ラーメンと自然言語処理
This document discusses the issues and challenges of integrating information and communication technology (ICT) into teaching and learning in Malaysian schools. It aims to identify the challenges, propose solutions, and understand how ICT can be applied to education. Some of the key challenges identified include a lack of teacher confidence in using ICT, unused equipment, students' lack of ICT ski
Rで自然言語処理。ナイーブベイズで文書分類を試みる - Qiita
#概要 ショートショートを予め用意したカテゴリに自動分類する。 R環境を通して、MeCabで形態素解析しナイーブベイズを使ってカテゴリを推測する。 #環境設定 -> RMeCab のインストールと R を用いたテキスト処理（形態素解析など） -> ニコニコ大百科データからMeCab辞書を生成する #入力 フォルダにショートショートを格納する。 yyMMddhhmmss（フォルダ） |ーakga_01.txt（ショートショート） |ー : |ー : |ーakga_06.txt |ーnkmk_01.txt |ー : |ー : |ーnkmk_06.txt |ーxxxx_01.txt |ー : |ー : |ーxxxx_04.txt ※ファイルの接頭辞がカテゴリ名を表す。 akga/nkmkファイルが訓練データ。xxxxファイルが検証データ。 xxxx_01.txt,xxxx_02.txt=akga
文字列の類似度を測る(1) レーベンシュタイン距離｜Colorless Green Ideas
ある文字列と別の文字列の類似度を測る手法の1つである、レーベンシュタイン距離について紹介する。文字列の類似度は検索エンジンやDNAの塩基配列の調査などにも使用されており、応用範囲は広い。 はじめに Googleの検索結果の訂正候補 検索サイトで検索語を間違えて入力してしまった場合、検索エンジンが訂正候補を出してくれることがある。図に掲げた例では、「マクドナルド」と入力しようとして、誤って「マクラナルド」と入力してしまっているが、Google は「マクドナルド」の検索結果を返している。誤ったものを入力すると、その誤ったものと似た正しいものを返しているのである。 このように訂正候補を出すには、まず入力されたものと似ているものを探し出すということが必要になる [1] 。そして、似ているものを探し出すには、何をもって似ているとするのかということを決めなくてはならない。つまり、類似度の尺度が必要とな
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