凸版印刷など9つの企業・団体は28日、同時通訳システムの技術開発や利活用を進めるコンソーシアムを設立したと発表した。NTT東日本や情報通信研究機構(NICT)なども参画。総務省の委託事業で、同時通訳を可能とする音声翻訳の技術やその実用化を研究する。ビジネス上の交渉や国際イベントでの同時通訳の需要の高まりに対応する。凸版印刷やNTT東日本などは共同で、同時通訳の技術開発を推進するコンソーシアムを
このようにすることで、 そもそも mecab-ipadic-NEologd に意味はあるの? mecab-ipadic-NEologd で分かち書きして悪影響は無いの? mecab-ipadic-NEologd を週2回も更新することに意味はあるの? などの典型的な疑問について考察する材料を得たいと考えました。 学習器と特徴ベクトルの作り方 学習器は LIBLINEAR を使用しました。LIBLINEAR で学習するときのパラメーターですが、今回は辞書やデータごとに最適なパラメーターを探すことが今回の目的ではありません。そこで、別の期間のデータと MeCab 用の辞書を用意して、事前に実験と相対的に同様なデータと辞書の関係を作って探索することにしました。その結果、「s=5, c=0.8, B=-1」という設定が比較対象の UniDic にとって総合的に有利だったのでそれを採用しました。 各
import os import urllib.request import json import configparser import codecs # 解析対象文(input) sentence = "弊社が来年リリースする新製品のmasahiko-012の発表会を東京qiita会館で行いたい" DEVELOPER_API_BASE_URL = "https://api.ce-cotoha.com/api/dev/nlp/" ACCESS_TOKEN_PUBLISH_URL = "https://api.ce-cotoha.com/v1/oauth/accesstokens" CLIENT_ID = "XXXXXX" CLIENT_SECRET = "XXXXXXX" artifact = "アレ" person = "あの人" location = "あそこ" # COTOHA
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