DO++: 機械学習による自然言語処理チュートリアル
自然言語処理のときに使う機械学習手法のテクニックをざーっと２時間程度で紹介してほしいとのことだったので今日話してきました。基本的に、そんなに頑張らなくても効果が大きいものを中心に説明（特にパーセプトロンとか）を説明してます。 紹介した手法はパーセプトロン、最大エントロピー、正則化、多クラス分類、系列分類（CRF, Structured Perceptron）などなどです。どれも一かじりする感じで網羅的に見る方を優先してます。個々の詳しい話はそれぞれの文献や実装などを当たってみてください。 スライド [ppt] [pdf] ここで話しているのは線形識別モデルの教師有り学習が中心で教師無し学習（クラスタリングなど）など他の自然言語処理を支える技術は省いてます。 こういうのを使って（使わなくてもいいけど）どんどんアプリケーション作らないといかんね。 Tarot is not used to ma
ヤフー、文章を解析できるAPI「日本語形態素解析Webサービス」を公開ニュース - CNET Japan
ヤフーは6月18日、開発者向けサイト「Yahoo!デベロッパーネットワーク」において、日本語の文章を解析できるAPI「日本語形態素解析Webサービス」を公開した。 日本語形態素解析Webサービスは、ヤフーの日本語処理技術部がYahoo! JAPAN研究所と共同で開発を進めてきた形態素解析エンジン「Web MA」を社外の開発者向けにAPIとして公開するもの。このエンジンは、ヤフーのブログ検索や商品検索などのテキスト処理、ブログ検索の「評判検索機能」、「まとめ検索機能」などのテキストマイニング処理にも利用されている。 このAPIを利用することで、開発者は解析対象となる日本語の文章を形態素に分割し、品詞や読み、基本形を取得できるほか、対象となる文章に多く含まれている単語、その文章を構成する特徴的な単語などを把握することが可能だ。 また、すでに公開済みのAPIから取得したデータを解析することもでき
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