依存構文解析(MST parserとLIP) - yasuhisa's blog
前回の続きと今回の資料。係り受けの問題をちょっと違う見方で見てみる。 Graph-based Method Integer Linear Programming Method Span-based Method こっちは次回らしい(Eisnerアルゴリズム => この前岩立さんのチュートリアルがあった) Graph-based Method最大全域木(MST)をbaseにしたもの。MST parserとも呼ばれる。今までのparsingと全然違う考え方(EMNLP 2005)。 spanning treeだとprojectiveに限定されない(交差を許す) よしあしがある 交差を許すと、交差が逆に悪さをする場合もあるので transition baseのものだと途中で間違うとボロボロになる MST baseのものだと全体最適化なのでそういうのに強い edgeのコストの決め方は? depen
GitHub - slavpetrov/berkeleyparser: Automatically exported from code.google.com/p/berkeleyparser
"THE BERKELEY PARSER" release 1.1 migrated from Google Code to GitHub July 2015 This package contains the Berkeley Parser as described in "Learning Accurate, Compact, and Interpretable Tree Annotation" Slav Petrov, Leon Barrett, Romain Thibaux and Dan Klein in COLING-ACL 2006 and "Improved Inference for Unlexicalized Parsing" Slav Petrov and Dan Klein in HLT-NAACL 2007 If you use this code in your
HikiDoc - FrontPage.ja
はじめに 'HikiDoc' は「テキスト→ HTML」変換ツールです。書きやすく読みやすい文法の テキストをまともな HTML (や XHTML) に変換します。 必要なもの HikiDoc の実行には Ruby 1.8.2 以降が必要です。 インストール RubyGems経由でインストールすることができます。 (例) gem install hikidoc ダウンロード 最新版のソースコードは、Subversion レポジトリ http://hikidoc.rubyforge.org/svn/ から取得して ください。 (例) svn co http://hikidoc.rubyforge.org/svn/trunk/ hikidoc 以下のように 'setup.rb' スクリプトを用いてインストールします。 $ ruby setup.rb config $ ruby setup.rb
Beautiful Soup: We called him Tortoise because he taught us.
You didn't write that awful page. You're just trying to get some data out of it. Beautiful Soup is here to help. Since 2004, it's been saving programmers hours or days of work on quick-turnaround screen scraping projects. Beautiful Soup is a Python library designed for quick turnaround projects like screen-scraping. Three features make it powerful: Beautiful Soup provides a few simple methods and
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