[NLP][機械学習] 言語モデル覚え書き - tsubosakaの日記
この文章について 最近言語モデル方面にも少し興味があるので自分の知識を整理する意味で書いてみた。NLPは専門ではないので、おかしなことを書いてある可能性がありますがその場合はご指摘ください。 本文章ではn-gramモデル、単語の出現確率がn-1個前の単語のみに依存するモデルを考える。 問題 who is * という文が与えられたときに*にくる文字の確率を求めることを考える。この場合だと*には例えばheが当てはまるかもしれないが, isが入ることはまずなさそうに思える。このことは文法的にも説明ができると思うが、文法のルールを作るのは大変だし、文法的に正しい単語の中でどれが出やすいかということはできない。 一方で機械学習を使った言語モデルの文脈では文法的知識を余り持たず、与えられたコーパスから自動的に出やすい単語/表現を学習する方針をとる。 最尤推定 一番簡単なモデルとしては最尤推定を使うもの
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Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
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