可変次数 N-gram デコードのアルゴリズム - アスペ日記

前に書いた N-gram 漢字-かな変換 - アスペ日記 のアルゴリズムについて。 かなり縦に長いエントリになると思う。途中までは一般的な日本語自然言語処理にかかわること。 例として、「かれがくるまでまつ」というひらがなの文をデコードして、対応する漢字かな混じり文にすることを考える。 こういう時に使われるのが「ラティス構造」。こういうやつ↓ （この図は一回しか出てきません。ちなみにこのために Keynote 買ったようなもの） それぞれのノードで、そこに入ってくるエッジの中で一番確率が高いものとその確率を覚えていくことで、動的計画法によって最適なパスを導くことができる。 これをプログラム上でどう実現するか。 まず、共通接頭辞検索というものを使う。 これは、あるキーを渡すと、そのキーに前から一致するようなキーを持つ候補を列挙してくれるというもの。 例えば、「くるまで」をキーとして使うと、「く

[airj12]

わかんないけど

[efcl]

変換処理。 N-gram 漢字-かな変換

[labunix]

可変次数 N-gram デコードのアルゴリズム - アスペ日記:

[yujiorama]

予測変換のほうがすっきり綺麗なイメージがするのが不思議。でもこっちのほうが正統って感じもする

[mizchi]

わかりやすい

[Itisango]

可変次数 N-gram デコードのアルゴリズム