Gensim: topic modelling for humans
✔ Train large-scale semantic NLP models ✔ Represent text as semantic vectors ✔ Find semantically related documents from gensim import corpora, models, similarities, downloader # Stream a training corpus directly from S3. corpus = corpora.MmCorpus("s3://path/to/corpus") # Train Latent Semantic Indexing with 200D vectors. lsi = models.LsiModel(corpus, num_topics=200) # Convert another corpus t
SimString - 高速かつシンプルな類似文字列検索ライブラリ
SimStringは，類似文字列検索のための高速かつシンプルなライブラリです． 類似文字列検索とは，文字列集合（データベース）の中から，クエリ文字列との類似度が閾値以上のものを，見つけ出す操作です． クエリ文字列と完全に一致しなくても，データベース中の似ている文字列を検索することができるので，スペル訂正，あいまい計算，柔軟な辞書マッチング，重複レコード検出，データベース統合など，様々なアプリケーションを構築できます． SimStringは，類似度関数として，コサイン係数，ジャッカード係数，ダイス係数，オーバーラップ係数に対応しています． 文字列の類似度を計算するための特徴量としては，文字nグラムをサポートしています． SimStringには，次のような特徴があります． 高速な類似文字列検索アルゴリズム．Google Web1T の英語単語（13,588,391文字列）から，コサイン類似度が
統計的自然言語処理エンジンStaKK - nokunoの日記
統計的自然言語処理エンジンStaKK を開発しました。nokuno’s stakk at master - GitHub 以下、READMEからの引用です。 現在の機能 かな漢字変換 予測変換 または サジェスト スペル訂正 形態素解析 HTTPによるAPIサーバ Trieの直接操作現在は、StaKK は辞書として Mozc （Google日本語入力のOSS版）のデータを使っています。 リバースモードについてStaKK はノーマルモードとリバースモードの2つのモードを持っています。 ノーマルモードでは、かなを入力し、単語（主に漢字）を出力します。 リバースモードでは、単語を入力し、読みや品詞を出力します。これらの2つのモードの応用例をまとめると、次の表のようになります。 機能 ノーマルモード リバースモード Convert かな漢字変換 形態素解析 Predict 予測変換 検索ワードのサ
Pattern | CLiPS
Pattern is a web mining module for the Python programming language. It has tools for data mining (Google, Twitter and Wikipedia API, a web crawler, a HTML DOM parser), natural language processing (part-of-speech taggers, n-gram search, sentiment analysis, WordNet), machine learning (vector space model, clustering, SVM), network analysis and <canvas> visualization. The module is free, well-document
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
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
阻断，未备案
tsubomi - Project Hosting on Google Code