WEB上に掲載されているYahoo!知恵袋の質問とベストアンサーのデータ情報をCSV形式（EXCELで読み込み可能）で保存し、リスト作成するソフトです。 保存される情報は、質問内容、ベストアンサー、質問日時、ベストアンサー回答日時、閲覧数、回答数などをリスト化します。 データの出力例はこちら Yahoo!知恵袋サイトの仕様上、製品版では分類毎にデータを取得できる件数は最大1000件（10件×100ページ）までとなっています。 より多くの件数を取得した場合は、キーワードの変更やデータ出力順を変更してご利用ください。 製品版ファイルに含まれる「yhc_csv.exe」というファイルを実行してください。 実行して起動した画面のタイトル部分（Yahoo!知恵袋情報取得ソフト と表示されている箇所）を右クリックしますと、 上記左画像のメニュー一覧が表示されます。（※当ページよりダウンロードした体験版

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このドキュメントではVBAやVBScriptを使用して形態素解析を行う方法について説明します。 単語の分割だけでいい場合は下記を参考。 VBScriptで分かち書きを実行（MS標準機能のみで実装） http://qiita.com/nezuq/items/2e4e0cc63316474b630d NMeCab NMeCabは形態素解析エンジンMeCabの解析処理部分を、.NETライブラリとして移植したものであり、下記からダウンロードできます。 今回は、NMecabをCOMでラッパーするNMecabComを作成し、そこを経由してVBA,VBScriptから形態素解析を行います。 具体的な作成方法については下記を参考の事。 VBAまたはVBSからCOM経由で使用できる.NETのライブラリの作成方法 作成したNMeCabComは下記からダウンロードできます。 http://needtec.sak

0. はじめに この記事では最新の自然言語処理のフレームワークであるAllenNLPの使い方について紹介します。日本語のデータを使用して、簡単なattentionつき文書分類モデルを作成することを通して、AllenNLPの強力な機能を説明できればと思います。 本記事で使用する、AllenNLPを使用して日本語の文書分類モデルを作成するサンプルはここにあります。 また、本記事を執筆するに際して下記の記事がとても参考になりました。 公式チュートリアル An In-Depth Tutorial to AllenNLP (From Basics to ELMo and BERT) Training a Sentiment Analyzer using AllenNLP (in less than 100 lines of Python code) 1. AllenNLPとは AllenNLPはPy

AllenNLP is a free, open-source natural language processing platform from AI2, designed so researchers can easily build state-of-the-art models. AllenNLP accelerates the translation of ideas into effective models by providing abstractions and APIs that relate to concepts familiar with researchers, as well as a suite of reference implementations from recent literature. This week, we’re releasing Al

要約 超高精度自然言語処理＆係り受け解析を実施するGiNZAがすごくて、 Colaboratoryにより環境構築不要でブラウザだけでサクッと使える。 そのサクッと感を強調すべく、LT（ライトニングトーク）の最中に その場で環境構築＆コードを書いて自然言語処理、 しかも高精度＆高機能ができるよ、という「手品」をやってみた。 一見スゴイが「手品」にはタネがあって・・・。という話をする。 最後まで読むと、以下の二つのノウハウが分かる ・GiNZAで、ゼロから３分で高精度自然言語処理する方法 ・LTでライブコーディングする手品のタネ 背景①： GiNZAすごいっ！ 2019年4月に発表された「GiNZA」という、 日本語自然言語処理オープンソースライブラリを動かしてみたら、 簡単に高精度で（超重要）、係り受けやベクトル化なども含めた、 自然言語処理全般が実施出来たので驚いた。 ご参考： https

最近ではPythonでプログラミングをしたり、AI（人工知能）を使ったりする人が増えていますよね。 Pythonでプログラミングして作れる物の一つに、音声認識があります。以前は音声認識の精度があまり良くありませんでしたが、近年、音声認識の精度は驚くほど向上し、色々な言語の違いだけではなく、方言まで認識することができるようになったとのこと。さらに、さまざまなAPIの登場などにより、音声認識のプログラムを作成した経験がない人でも簡単に、Pythonで音声認識ができるようになりました。 とはいえ、何も知らない状態でいきなり音声認識を作るのはやはり難しいでしょう。そこで今回は、Pythonで音声認識を作る方法についてお伝えします。1つ1つ丁寧に解説していくので、Pythonの音声認識の作り方について、一緒にマスターしましょう！

Meesho, a leading e-commerce startup in India with about 150 million transacting users, has secured $275 million in a new funding round, it disclosed in a securities filing. The new…

