コスト最小法によるViterbiアルゴリズムを実装してみた - yasuhisa's blog
前回は単語数最小法によるViterbiアルゴリズムを使って、「猫はうろうろ」を形態素解析しました。 www.yasuhisay.info 単語数最小法では、単語の品詞などは見ておらず、ただただ単語数を最小にするように動的計画法であるViterbiを動かしていきます。品詞を見ていないため、「家におくりました」は「家」、「におくり」、「ました」と間違って形態素解析されていました。 コスト最小法による形態素解析そこで ある単語がある品詞で登場するコスト ある品詞とある品詞の接続するコスト というコストの概念を導入します。 「ある単語がある品詞で登場するコスト」というのは、例えば 「まし」が助動詞で登場するコスト 「まし(増し)」が動詞で登場するコスト というような感じで、単一の言葉でも、品詞が違う場合にはそのコストを区別するような考え方です。 一方、「ある品詞とある品詞の接続するコスト」というの
マンジラボ
この話題は去年の間に収束したとおもっていたのですが、再燃してきているみたいなので記事にしておきます。 Clojure使いを何と呼ぶか。 Clojure使い – skalabeの日記 結論から言うと “Clojurian“。 実はRich本人がすでに言及しています。 The A-Z of Programming Languages: Clojure (Page 3) interviewer: Perl gurus are ‘Perl Mongers’, Python ones are ‘Pythonistas’. We think Clojure needs something similar. Any suggestions? Rich: I think everyone has settled on Clojurians. というわけでもうClojurianでいいよね。＞ all 「Cl
Ruby でパターンマッチ - まめめも
ref: 未来の国のアリス - d.y.d. で紹介されている implicit future が Ruby に欲しい！ # promise を作る x = Promise.new a = [1, x, 2, x, 3, x] # 今はまだ値になっていない p a #=> [1, _promise_, 2, _promise_, 3, _promise_] # この promise は 42 に決めた！ (代入ではないよ) x === 42 # x の箇所は勝手に 42 になっている p a #=> [1, 42, 2, 42, 3, 42] というのも、これがあれば Ruby でパターンマッチができる気がするんですよね。こんな感じに。 # 何にでもマッチする箇所には _ と書く (実体は Promise.new) def _ Promise.new end # + と定数だけからなる抽象
正規表現で素数判定 - NO!と言えるようになりたい
追記：ハッキリ言ってこの正規表現はネタなので，実際に素数判定を行いたい場合は，もっと別な賢いアルゴリズムを使ったほうが良いです 正規表現で素数が判定できるという記事を見たので試してみた． http://www.noulakaz.net/weblog/2007/03/18/a-regular-expression-to-check-for-prime-numbers/ この記事によると /^1?$|^(11+?)\1+$/ という正規表現を使うと，素数判定が出来るらしい．ある整数 n が素数かどうか判定したい場合は，"1" * nという文字列がこの正規表現にマッチするかどうかを調べればよく，マッチすれば非素数，マッチしなければ素数となる．ただし，"1" * n は，例えば，n が 4 ならば "1111" と 1 が 4 回連続して続く文字列となる． Rubyで書いた素数判定プログラムはこん
フォードファルカーソン法をRubyで実装 - yasuhisa's blog
グラフに対する基本的な問題として 最小全域木 最短路問題 最大フロー の3つがあると思う。で、最小全域木は離散最適の課題としてPrim法を使って解いてみたし、最短路問題はベルマンフォードのアルゴリズムをRubyとC++で解いてみた。となったら、最大フローを実装しないわけにはいかないな、ということでフォードファルカーソン法を実装してみました。上の3つの問題では一番ややこしかった気がする。というわけでコードと実行結果。 繰り返しの中で残余ネットワークを更新していって、残余ネットワークにおいて始点から終点へのパスが存在するかを幅優先探索を使って探索していくという流れ。 # -*- coding: utf-8 -*- require "pp" class DirectedGraph attr_reader :nodes attr_reader :weights attr_reader :edges
Rubyのある風景 - Y Combinator
