"わたし"のことばを いつでも入力。 高性能な新変換エンジン 「ATOKハイパー ハイブリッドエンジン」 「ATOKパーソナライズドコア」を搭載した新変換エンジン「ATOKハイパーハイブリッドエンジン」は、 入力傾向に応じて変換をパーソナライズし、使い込むほどに変換精度が向上するのが大きな特長です。 入力を繰り返しながら継続的に進化を続けていきます。
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今日は昨年に引き続き入力メソッド飲み会。しかし今回は森さんの協力で京大の講義室が借りられたので、昼の部と夜の部の2部構成であった。昼の部はみんな15-30分くらいネタを持ち寄ってスライド使ったりデモしたり、という感じで、夜は飲み屋に移動していろいろざっくばらんに話す、という具合。 トップバッターは Social IME の nokuno さん。今日は東京から京都までわざわざこれのために日帰りしてくれたそうだが、おもしろい話が聞けてよかった。いろいろ考えているなあと思う。来年度以降うまく住み分けというか分担できたらいいなと思う。今日の講評「インプットメソッド最後の新人」 セカンドは tabatee さん。今年入力メソッド界に起きた10大ニュース。いろいろあったが忘れてしまった(笑) 来年の目標「2008年も10大ニュース」 サードは自分。NAIST の学内プロジェクトでやる(ことになっている
JavaScript IME Ctrl + ← Twitter JavaScript disable or JavaScript Error or Loading files. using lib(range.js,roma.js,prototype.js,Kana.js). Powerd by
Google CGI API for Japanese Input Google CGI API for Japanese Input は、日本語変換をインターネット上で実現するための、CGI サービスです。 リクエスト http://www.google.com/transliterate に対して HTTP リクエストを発行します。GET メソッドを使ってください。以下の CGI パラメータを (URL エンコードした上で) 指定します。 langpair=ja-Hira|ja text=(変換したいひらがな列) text のひらがな列は UTF-8 でエンコードします。例えば、「へんかん」をリクエストする場合は、 http://www.google.com/transliterate?langpair=ja-Hira|ja&text=%E3%81%B8%E3%82%93%E3%81
沖縄辞書は、沖縄県内で一般的に使われている単語を収集し、 かな漢字変換システム等で利用できるようにするための辞書です。 ダウンロード 最新リリース o-dic バイナリ版 unnamed_release (日付: 2015-07-04) o-dic バイナリ版 Kotoeri.dmg (日付: 2009-09-01) o-dic バイナリ版 vjeOdic20040325.zip (日付: 2005-01-20) o-dic バイナリ版 msime2002-20030422.zip (日付: 2005-01-20) o-dic バイナリ版 cannadic20030407.tar.bz2 (日付: 2005-01-20)
Hiragany ver 0.3 - ひらがなせいかつ せんよう IME This is yet another Japanese IME (Input Method Environment) for Mac OS X (10.5 or better). If you are looking for an ordinary Japanese IME, I'd suggest you to go to http://www.google.com/intl/ja/ime right away. Hiragany is not an ordinary IME by any means. With Hiragany, you cannot (or don't need to) "select" Kanji conversion at all. All you do is just type as
プライバシー保護データマイニング (privacy preserving data mining)† 文献1により,USでは,誕生日,性別,5桁郵便番号で87%の個人が識別可能との調査結果が報告された. 一見無関係なデータでも,その組み合わせによって個人が特定できる場合が指摘された. このため,データマイニング技術によるプライバシー侵害の懸念が生じた. そこで,考案されたのがプライバシー保護データマイニングで,分散保持されたデータそのものは秘密にしたまま,それらのデータを集積してデータマイニング手法を適用したのと同等の結果をえるための手法. 同じレコードの異なる属性が分散保持されている垂直分割モデルと,同じ属性集合で記述された異なるレコードが分散保持されている水平分割モデル,および両方とも分割されている任意分割モデルなどがある. プライバシー保護データマイニングの実現するアプローチとしては
If you were looking for MSDN or TechNet blogs, please know that MSDN and TechNet blog sites have been retired, and blog content has been migrated and archived here. How to use this site Archived blogs are grouped alphabetically by the initial letter of the blog name. Select the initial letter from the TOC to see the full list of the blogs. You can also type the name of the blog or the title of the
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ブログなどをクロールしてきたデータをmecabで解析して作ったコーパスからモデルを学習させていたのだが、mecabは決定的に読みをつけるので、例えば「にほん」で「日本」が変換できない(mecabは"にっぽん"と読みをつける)。日常生活で使っていると、これは結構な問題だ。よく使う駅名が正しい読みで入力できなかったりして、それが結構辛い。と言うわけで、mecabで形態素解析した後に、名詞の読みだけ適当に確率的に揺らしながらつけ直す、という作業をしてコーパスを作り直してみた。変換精度は下がった感じだが、「にほん/日本」問題なんかが解決できたので、だいぶ使いやすくはなったと思う。 名詞であっても適当にunigramで読みを揺らしてやると変換精度が下がるというのは、例えば、「道」をなんと読むべきかは、「自動車道」とか「道の駅」で違う、つまりコンテキストに大きく影響される、ということである。まぁわかっ
先日研究室で勉強会(通称サーベイ輪講)があったので、その資料をアップロードしました。うちは自然言語処理をやっている人は少ないので、内容的には本当に基礎の基礎です。先生からは「わかりやすい」とお褒めの言葉を頂きました。 | View | Upload your own間違い等がありましたら遠慮なくご指摘下さい。
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