自然言語処理における前処理の種類とその威力 - Qiita
自然言語処理に前処理は不可欠です。テキストは文字の羅列であり構造化されていないため、そのままでは処理するのが難しいです。特にWebテキストの中には HTMLタグ や JavaScript のコードといったノイズが含まれています。このようなノイズは前処理して取り除かなければ期待する結果は得られないでしょう。 出典: Deep learning for computational biology 本記事では自然言語処理における前処理の種類とその威力について説明します。説明順序としては、はじめに前処理の種類を説明します。各前処理については、1.どんな処理なのか、2.なぜその処理をするのか、3.実装方法(なるべく) という観点から説明します。種類について説明した後、前処理の威力を測るために前処理をした場合としなかった場合での文書分類の結果を比較します。 前処理の種類と実装 この節では以下に示す5つ
自然言語処理を自習したくなったら参考になりそうなサイトなど - 鴨川にあこがれる日々
雑にですが，知ってるサイトやチュートリアルをまとめたくなったのでまとめてみました．夏ですし． 適宜更新しています． 最終更新 2018年02月03日 チュートリアル 言語処理100本ノック 言語処理100本ノック 2015 東工大の岡崎先生が作られたチュートリアルです． 他大学の研究室でも利用されています． 簡単な内容からはじまるので，プログラミングの導入としてもいいと思います． NLPプログラミングチュートリアル Graham Neubig's Teaching Carnegie Mellon UniversityのGraham Neubig先生のチュートリアルです． Githubにサンプルコードが公開されています． 各チュートリアルにはテストがついているので，実装が正しいかを確かめることができます． 扱っているトピックが広いので，かなり勉強になると思います． ソフト 形態素解析器 日本
研究のプログラミングにおける悲劇を無くすためのGitとテスト - Kesinの知見置き場
大学の研究に役に立った物シリーズ第3弾です 今回は研究のためのプログラミングのノウハウについてです。 特に、研究におけるプログラミングでの悲劇を防ぐために自分が実践していた方法を紹介をしたいと思います。大学や研究室によっては、このような研究のプログラミングのノウハウの伝承が行われているところもあると思いますが、何かの参考になれば幸いです。 大学の研究で役に立ったものシリーズの記事 サービス編 勉強編 研究のためのプログラミングとは まずは、研究のためのプログラミングに求められる特徴をざっと説明したいと思います。自分の経験からですが、こんなところではないでしょうか。 実験結果が出ないと何も議論できないので、とりあえず速く実装することが求められる コードのモジュール化、速度の最適化は後回しになりがち 計算量が多いタスクでは、24時間実行しても実験が終わらないことがあり得る バグによって実験の結
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言語処理100本ノック 2015