非常に精度の高い文章を生成できるため「あまりにも危険過ぎる」と危惧されていた言語モデル「GPT-2」の開発元である「OpenAI」が、次世代文章生成言語モデルの「GPT-3」を用いたAIモデルが利用可能になるAPIを発表しました。これにより、OpenAIのAIモデルを製品に組み込んだり、AIモデルを駆使した新しいアプリケーションを開発したりすることが可能になります。 OpenAI API https://openai.com/blog/openai-api/ OpenAI to sell its headline-grabbing text generator as an API https://thenextweb.com/neural/2020/06/11/openai-to-sell-its-headline-grabbing-text-generator-as-an-api/ Op

AI & ML interests At the University of Helsinki, we focus on: - NLP for morphologically-rich languages - Cross-lingual NLP - NLP in the humanities

Amazon Web Services ブログ Amazon Comprehend が日本語に対応しました みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、プロダクトマーケティング シニアエバンジェリストの亀田です。 Amazon Comprehendが日本語に対応しましたのでお知らせいたします。2019年11月7日時点で東京リージョンには対応しておらず、以下のリージョンで日本語対応の機能を使うことになります。 EU (ロンドン) EU (アイルランド) アジアパシフィック (シンガポール) アジアパシフィック (シドニー) EU (フランクフルト) 米国東部 (バージニア北部) 米国東部 (オハイオ) カナダ (中部) 米国西部 (オレゴン) 機械学習を使用してテキスト内でインサイトや関係性を検出する自然言語処理 (NLP) サービスであり、その利用において、機械学習の複雑な

【Next Tokyo ’24】生成 AI を中心とした Google Cloud からのプロダクト アップデートや顧客事例を、基調講演のアーカイブで振り返りましょう。

皆さん、こんにちは。第3次AIブームを伴い、AI民主化に貢献するためにプログラミングやコンーディングの知識があまりなくても使える、機械学習ツールは最近増えていますね。今回は、機械学習や自然言語処理に便利なツールを紹介していきます。ぜひ、研究開発にご活用ください。 機械学習ツールLionbridge AI: テキスト、画像、動画、音声のデータの作成やアノテーションで、AIの研究開発をサポートいたします。自社開発の機械学習ツール上で、プロジェクト管理や品質確認などの機能も揃っています。AI教師データをお探しの方は、こちらからお問い合わせください。Lionbridge AIの機械学習ツールAzure Machine Learning: 豊富に用意されているアルゴリズムのライブラリを利用して、予測ソリューションを迅速にデプロイできるサービスで、コーディングを行わない利用者でも扱える点が特徴です。D

中国インターネット検索最大手の百度（バイドゥ）はAI（人工知能）を活用した言語認識において、言語の意味を理解する自然言語処理モデル「ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge IntEgration）」を発表した。同社がオープンソースとして提供するディープラーニングフレームワーク「PaddlePaddle（PArallel Distributed Deep LEarning）」に対応し、開発者に高度な自然言語処理技術を提供する。 ERNIEモデルは従来の自然言語処理能力を上回るパフォーマンスを示す。オープンソースとして公開されている自然言語処理モデル「BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）」と比較検証すると、言語推定、類似性の把握、実体の認識、感情の分析、

大容量テキストマイニングでは、より多くの文字数のテキストからワードクラウドを作成できます。 サンプル： 銀河鉄道の夜 例文）話した内容を自動でテキスト化してくれる音声入力機能がつきました。マイクをONにして、まず「音声認識を開始」ボタンを押して話したあとで「テキストマイニングする」ボタンを押してください。初回利用時に「マイクを使用する」というメッセージが表示された場合は「許可」ボタンをクリックしてください。パソコン内蔵マイクでも利用できますが、外付けマイクを利用したほうが音声認識の精度がアップします。

概要 コマンド2行で、jupyter notebookと自然言語処理のライブラリsisterを使っての開発環境が起動します。 普通に設定すると、Docker起動毎に、sisterの辞書ダウンロードが発生するので、辞書データを 永続化 する設定を加えた docker-compose.yml を書きました。 きっかけ ふだんはRubyメインの開発で、pythonは自然言語処理をする時にしか触らない。 開発環境の構築で楽をしたいので、すぐに使えるrepositoryをつくりました。 コード 使い方 dockerをインストール https://docs.docker.com/compose/install/ dockerのメモリを増加 これしないとsisterが使えません。 Docker preferences -> Resources >= 6.00 GB to Memory. ダウンロード 好