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2012年9月2日のブックマーク (12件)

  • 検索:関連検索ワードAPI - Yahoo!デベロッパーネットワーク

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  • はてなインターン「機械学習」

    3. id:r_kurain アプリケーションエンジニアはてなブックマーク チーム  Myブックマーク 全文検索  iPhone アプリ(ブックマーク、モノリス) 4. id:r_kurain 私とはてなとインターン  2008年 8月 インターン はてなダイアリーキーワード検索  2009年4月 入社  2009年8月 インターン講師 全文検索講義 ブックマークチームメンター(検索にランキング導入)

    はてなインターン「機械学習」
  • ギレンも登場!BM25なPerlモジュール書いたよ - download_takeshi’s diary

    久しぶりに何か書きます。 情報検索のアルゴリズムで「BM25」というものがあります。 何年か前に某研究所に遊びに行ったときに「TF/IDFより精度のいいやつ」みたいな感じでかなりアバウトに教えてもらいました。 その時は「名前だけでも覚えて帰ろう」と思っていたのですが、帰りに安い居酒屋で大酒をのみ、電車のなかで騒いでしまうほど酔っ払ってすっかりその名前を忘れてしまってました。(なにやってんだか・・・) で、最近Web+DB pressをパラパラ見ていたらBM25の名前を発見!ああ、これだこれだ、思い出したよ! というわけで、重い腰を上げてモジュール化してみました。 githubに上げてあります。 Lingua::JA::OkapiBM25 http://github.com/miki/Lingua-JA-OkapiBM25 そのうちCPANからも落とせるようになります。 正式名称は「Okap

    ギレンも登場!BM25なPerlモジュール書いたよ - download_takeshi’s diary
  • 交差検証の k の値はどれくらいにすればいいのか - ほくそ笑む

    分類器(識別器)のモデルを評価する手法に交差検証(クロスバリデーション)があります。 交差検証を行うには、データをいくつに分割するかを表す k の値を決めてあげなければなりません。 SVM のチューニングのしかた(1) において、交差検証の k の値を決めるとき、僕は個人的に k = 1 + log(n)/log(2) という式を用いていると書きました。 この式は、知っている人ならわかると思いますが、スタージェスの公式です。 スタージェスの公式は、ヒストグラムを描く際にサンプル数から階級数を決めるのに便利な公式です。 しかし、この公式を交差検証の k を決める際に使用するのは、はっきりいって根拠がありません。 そこで、今日は交差検証の k の値をどのくらいにすれば良いのかについて考えてみたいと思います。 準備(予備知識) k の値は大きければ大きいほど、正確にモデルを評価できます。 k の

    交差検証の k の値はどれくらいにすればいいのか - ほくそ笑む
  • 日本語述語項構造解析器 YuCha 「夕茶」

    目的 「述語項構造解析」とは文書中の各述語に対して,「項」となる名詞句等を当てることです. 私は今日,トマトカレーを(1)べました. 明日は太郎とインドカレーを(2)べにショッピングセンターに(3)行く予定です. 上の例では, 私が トマトカレーべる 私が インドカレーべる 私が ショッピングセンターに 行く ということを当てるのが目的です. このようなことが分かれば,表面的な記述に惑わされない自動翻訳や, 精度の高い情報検索などに役立ちます. 開発状況 TODO 述語の格フレーム判定等,まだまだ未実装の機能がたくさんあります. $ ./bin/default/yucha /tmp/ntc 私は今日,トマトカレーべました. 明日は太郎とインドカレーべに,ショッピングセンタへ行く予定です. EOT GA 0 私は べました. GA 1 私は べに, GA

  • 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

    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
    kitanow
    kitanow 2012/09/02
  • プログラムを勉強してみることにした "たのしい開発 スタートアップRuby" - Blog.おにぎりたまごうぃんなー

    きっかけ こんなサービスがあればいいんじゃないかって考えることは今までにたくさんあったけど、実現する力が全くなく今までずっと心の底に。 UX/UIデザイナーとして、サービス設計、画面設計、HTML/CSSコーディングまではできる。 プログラマーではないから、動かすことはできない。 グラフィックデザイナーではないから、かっちょいいグラフィックデザインまではできない。 こんな現状が悔しくなってしまったのです。 買ってみた。 たのしい開発 スタートアップRuby 作者: 大場寧子,大場光一郎,五十嵐邦明,櫻井達生出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2012/07/31メディア: 単行(ソフトカバー)購入: 3人 クリック: 140回この商品を含むブログ (15件) を見る Rubyと他の言語の比較とか、Rubuコミュニティーについてとか、テストの書き方とかが乗ってたのが、このを買う決め手

    プログラムを勉強してみることにした "たのしい開発 スタートアップRuby" - Blog.おにぎりたまごうぃんなー
  • ミステリとしても読める『なれる!SE7』 - 遠近法ノート

    ついこのあいだまで、社員20人ほどの会社で「パソコンに詳しい人」をやっていた。 お約束の「何もしてないのに動かなくなった」をはじめとするトラブルシュート、徹夜のリカバリ作業、さらに業(デザイン制作)でのデスマ進行……。自分はSEでもエンジニアでもないが、『なれる!SE』を読んでいると、どうしても当時を思い出さずにはいられない(まるで終わったことのように書いてるが、この先だって同じような状況に置かれる可能性はあるぞ)。しかし、自分はその渦中にあって「この仕事当に必要なことはなにか」考えることができていただろうか。少々心許ないと言わざるを得ない。 萌えるSE残酷物語『なれる!SE』シリーズも、いつのまにやらもう7巻。一発ネタだろ……と思ったらぜんぜんそんなことなかった! むしろ単発ネタが許されるほどラノベ業界は甘くない、ってことなんだと思うよ。それはさておき。 なれる!SE (7) 目か

    ミステリとしても読める『なれる!SE7』 - 遠近法ノート
  • 第4回最先端NLP勉強会

    概要 自然言語処理分野においてトップカンファレンスと言われるACL 2012、NAACL-HLT 2012, EMNLP-COLING 2012で発表された論文の中から、参加者の投票によって厳選した論文を、各参加者が紹介するという形式で行われます。 勉強会の参加者は、各自1~2の論文を担当し、全体で30程度の論文発表が行われます。 第1回目は1研究室のメンバーを中心とした会でしたが、第2回目より、研究室の枠を超え、東京近郊の様々な研究室の学生・研究者有志一同による勉強会として開催しております。 このイベントを通じて、研究者間の活発な情報交換・意見交換・交流が行われ、今後の研究に活かされることを研究会の狙いとしています. 昨年の勉強会の様子 スケジュール 8月31日(金)

    kitanow
    kitanow 2012/09/02
  • Html5勉強会

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  • http://tanakh.jp/pub/fp-tudoi-2012/tudoi.html

  • アプリ開発を効率化する 方法あれこれ

    4. 自己紹介 Facebook : Atsushi Mizoue Twitter : asion_m ・Vimが大好きで社内で 布教&プラグイン作成なんかやってます ・JavaScriptも大好きで最近仕事では ほとんどJSしか書いてません。 ・麦酒が血液です。

    アプリ開発を効率化する 方法あれこれ
    kitanow
    kitanow 2012/09/02