再帰的な関数を作るときに関数に名前をつけずに定義するにはどうしたらいいのかというのが、Y Combinatorの中心的な話題です。 まずは、再帰の定番、階乗を計算する関数に登場願いましょう。 fact = lambda{|n| if n < 2 1 else n * fact[n - 1] end } puts fact[10] ここからfactという名前を取り除こうというわけですね。 最終目標は、以下のようにして階乗を計算する関数を定義することができるようになることです。 fact = y[lambda{|h| lambda{|n| if n < 2 1 else n * h[n - 1] end } ] ) puts fact[10] ここで出てきたyが、Y Combinatorと呼ばれるものです。 見やすさの為に、factという名前をつけましたが、関数を定義するところではfact
Rubyのある風景 - Y+Combinator+2
以前取り上げたY Combinatorですが、何故"Y"なのかと思って調べてみたところ、どうやら"To Mock a Mockkingbird" がもとになっているようです。 この本では色々な鳥の名前を各ラムダ式に割り当てて、組み合わせ理論(Combinatory Logic)を解説しています。 ちなみにYは"Why Bird (aka Sage Bird)"だそうで。 さて、組み合わせ理論の有名な話として、 K = λxy.x S = λxyz.xz(yz) の二つを用いることで、チューリングマシンと等価な計算能力が得られるということが知られています(ということは、この二つさえあれば、今一般に使われているプログラムは全て記述できるわけですね)。 例えば、恒等写像I(λx.x)は SKK = (λxyz.xz(yz))(λxy.x)(λxy.x) = (λyz.(λxy.x)z(yz))(
Yコンビネータ - Mae向きなブログ
相変わらず，Yコンビネータについては理解できていないのですが，昨日に引き続き，Rubyの学習もかねて，Schemeで書かれたYコンビネータをRubyで書くことに挑戦しました。 http://d.hatena.ne.jp/kazu-yamamoto/20080402/1207127522 でYコンビネータは，以下のように紹介されています。 (lambda (le) ((lambda (f) (f f)) (lambda (g) (le (lambda (x) ((g g) x)))))) 昨日は，たくさん出てくるlambdaをRubyでどう書けば良いのか分からなかったのですが，今日はなんとかYコンビネータをRubyで書くことができました。 y = lambda { |le| lambda { |f| f.call(f) }.call( lambda { |g| le.call(lambda
Support Vector Machines (SVM) in Ruby - igvita.com
By Ilya Grigorik on January 07, 2008 Your Family Guy fan-site is riding a wave of viral referrals, the community has grown tenfold in last month alone! First, you've deployed an SVD recommendation system, then you've optimized the site content and layout with the help of decision trees, but of course, that wasn't enough, and you've also added a Bayes classifier to help you filter and rank the cont
待ち行列に入門した - steps to phantasien(2008-08-12)
先週, 会社をさぼって システム性能評価と待ち行列理論 という講義を受けてきた. 待ち行列理論の入門講義で, 大学の学部でやるレベルの話らしい. 私は学部でも学部以外でも勉強したことがない話題だったので, とても興味深く聞いた. 受講後はすっかり盛り上り, 待ち行列で性能評価するぜ! という気分になったのだが, 実際は難しい. 性能評価一般の難しさはさておくとして, 待ち行列理論そのものがけっこう複雑. 数学が苦手な身には辛い. 理論の常として, 待ち行列の理論もまず解析対象の特性に様々な制限や前提を設けた上でモデルをたてる. そのモデルがうまく解析できたら, 少しずつ制限をとりはずしていく. 現実を扱えるモデルに至る道程は険しそうだ. 高価なツールを使えばそんな洗練されたモデルも扱えるのかもしれないけれど, もうちょっと庶民に優しい路線であってほしい. 解析に挫ける一方, 理論の成果が明
エンコーディング － Protocol Buffers - ずっと君のターン
Ruby版作るために部分的に訳してたので、せっかくだから完成させました。Protocol Buffersのバイナリエンコーディング詳細です。この情報が必要な人はあんまりいないとおもいますが、よろしければどうぞ。 http://code.google.com/apis/protocolbuffers/docs/encoding.html エンコーディング このドキュメントはプロトコルバッファメッセージのバイナリ・ワイヤ形式について説明しています。アプリケーションでプロトコルバッファを使用するだけであれば気にする必要はありませんが、プロトコルバッファの様々なフォーマットがエンコードされたメッセージのサイズにどう影響するかを理解することは非常に役に立つでしょう。 簡単なメッセージ 次のとても簡単なメッセージ定義があるとしましょう: message Test1 { required int32 a
