本気で自然言語処理やらないエンジニアでもできる、イベントアンケートの意見抽出 - OPTiM TECH BLOG
まえがき R&Dチームの徳田(@dakuton)です。 私の開発業務としては自然言語処理をメインとした業務ではありませんが、必要に応じてテキスト解析に携わることもあります。 今回は、がっつり自然言語処理やらないエンジニアからみたときのテキスト解析の使いどころを簡単にご紹介します。 業務での使いどころ 簡単に申し上げると、分類問題として解けそうなデータか？当たりをつけるためにテキスト解析を利用します。 私の業務では時系列データや定量データのような数値データなどをメインに取り扱っていますが、テキスト解析をあわせて行う必要が出てくる場合があります。 これは解析依頼をいただくデータが、数値情報に加えてテキスト情報が付随されているようなデータであることが多いためです。 例えば故障検知の場合、単に正常稼働時の数値データをもとに異常を定義するのではなく 過去レポート(故障時の部品や原因をまとめたテキスト
文法圧縮入門：超高速テキスト処理のためのデータ圧縮（NLP2014チュートリアル）
言語処理学会第２０回年次大会（2014/3）のチュートリアル講義資料です。 - 要旨 - 文法圧縮とは，入力テキストをよりコンパクトな文脈自由文法（CFG）に変換する圧縮法の総称である． 文法圧縮の強みは圧縮テキストを展開すること無く，検索等のテキスト処理を効率よく行える点にある． 驚くべきことにその処理速度は，元テキスト上での同じ処理を理論的に，時には実際にも凌駕する． また近年，ウェブアーカイブやログ，ゲノム配列等の大規模実データを高効率に圧縮できることで注目を集めている． しかしながら，文法圧縮についての初学者向けの解説資料はまだまだ少ない． そこで本チュートリアルでは，文法圧縮の歴史的背景から最新動向までを幅広く紹介する． 具体的には文法変換アルゴリズム，圧縮テキスト上での文字列パターン検索，文法圧縮に基づく省メモリデータ構造等の解説を行う．Read less
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
言語処理100本ノック 2015
