かな漢字変換エンジン開発で大事なのはデータと API - 武蔵野日記
id:tkng さんが、現状の ChaIME について紹介して、これからの開発研究体制について話したい、ということで、京大に集まってミーティング。京大の森さんたちが作っている変換エンジン KAGAMI も9月くらいから本格稼働している(少なくとも森さんは常用している)そうで、データやサーバ、ライブラリなど共通化できるところは共通化しましょう、というわけで、総勢5人でお昼から夕食(学生さんは free pizza と free beer (笑))を挟んで11時近くまで、スライド使ったりデモしたりコード見たり雑談したり、いろいろ。 今後の方針については、tkng さんがものすごくがんばってくれてメモリ・ディスク使用量、処理時間ともに1/25くらいになって使えるようになってきた(現在 tkng さんと自分の2人が常用している)実用的にしたいと思う反面、実用的にするためにごちゃごちゃした変更を加え
Zzz Eee Lll Ccc Hhh
仮名漢字変換 統計的なモデル(クラス2-gramモデル)を用いる方法を1998年に世界で初めて(!?)提案しました。 当時は、開発者が一生懸命手で書いた規則を用いる方法が主流でした。 確率的手法は理論的なので、保守が容易であったり発展性が格段に高いのが利点です。 実際、分野適応が容易であったり、単語の自動獲得などに発展させることができます。 モデルやコードを簡素化した統計的仮名漢字変換が、以下の SIMPLE リンクからダウンロードで きます。 詳細の解説はいずれ書きますが、とりあえずよい解説に譲ります。 リンク SIMPLE (Statistical Input Method for Personal Learning and Education; 仮) or KyKC (休憩しぃ)? simple.tar ダウンロード (とりあえず再配布不可です) 統計的仮名漢字変換の学習用 単語と読
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Smart Common Input Method - Wikipedia
