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~/.wl に追加しておくと、 Summary モード -> "S" の候補に "reply-date" が出る。 これを選んでやると Summary が GMail 風にソートされる。 http://gist.github.com/153020 (defun wl-summary-overview-entity-compare-by-reply-date (a b) "Compare entity X and Y by latest date of replies." (flet ((string-max2 (x y) (cond ((string< x y) y) ('t x))) (elmo-entity-to-number (x) (elt (cdr x) 0)) (thread-number-get-date (x) (timezone-make-date-sortable (e

nltk の実装を移植する。 http://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/api/nltk.corpus.reader.wordnet-pysrc.html#WordNetCorpusReader.morphy 使う情報: WordNet の ${WNHOME}/dict/*.exc 不規則変化 WordNet の ${WNHOME}/dict/index.* 語基 品詞ごとの接尾辞ルール （上記ソースにべたがきされている） #! /usr/bin/env ruby # -*- coding: utf-8; mode: ruby -*- # port from nltk.corpus.reader.wordnet.morphy # http://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/api/nltk.corpus.read

GoSen がよさげなので使ってみる。 プロジェクトホームページ（オリジナルは到達不能） http://web.archive.org/web/20071224025014/http://itadaki.org/wiki/index.php/GoSen GoSen is a comprehensive rewrite and upgrade of Sen, a pure Java LGPL morphological analysis library for Japanese which in turn was based on MeCab. GoSen is at present a de facto fork of Sen. It would be extremely useful if the work performed to create GoSen could be folde

要約すると、 カーネルパーセプトロンを使うくらいならサポートベクターマシンを使ったほうがいい という話。 以下、パーセプトロンとかカーネルとか基本的なところばかり書きます。 ＜パーセプトロン＞ 正負ラベルを予測する二値分類を行うパーセプトロンの場合、以下のアルゴリズムで訓練する。 ・以下を、重みが収束するまで繰り返す 1. サンプル（正解ラベル付き）をランダムにとってくる 2. 現在の重みとサンプルの内積をとって、その符号（つまり予測されたラベル）が正しければ 1. へ 3. 重み = 重み - あるべき符号 * サンプル 推論（符号が未知のサンプルに対するラベルの予測）のときも、2. と同様に重みとの内積の結果の符号をとって返す。 パーセプトロンはオンラインで使える。 つまり、サンプルが次々と追加される場合でも、順序がランダム（変な偏りがない）と仮定できるなら、上記のアルゴリズムをそのま