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【チュートリアル】機械学習を使って30分で固有表現抽出器を作る - Qiita
はじめに 固有表現抽出は、テキストに出現する人名や地名などの固有名詞や、日付や時間などの数値表現を抽出する技術です。固有表現抽出は、質問応答システム、対話システム、情報抽出といった自然言語処理を用いた応用アプリケーションの要素技術としても使われています。 今回は機械学習技術を使って固有表現抽出器を作ってみます。 ※注意事項 理論的な話は一切出てきません。理論を知りたい方は他を当たってください。 対象読者 固有表現抽出を少しは知っている方 固有表現抽出器を作ってみたい方 Pythonコードを読める方 固有表現抽出とは？ ここでは、固有表現抽出の概要と方法について説明します。 概要 固有表現抽出は、テキストに出現する人名や地名などの固有名詞や、日付や時間などの数値表現を抽出する技術です。具体例を見てみましょう。以下の文から固有表現を抽出してみます。 上記の文に含まれる固有表現を抽出すると人名と
iOSと機械学習 - その後のその後
ビッグデータとかの機械学習隆盛の背景にある文脈や、その拠り所となるコンピュータの処理性能から考えても「モバイルデバイス向けOSと機械学習を紐付けて考えようとする」ことはそもそもあまり筋がよろしくない・・・とは思うのですが、やはり長くiOSだけにコミットしてきた身としては、新たに興味を持っている機械学習という分野と、勝手知ったるiOSという分野の交差点はないのかなと考えずにはいられないわけでして。。 そんなわけで、「iOS と機械学習」について雑多な切り口から調べてみました。 iOSで使える機械学習ライブラリ DeepBeliefSDK コンボリューショナルニューラルネットワークを用いた画像認識ライブラリ。iOSとかのモバイルデバイスで処理できるよう、高度に最適化してある、OpenCVと一緒に使うのも簡単、とのこと。 https://github.com/jetpacapp/DeepBeli
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