意見情報抽出 - PukiWiki
概要 † 意見情報抽出は，テキストから意見情報を抽出し，構造化する技術である．本研究では，述語項構造解析，照応省略解析等の一般性の高い言語処理技術に基づく新しい情報抽出技術を開発し，この問題の解決をはかる．述語項構造解析には，動詞語彙概念構造辞書や述語項構造タグ付き大規模用例集合などの資源を利用する．また，照応省略解析には，乾がこれまで進めてきた機械学習に基づく手法を発展させる．意見タグ付きコーパスや照応タグ付きコーパスの設計・開発も進んでいる． ↑ 技術課題 † 意見情報抽出課題は次のような部分問題を内包している． 照応省略解析 （意見）情報抽出が単純なパタンマッチだけで実現できない原因の一つは，抽出すべき情報がしばしば代名詞照応や省略によってテキスト中に分散して出現することにある．例えば，次頁の図の例では，「格好いい」の対象が「アコードのリアウィングのデザイン」であることを認識できなけ
スペル訂正エンジンを作ってみた - nokunoの日記
紫蘇カンファレンス2010というイベントでLTをしました。紫蘇カンファレンス 2010 - しソ部Togetter - 「紫蘇カンファレンス 2010」内容は、StaKKのスペル訂正機能についての解説です。統計的自然言語処理エンジンStaKK - nokunoの日記shisoconf 2010 Spelling CorrectionView more presentations from nokuno. 他の人は画像会話用の画像検索エンジン「tiqav（ちくわぶ）」や、Flickrのお気に入りをふぁぼったー的に表示してくれる「flistr」など、幅広いサービスや技術やネタが満載の楽しいイベントでした。tiqav / ちくわぶFlistr - View Flickr Photos Favorited by Your ContactsWWSみんなが頑張っているのを見ると刺激になりますし、今の環
第3回自然言語処理勉強会で発表してきました - 蝉々亭
少々間が空いてしまいましたが、先週の日曜日11月7日、第3回自然言語処理勉強会で発表させていただきました。内容としては、自然言語処理において名高い教科書の一つである Foundations of Statistical Natural Language Processing の第3章 Linguistic Essentials を解説しました。 Foundations of Statistical Natural Language Processing (The MIT Press) 作者: Christopher Manning,Hinrich Schuetze出版社/メーカー: The MIT Press発売日: 1999/05/28メディア: ハードカバー購入: 3人 クリック: 169回この商品を含むブログ (18件) を見る 以下は発表の際に用いたスライドです。 FSNLP Ch
自然言語処理勉強会@東京に参加しました
@nokunoさん主催の自然言語処理勉強会@東京で「統計的係り受け解析入門」というタイトルで話をしてきました．資料はこちらにおいておきます．CKYアルゴリズムに関して質問が多かったので，説明を加筆しました． 内容は「入門」と銘打っておきながら，3rd order Eisnerまで紹介するアレな内容．どういう方が出席されるかわからなかったので，ちょっと最新の話題も入れてみたかったのでした．もともと社内セミナーで使った資料を半分流用しています． Eisner法の理解の肝は，三角と台形がCFGにおける非終端記号に相当している，三角が三角と台形に分割されるというルールが，CFGにおける書き換え規則に相当している，という点が理解できれば後はCFGの知識で理解できます．この記法に慣れてくると，例えば3rd orderの論文はほとんど図を見るだけで理解できます :) 割愛しましたが，本当はこのあとスコア
自然言語処理勉強会で「ナイーブベイズによる言語判定」を発表してきました - 木曜不足
第2回自然言語処理勉強会＠東京 にのこのこ行ってきました。 ありがとうございました＆お疲れ様でした＞各位。 今回も全然専門じゃあないのに「ナイーブベイズで言語判定」というタイトルで発表してきた。 ナイーブベイズによる言語判定 from Shuyo Nakatani 内容は、仕事で作った(←ここ重要)言語判定ライブラリの紹介。 前回の「本文抽出 using CRF」は検証プロトタイプであったわけだが、今回はオープンソースとして公開＆最終的に製品に組み込むことを目標とした代物なので、「なんか良さげな感じ〜」だと駄目。目指すのは 50言語、99.うん%。 精度を上げるためにやれることならなんでもやる、というのがミッションなので、限りなく泥臭いことの積み重ねになる。 というわけでここ2ヶ月の積み重ねを資料にしてみたら、なんか膨大になってきて、また今回もしゃべりすぎてしまった(汗 楽しんでいただけた
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