ワーシャル–フロイド法 - Wikipedia
ワーシャル–フロイド法（英: Floyd–Warshall Algorithm）は、重み付き有向グラフの全ペアの最短経路問題を多項式時間で解くアルゴリズムである。名称は考案者であるスティーブン・ワーシャル（英語版）とロバート・フロイドにちなむ（2人はそれぞれ独立に考案）。フロイドのアルゴリズム、ワーシャルのアルゴリズム、フロイド–ワーシャル法とも呼ばれる。 概要[編集] ワーシャル–フロイド法の概略は以下の通りである： 入力： (有向または無向)グラフ の各辺の長さ 出力：頂点 と頂点 を結ぶ最短経路を全ての に対して出力 計算量： アイデア[編集] 簡単の為 上のグラフ のみを考える。 を 以下の整数とし、 とする。 の 各頂点 に対し、 を に制限したグラフ上での から への最短経路を とする。(経路が無い場合は 「なし」とする。) とし、 を に制限したグラフ上での から への最短経
mizzy.org : perlで人工無脳 #0
perlで人工無脳 #0 Posted by Gosuke Miyashita Sat, 18 Jun 2005 14:42:35 GMT ちょっと興味と必要があって、人工無脳に手を出してみることになりました。まあ、人工無脳なんて今更って気もしますが、とりあえずやってみたことはどんなにしょぼくても公開する、というポリシーですので、恋するプログラム―Rubyでつくる人工無脳を参考にしながら、perlで実装していく過程をここに載せていきたいと思います。 といっても、この本の流れに沿っていくわけではなく、俺の思いつきのままにやっていきますので、そこんとこよろしくです。 で、今回は人工無脳のパターン辞書を、何らかのデータから自動生成することを考えてみます。 パターン辞書というのは、人工無脳への問いかけの中に、「A」という言葉がある場合に、「B」という応答を返す、というパターンが記述された辞書です。
しなもんとどこでも遊べるGreasemonkey & Bookmarklet - sawatのブログ
id:sawat:20060922の続きですが、ふと思うところがあって作ってみました。 しなもんがブラウザ上のマウスカーソルを追いかけてきます。マウスをぐるぐる動かして気が済むまで、しなもんと追いかけっこしましょう。 図1 : しなもんがマウスカーソルを追っかけてくるいわゆるデスクトップアクセサリーの類です。ただし、ブラウザ内でしか動かないので正しくはブラウザトップアクセサリー。ページが変わるたびに消えてしまうのが難点。 さすがにこれだけじゃつまんないので、おしゃべり機能も搭載してみました。 図2 : しなもんがしゃべった！ はてなブックマークエントリー情報取得APIを使用して、だれかの受け売りコメントを発します。よって、だれもブックマークコメントを書いていないページでは無口です。 Greasemonkey または Trixie は以下をインストール。 http://sawat.jf.la
きまぐれ日記: Autolink: 前方最長一致ではなく最長キーワード優先一致を実現する
Hatena のキーワード置換アルゴリズムがTRIE ベースの手法に変更になったようです。以前に AC法でやる方法の記事を書いたのですが、それと似たことをやってるのでしょうか。 AC法のやり方は単純で、前方から最長一致でキーワードを見つけていきます。これまでは長いキーワードから順番に見つけていく方法(最長キーワード優先一致)だったそうですが、前方から見つけていく方法だと短いキーワードが優先される場合があります。 http://d.hatena.ne.jp/ita/20060119/p1 http://d.hatena.ne.jp/hatenadiary/20060119/1137667217 本文：あいうえおかきくけこさしすせそ KW1 いう KW2 うえおかき KW3 かきく KW4 きくけこさし という文でKW1-KW4のキーワードがマッチする場合、新しくなった方法では「いう」と「かき
MeCab の辞書構造と汎用テキスト変換ツールとしての利用
$Id: dic-detail.html 161 2008-02-03 09:58:46Z taku-ku $; 概要 単語辞書の構造を理解することで, MeCab を汎用的なテキスト変換ツールとして利用することができます. 例えば, ひらがな to カタカナ変換, ローマ字 to ひらがな変換, Auto Link等を MeCab だけで実行できます ファイル 単語辞書を構築するには, 最低以下のファイルを作成する必要があります. *.csv ファイル (単語辞書) matrix.def (連接表) unk.def (未知語用品詞定義) char.def (未知語の文字定義) dicrc (設定ファイル) *.csv ファイル 単語辞書です エントリは, 以下のような CSV で追加します. test,1223,1223,6058,foo,bar,baz 最初の4つは必須エントリで,
サポートベクターマシン入門
