「Web本文抽出 using CRF」の学習用データの作り方 - 木曜不足
第２回自然言語処理勉強会＠東京が 9/25 に行われます。 前回よりキャパの大きい会場＆週末に参加募集が始まったばかりですが、早くもほぼ定員。 自然言語処理に興味のある人はぜひ。でも、計画的なドタキャンは運営の方にご迷惑がかかるのでやめてね。 今度の第２回でも出しゃばって発表させてもらう予定だが、第１回も「Web本文抽出 using CRF」という話をさせてもらった。 CRF(Conditional Randam Fields) を Web ページからの本文抽出に用いるという手法の提案という内容で、実際に動作する Python スクリプトもあわせて公開している。 資料: http://www.slideshare.net/shuyo/web-using-crf 実装: http://github.com/shuyo/iir/blob/master/sequence/crf.py http:
ナイーブベイズを用いたテキスト分類 - 人工知能に関する断想録
今までPRMLを読んで実装を続けてきましたが、10章からは難しくて歯が立たなくなってきたのでここらで少し具体的な応用に目を向けてみようと思います。機械学習の応用先としては画像の方が結果を見ていて面白いんですが、当面は自然言語処理を取り上げます。そんなわけで一番始めの応用は機械学習と自然言語処理の接点として非常に重要なテキスト分類（Text Classification, Text Categorization）の技法たちを試していきたいと思います。テキスト分類は文書分類（Document Classification）という呼び方もあります。テキストと文書は同じ意味です。最初なので自分の知識の整理と入門者への紹介のためにちょっと丁寧にまとめてみました。 テキスト分類とは テキスト分類とは、与えられた文書（Webページとか）をあらかじめ与えられたいくつかのカテゴリ（クラス）に自動分類するタス
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