大規模テキスト処理を支える形態素解析技術（工藤拓氏・Google） - Cafe Babe
第80回知識ベースシステム研究会を開催したが，二日間で58名の方々に参加して頂き，積極的に議論に加わって頂いた．この場を借りて，参加してくれた方々に感謝したい．大変遅くなった（爆）が，Googleの工藤拓氏による招待講演「大規模テキスト処理を支える形態素解析技術」の概要を，このブログで報告しておきたい．工藤氏の専門分野は統計的自然言語処理と機械学習であるが，日本語形態素解析エンジンMeCabの開発者であり，他にも自然言語処理関連の有益なツールや，Webベースの日本語入力を可能にするAjax IMEのようなユニークなサービスを提供しているなど，時代をリードする研究開発者の一人である．彼の活動に興味があれば，彼のブログ「きまぐれ日記」は必見だろう． なお，当日は弊社側の不手際で，予定していた工藤氏の重要なデモをおこなうことができなかった．弊社はネットワーク会社であるにもかかわらず，ネットワーク
mixi Engineers’ Blog » mixi日記キーワードランキングの秘密
皆さん、先月の半ば頃からmixiのトップページの3列目に「日記キーワードランキング」というコーナーが登場していたのをご存じでしょうか。手前味噌ながら、これはとても面白い機能で、毎日ランキングが更新される度に素敵なランキングが作られていて悦に入っているmikioです。今回は日記キーワードランキングの秘密についてお話します。 日記キーワードランキングとは、日記に書かれた言葉の使用頻度を統計的に処理して、今話題になっている度合を算出し、その上位をランキング形式で表示する機能です。トップページには5位までが表示されるので、それをチェックするだけで最新の流行を把握することができます。さらに「30位までを読む」に進むと30位までのキーワードとその関連日記が表示されます。詳細を知りたい場合はキーワードをクリックすると、そのキーワードで日記検索をした結果を見ることができます。一通り見るのに10分くらいでし
Google Japan Blog: 大規模日本語 n-gram データの公開
突然ですが、穴埋めクイズです。下線部に入る単語はなんでしょう? グーグルで_____ おそらく、「検索」「調べる」「探す」といった単語を思いつくのではないでしょうか？ 実際に、Webにあるドキュメントをくまなく調べ、「グーグルで」の後にくる単語を調べると、「検索」が1位であるとがわかります。 一般に、直前の(N-1)個の単語を見て、次の単語を予測するモデルをN-gram言語モデルといいます。さきほどは、「グーグル」 と 「で」の2単語から次を予想しているので、3-gram言語モデルの例となります。現時点の単語が、直前の(N-1)個のみに影響を受けるという仮説は、一見現実離れしているようですが、実際には非常に有効な場合も多く、かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに広く用いられています。たとえば、音声認識の場合、ノイズ等で現時点の単語をシステムが聞き取れなくても、言語モデル
グーグルが日本語N-gramデータを公開 ― ＠IT
2007/11/01 グーグルは11月1日、大規模日本語コーパスのN-gramデータを公開した。N-gramは自然言語処理の領域で、単語同士の結びつきを統計的に処理する計算モデル。「グーグルで検索」「グーグルで調べる」「グーグルで探す」のように特定の単語（例では“グーグル”）と、他の単語の結びつきを予測できる。 N-gramは特定の位置にある単語が何であるかを、その直前の単語、さらに前の単語……、とN個分さかのぼって推測できるという仮説に基づいている。かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに使われている。 公開したのはグーグルがWebサイトから抽出した約200億文（約2550億単語）の日本語データから作成したN-gramデータ（1～7gram）。データは特定非営利活動法人 言語資源協会を通じて配布しており、団体・個人の区別なく利用できる。これまで米グーグルは英語について同
形態素解析の人気記事 3410件 - はてなブックマーク
クリエイターに出会ったり、もっとファンになったり、noteで創作をつづけたくなるようなイベントを開催する「noteイベント」。今回は「チャットAI使いこなし最前線」をテーマに、黎明期からチャットAIを活用しているnote CXOの深津貴之氏が登壇しました。こちらの記事では、ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプトなどが語られました。 ChatGPTユーザーの悩みを解決するプロンプト 徳力基彦氏（以下、徳力）：まず今日はChatGPTの使い方をしっかり覚えていただきたいと思います。ここで「深津式汎用プロンプト」。 深津貴之氏（以下、深津）：僕は1個1個、個別の例を出すのはあんまり好きではないです。さっき言ったように原理原則を1個理解すれば、全部その原理原則から引っ張れる方向が好きですね。 なので今日も、細かいプロンプトを出すよりは、だいたいあなたの悩みのすべてを解決するプロンプトを1
専門用語（キーワード）自動抽出用Perlモジュール "TermExtract"の解説
はじめに テキストデータから、専門用語を取り出すためのPerlモジュール"TermExtract"を解 説します。 日本語の文章中から単語を切り出す定番のソフトとして、「茶筅」や「案山子」があ りますが、そのまま専門用語の抽出に使うには次の２つの問題があります。 ひとつは、複合語に対応していないことです。専門用語の多くは単語を組み合わせて、 複雑な概念を表すことが多くなります。特に「茶筅」の場合は単語を品詞単位で細かく 分割するため、そのまま使うには難があります。 もうひとつは、どの用語が重要であるか判断する仕組みを持たないことです。 その問題点を解決したソフトに東京大学・中川裕志教授、横浜国立大学・ 森辰則助教授が作成した「専門用語自動抽出システム」があります。 それは、１）「茶筅」の形態素解析結果を複合語に組み立て、２）その複合語（単語の場 合もある）を重要度の高い順に返すものです。
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