次へ: はじめに サポートベクターマシン入門 栗田 多喜夫 Takio Kurita 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 Neurosceince Research Institute, National Institute of Advanced Indastrial Science and Technology takio-kurita@aist.go.jp visitors since Jul. 19, 2002. 概要: 最近、サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)と呼ばれるパター ン認識手法が注目されており、ちょっとしたブームになっている。カーネルトリッ クにより非線形の識別関数を構成できるように拡張したサポートベクターマシン は、現在知られている多くの手法の中でも最も認識性能の優れた学習モデルの一 つである。サポートベクターマ
サポートベクターマシン入門
次へ: はじめに サポートベクターマシン入門 栗田 多喜夫 Takio Kurita 産業技術総合研究所 脳神経情報研究部門 Neurosceince Research Institute, National Institute of Advanced Indastrial Science and Technology takio-kurita@aist.go.jp visitors since Jul. 19, 2002. 概要: 最近、サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)と呼ばれるパター ン認識手法が注目されており、ちょっとしたブームになっている。カーネルトリッ クにより非線形の識別関数を構成できるように拡張したサポートベクターマシン は、現在知られている多くの手法の中でも最も認識性能の優れた学習モデルの一 つである。サポートベクターマ
Support Vector Machine
最近よく巷で耳にするモノ． SVM， Support Vector Machine， さぽーとべくたーましん． これっていったい，どんなもんなんでしょう． なにやら便利そうなモノらしいので，ちょいと調べて要点をまとめてみようかな，なんて． でも，ただまとめただけだとそのへんの記事を読むのとなんにも変わらないので， コーディングするために必要な知識を中心にまとめてみることにします．
マルコフ連鎖
第4章 マルコフ連鎖 4.1 確率行列 4.1.1 確率行列 4.1.2 同時確率 4.1.3 同時確率行列 4.1.3.1 例1 4.1.3.2 例2 4.1.4 条件付確率行列 4.1.5 確率行列の式 4.1.6 行列演算 4.1.6.1 例 4.2 マルコフ連鎖 4.2.1 マルコフ連鎖の定義 4.2.2 マルコフ連鎖における同時確率 4.2.2.1 例1 4.2.2.2 例2 4.3 定常性 4.3.1 定常性 4.3.2 非定常的ランダムウォーク 例1 4.3.3 非定常的ランダムウォーク 例2 4.3.3.1 余談(エントロピー増大) 4.3.3.2 余談(ブラウン運動) 4.4 状態遷移図とエルコード性 4.4.1 状態遷移図 4.4.2 エルコード性 4.4.2.1 例 〇 章末テスト
自然言語処理研究室 - 長岡技術科学大学 電気系 自然言語処理研究室
ようこそ！ 長岡技術科学大学 電気系 自然言語処理研究室へようこそ。本研究室では、自然言語処理とテキストマイニングに関する様々な研究を行っています。 最近の研究室 国際会議に２件採録されました(9/4) 今年11月にフィリピンのセブ島で開催される自然言語処理に関する国際会議 PACLIC 22に本研究室から２件の論文が採録されましたので ご報告します。 Extracting Troubles from Daily Reports based on Syntactic Pieces [ 国際会議#08PACLIC-kakimoto ] Generating Story Reviews Using Phrases Expressing Emotion [ 国際会議#08PACLIC-ota ] オープンハウスを開催しました(8/25-29) 今年度もオープンハウスを開催して、「人工無
人工無脳は考える
人工無脳、またはチャットボットは人間のような知能を持っていません。 にもかかわらず私達は彼らとの会話に魅力を感じ、癒やされ、 時には感情を揺さぶられます。 それはなぜなのか。 チャットボットとは何なのか。 一見単純に見えるプログラムの奥に潜む、ディープな世界を探ります。
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
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
http://www2.utm.se.uec.ac.jp/~hamada/cgi-bin/fukuda/wiki.cgi?%C9%BE%B2%C1%B6%A8%CE%CF%A4%CE%A4%AA%B4%EA%A4%A4
ログイン - NAIST Computational Linguistics
人工無脳 - PukiWiki:BoxHeadRoom.com
有効なWikiNameではありません - SpecWiki
http://chasen.org/~taku/blog/archives/2005/03/mecabskkserv_1.html
http://www.bi.a.u-tokyo.ac.jp/~tak/index.html
http://namako.nizah.net/wiki/pukiwiki.php?%5B%5B%BB%EE%BA%EEbot%5D%5D
http://namako.nizah.net/wiki/pukiwiki.php?%5B%5Bbots%2FMarkov1.pm%5D%5D
Gauche:MeCab