問題文 nlp100.github.io 問題の概要 学習を終えたモデルは、予測値が未知の特徴量（X_test）を与えて予測させることができます。 import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression X_train = pd.read_table('ch06/train.feature.txt', header=None) y_train = pd.read_table('ch06/train.txt', header=None)[1] clf = LogisticRegression(penalty='l2', solver='sag', random_state=0) clf.fit(X_train, y_train) y_train = clf.predict(X_train)

はじめに 言語処理１００本ノック２０２０やってみた part1 コマンドの説明は自分の解釈なのであしからず 目次 第2章: UNIXコマンド 事前準備 10. 行数のカウント 11. タブをスペースに置換 12. 1列目をcol1.txtに，2列目をcol2.txtに保存 13. col1.txtとcol2.txtをマージ 14. 先頭からN行を出力 15. 末尾のN行を出力 16. ファイルをN分割する 17. １列目の文字列の異なり 18. 各行を3コラム目の数値の降順にソート 19. 各行の1コラム目の文字列の出現頻度を求め，出現頻度の高い順に並べる 感想 事前準備 第2章: UNIXコマンドの課題をこなすためにpopular-names.txtをダウンロードする必要があります。このファイルはhttps://nlp100.github.io/data/popular-names.tx

upura.hatenablog.com nlp100.github.io U++さんのところで見つけたので挑戦してみました。(最初の10本だけ) C++の文字列処理が苦手なのでやってみました。Atcoderなどでも文字列の処理は重要なので、ちょうどよい題材です。 01、02は日本語が含まれていますが、C++の日本語は闇が深いので、問題の意図を変更しない範囲でアルファベットや数字に置き換えました。 また、#includeは省略しますが、以下のようなものを使っています。 #include <iostream> #include <algorithm> #include <vector> #include <numeric> #include <map> #include <random> using namespace std; やってみた 00. 文字列の逆順 文字列”stressed”の

Pythonの勉強も兼ねた言語処理100本ノックです。 問題文 nlp100.github.io 文字列”stressed”の文字を逆に（末尾から先頭に向かって）並べた文字列を得よ． Pythonの文字列操作の問題。 Pythonならではの「スライス」を使って解答しました。 他にあれば、ぜひ教えて下さい！ word = "stressed" sliceWord = word[::-1] print(sliceWord) 以上です。 【参考URL】 https://qiita.com/tanuk1647/items/276d2be36f5abb8ea52ehttps://nlp100.github.io/ja/ch01.html

言語処理100本ノック 2015の挑戦記録です。環境はUbuntu 16.04 LTS ＋ Python 3.5.2 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)です。過去のノックの一覧はこちらからどうぞ。 第6章: 英語テキストの処理 英語のテキスト（nlp.txt）に対して，以下の処理を実行せよ． 58. タプルの抽出 Stanford Core NLPの係り受け解析の結果（collapsed-dependencies）に基づき，「主語 述語 目的語」の組をタブ区切り形式で出力せよ．ただし，主語，述語，目的語の定義は以下を参考にせよ． 述語: nsubj関係とdobj関係の子（dependant）を持つ単語 主語: 述語からnsubj関係にある子（dependent） 目的語: 述語からdobj関係にある子（dependent） 出来上がったコード： # coding: utf

はじめに 自然言語処理の問題集として有名な言語処理100本ノックの2020年版が公開されました。 この記事では、以下の第1章から第10章のうち、「第1章: 準備運動」を解いてみた結果をまとめています。 本編は以下のリンク先に移転しました。 https://amaru-ai.com/entry/2022/10/05/090639 全100問の解答へ

はじめに @python_kenichi さんのPythonで自然言語処理100本ノック 2020を解いたついでに死ぬほど詳しく解説を書いていく[第1章 準備運動]を拝見しまして、私はぜひElixirでやってみようとおもいました 言語処理100本ノック ElixirはElixir 1.10.3 (compiled with Erlang/OTP 23)を使いました 0. インストールとプロジェクトの作成 まずはElixirをインストールしましょう 手前味噌ですが、Enjoy Elixir #001 -- mix new, iex -S mix, mix format などを参考にしてください インストールができましたら以下のコマンドでプロジェクトを作ります defmodule WarmUp do require Integer @moduledoc """ https://nlp100.g

はじめに もしかして 「え？MATLAB で言語処理やるの？？」と思いました・・？ 先日 言語処理 100 本ノック 2020 が公開されました。以前から気になってはいたんですが、これは言語処理という切り口で MATLAB の練習をするすごく良い題材じゃないか・・ということでまずは第 1 章の MATLAB コード例を公開します。 一緒にやってくれる MATLAB 芸人募集中！GitHub: NLP100-MATLAB 他章へのリンク 第 1 章: 準備運動（この記事） 第 2 章: UNIX コマンド 第 3 章: 正規表現 第 4 章: 形態素解析 第 6 章: 機械学習 part 1 第 6 章: 機械学習 part 2 第 7 章: 単語ベクトル 第 8 章: ニューラルネットワーク 環境 MATLAB R2020a（一部 Text Analytics Toolbox を使用してい

こんにちは！ テービーテックの村松です。 「言語処理100本ノック2020]」 nlp100.github.io に挑戦中！ 途中でくじけないか見守ってください・・・。 そして、皆さんも一緒に挑戦してみましょう！ 本日は第5章： 係り受け解析　40～44です！ 間違い・コード改善点などありましたら教えていただけると嬉しいです。 第5章： 係り受け解析 「夏目漱石の小説『吾輩は猫である』の文章（neko.txt）をCaboChaを使って係り受け解析し，その結果をneko.txt.cabochaというファイルに保存せよ．このファイルを用いて，以下の問に対応するプログラムを実装せよ．」 4章続いてpopular-names.txtを使用して問題に取り組んでいきます。 下準備はこちら↓↓で行いました。 ds-blog.tbtech.co.jp データの読み込み #テキストデータの読み込み path

出てきた関数一つ一つ死ぬほど詳しく書いていきます。またどういった発想からそのようなコードになったのかも書きます

出てきた関数一つ一つ死ぬほど詳しく書いていきます。またどういった発想からそのようなコードになったのかも書きます

はじめに 自然言語処理の問題集として有名な言語処理100本ノックの2020年版が公開されました。 この記事では全100問のPythonによる解答例を紹介します。間違いやより良い方法など、お気づきの点があればぜひお気軽にコメントください。 本編は以下のリンク先に移転しました。 https://amaru-ai.hatenablog.com/entry/2022/10/15/204035

言語処理100本ノック 2020 (Rev 2) 言語処理100本ノックは，実用的でワクワクするような課題に取り組みながら，プログラミング，データ分析，研究のスキルを楽しく習得することを目指した問題集です． 詳細 ツイート