を広報担当は「編集者の独自の判断」と説明した。 オムロンの広報担当者は「残念な選出ですが、世の中に笑顔を増やすという製品の意図を理解
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