1日で作る全文検索エンジン - Building a full-text search engine in "ONE" day - - とあるはてな社員の日記
最近、「Introduction to Information Retrieval」というStanfordの大学院向け教科書のドラフトを読んでいます。id:naoyaあたりが勉強会で読んでいる教科書です。この教科書には、効率のいい全文検索システムを作るにはどうすればいいか、という(まさに)教科書的手法が網羅的に書いてあり、そのあたりに興味がある人には、非常に興味深く読めるお勧めの本です。 ただ、面白い面白いと言っているだけでは、エンジニアとしては価値半減ですので、GW中にrubyで一日かけて実装してみました。 さすがに実装は、一日で作ったものですから、非常に素朴です。マルチバイト文字はbi-gramで、シングルバイトはスペースなどの区切り記号で認識しています。インデックスは、rubyの処理系のHashやArrayで保持しており、外部にMarshallで書き出す、というものです。検索エンジン
fisheye view の計算式とプログラム - まめめも
fisheye view とは、なんかインターフェイスの世界では常識っぽい、フォーカスとなる点を中心に座標をぐにょーんと引き延ばす方法です。日本語が不自由ですみません。要するにこういう変換です。 皇居あたりを中心に線路地図をぐにょーんと引き延ばしています。これを実装しようと思って計算式やサンプルプログラムを探したのですが、意外に情報が少なくて手間取りました。なので記録を残しておきます。 種類 参考文献 *1 を眺めたところ、cartesian fisheye と polar fisheye の二種類があるようです。左が cartesian で右が polar です。でもこの例だとほとんど区別が付かないですね。よく見ると端っこの方のつぶれ方が違います。 cartesian fisheye view フォーカスの座標を 、引き延ばしたい点の座標を 、壁の位置を とするとき ( になる) 、引き
algorithm
奥村晴彦さんの「C言語による最新アルゴリズム事典」技術評論社、1991年、の C 言語プログラムの Ruby への翻訳に挑戦します。プログラムの説明は同書を読んでください。変換はできるだけ逐語的に行っています。プログラムの動作は原作の C プログラムのそれと比較してチェックしていますが、うまく動作しないときは C から Ruby への変換のさいに起きたものです。バグレポートは tnomura@mnet.ne.jp までお願いします。 この Ruby 翻訳版はできるだけレイアウトも含めて原作の C プログラムを変更しないようにしたため、必ずしもRuby らしいコーディングスタイルとは言えないかもしれませんが、プログラムがきちんと動作することを優先しました。C から Ruby への翻訳の著作権に関しては Ruby のライセンスに準じます。配布、改変は自由です。ただし、プログラム本体には原作者の
色々な言語でライフゲーム
Squeak Perl Scheme Ruby Prolog 色々な言語でライフゲームを作ってみました。 ライフゲームについてはライフゲーム保存会 が詳しいです。また、The Game of Life ですばらしい Java アプレットを遊ぶ事が出来ます。 まず手始めに、Squeak で原型を作りました。Squeak は オブジェクト指向の元祖である Smalltalk の直系の子孫です。最近の言語はどれもオブジェクト指向の 影響を受けているので、まず Squeak で作ったら他にも移植しやすいだろうと思ったのです。 作りながら決めた仕様は以下のとおり。 盤のサイズは 20 x 20 最初ランダムなパターンが現れる 0.2秒に一度世代交代 50 回世代交代をしたらまたランダムなパターンを生成 盤のクラス名は LifeMap ただ、Squeak 版以外は手を抜いてコマンドライン実行です。全部
OBB vs AABB - Radium Software Development
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アルゴリズム for Ruby
このページは、ソフトバンク パブリッシングから出版されている『プログラミングの宝箱 アルゴリズムとデータ構造』を読んでいるときに、せっかくなのでサンプルコードを Ruby で書き直した場合、どうなるんだろうと思いつつ作っています。 アルゴリズムに関する解説は特にしていませんので、参考書籍をご覧下さい。 また、内容には充分注意していますが、あくまでも僕の勉強メモになっているため、間違いや勘違いがあるかと思います。その点、ご了承いただければ幸いです。同時に間違いや勘違いを発見された方は、メールや掲示板でご指摘いただけると、すごく嬉しいです。 【参考書籍】 紀平拓男、春日伸弥 『プログラミングの宝箱 アルゴリズムとデータ構造』（ソフトバンク パブリッシング 2003） 参考URL：http://www.cmagazine.jp/books/takarabako/
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h-index を Ruby で書いてみた - まちゅダイアリー (2007-07-19)