なぜ「主人がオオアリクイに殺されて1年が過ぎました」なのか？ - あんちべ！
件名： 主人がオオアリクイに殺されて1年が過ぎました。 差出人： 久光 いきなりのメール失礼します。 久光さやか、29歳の未亡人です。 お互いのニーズに合致しそうだと思い、連絡してみました。 自分のことを少し語ります。 昨年の夏、わけあって主人を亡くしました。 自分は…主人のことを…死ぬまで何も理解していなかったのが とても悔やまれます。 主人はシンガポールに頻繁に旅行に向っていたのですが、 それは遊びの為の旅行ではなかったのです。 収入を得るために、私に内緒であんな危険な出稼ぎをしていたなんて。 一年が経過して、ようやく主人の死から立ち直ってきました。 ですが、お恥ずかしい話ですが、毎日の孤独な夜に、 身体の火照りが止まらなくなる時間も増えてきました。 主人の残した財産は莫大な額です。 つまり、謝礼は幾らでも出きますので、 私の性欲を満たして欲しいのです。 お返事を頂けましたら、もっと詳
自然言語処理の定番の教科書まとめ - 武蔵野日記
自然言語処理や機械学習でいくつか新しい教科書的なものが登場してきたので、まとめてみようと思う。 教科書について。Introduction to Information Retrieval Introduction to Information Retrieval 作者: Christopher D. Manning,Prabhakar Raghavan,Hinrich Schuetze出版社/メーカー: Cambridge University Press発売日: 2008/07/07メディア: ハードカバー購入: 7人 クリック: 115回この商品を含むブログ (37件) を見るの翻訳が進んでいる(あとこれを研究室の輪読に使っていたりする)という話を聞いたりするのだが、やっぱり知識として知っておくべき本というのと、そこから超えていく本というのは違うものであって、どれだけ研究が進んでも、分
連載：検索エンジンを作る｜gihyo.jp … 技術評論社
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「Googleを支える技術」に載っていない日本語検索エンジンの技術 - nokunoの日記
Web検索エンジンは、大きく分けて次の2つからなります。利用者からのクエリーを直接受ける検索サーバ検索サーバから利用されるインデックス世界中のWebサイトを集めてきて解析し、インデックスに登録するクローラインデックスというのは、利用者から検索される単語をあらかじめ列挙しておいて、単語からWebサイトのURLを引くのに必要なデータ構造のことです。検索エンジンはGoogleを支える技術にあるように、「下準備があればこその高性能」なわけです。 インデックスを作成するためには、あらかじめWebページの内容を単語に分割する必要があります。英語では単語と単語の間をスペースで区切るため、この作業はさほど難しくありません。しかし日本語では、単語の境界はそれほど自明ではないため、日本語特有の処理をする必要があります。 日本語の文から単語に分解するには、形態素解析を使う場合と、N-gramを使う場合があり、そ
[を] 転置インデックスによる検索システムを作ってみよう！
転置インデックスによる検索システムを作ってみよう！ 2007-11-26-5 [Algorithm][Programming] 転置インデックス[2007-06-17-6]による検索システムの実装は パフォーマンスを無視すれば意外と簡単です。 それを示すために Perl で簡単な検索システムを作ってみました。 検索方式は転置インデックス(Inverted Index)、 ランキングには TF-IDF[2005-10-12-1] を用いました。 検索対象ファイルは一行一記事で以下のフォーマットとします。 [記事ID][SPC][記事内容]\n 記事IDは数字、記事内容は UTF-8 の文字で構成されるものとします。 以下のようなサンプル test.txt を用意しました。 1 これはペンです 2 最近はどうですか？ 3 ペンギン大好き 4 こんにちは。いかがおすごしですか？ 5 ここ最近疲れ
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PHPからMecabを利用する拡張モジュール:phpspot開発日誌
PHPからMecabを利用する拡張モジュール | Weboo! Returns. PHPからMecabを使いたかったので、Page2さんで公開されているPHP拡張モジュールを試してみた。試したのは、PHP5とMecab 0.95という組み合わせ。PHPからMecabを利用する拡張モジュールのダウンロード、インストール、動作確認の紹介。 PHPから直接形態素解析をしたい場合にはとても便利ですね。 インストールが出来ない、レンタルサーバを使っている、というような方はYahoo!で公開されているAPIなんかを利用してみるのもいいかもしれませんね。 Yahoo!デベロッパーネットワーク - テキスト解析 - 日本語形態素解析 - Yahoo! のAPI紹介サイト Yahooの日本語形態素解析Webサービスを使ってみる - APIの使用サンプル例
テキスト解析:日本語形態素解析API - Yahoo!デベロッパーネットワーク
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形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出
形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出 2005-10-12-1 [Programming][Algorithm] 形態素解析器と Yahoo! Web 検索 API と TF-IDF を使ってキーワード抽 出するという先日の検索会議でのデモ、KEYAPI[2005-09-30-3]。 教科書に載っているような基本中の基本ですが、あらためてエッセンスを 簡単な例で解説したいと思います。 目的：キーワード抽出対象テキストから、そのテキストを代表する キーワードを抽出します。TF-IDF という指標を用います。（この値が大 きいほどその単語が代表キーワードっぽいということでよろしく。） TF-IDF を計算するためには、 (1) キーワード抽出対象テキスト中の代表キーワード候補出現数 (TF)、 (2) 全てのドキュメント数 (N)、 (3) 代表キーワード候補が含まれるドキュメ
[を] 形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出
形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出 2005-10-12-1 [Programming][Algorithm] 形態素解析器と Yahoo! Web 検索 API と TF-IDF を使ってキーワード抽 出するという先日の検索会議でのデモ、KEYAPI[2005-09-30-3]。 教科書に載っているような基本中の基本ですが、あらためてエッセンスを 簡単な例で解説したいと思います。 目的：キーワード抽出対象テキストから、そのテキストを代表する キーワードを抽出します。TF-IDF という指標を用います。（この値が大 きいほどその単語が代表キーワードっぽいということでよろしく。） TF-IDF を計算するためには、 (1) キーワード抽出対象テキスト中の代表キーワード候補出現数 (TF)、 (2) 全てのドキュメント数 (N)、 (3) 代表キーワード
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
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