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![Webマイニングと情報論的学習理論](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/de4714d2ceee3b4c27cf8266aca8007d95acab02/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fjpn.nec.com%2Fimg%2Ftop%2Fogp-02.png)
日本語サイトでは、具体的な性能は測定していませんが、 以下のようなサイトで正しく動くことがわかっています: アサヒ・コム Nikkei NET Mainichi INTERACTIVE Yomiuri On-line IT media 東京新聞 日刊スポーツ 信濃毎日新聞 livedoor ニュース 使いかた Webstemmer をつかったテキスト抽出は以下のようなステップになります: まず、特定のニュースサイトから種となる HTML ページを多数取得する。 取得したページのレイアウトを学習する。 別の日に、同一のニュースサイトから新しい HTML ページを取得する。 2. で学習した結果をつかって、新しい HTML ページから本文を抽出する。 1. および 2. のステップが必要なのは最初の 1回だけです。 ひとたびサイトのレイアウトを学習してしまえば、 あとはレイアウトが大きく変更さ
Web内容マイニング (NECインターネットシステム研究所 楠村幸貴) Web上には膨大の情報が存在している.そこでWebを巨大な知識ベースと捉え,Webから有用な知識を取り出す情報抽出技術の研究が行われている.この技術はWeb内容マイニングとも呼ばれており, 複数のサイトをまとめて提示する情報統合システム[1][2]や,ブログからの評判抽出システム[3][4][5],コミュニティサイトからの人間関係の抽出システム[6]など,近年多くの研究が行われているトピックとなっている.そこで本ブックマークではこれらのWeb内容マイニング技術を取り上げたい. [1] TSIMMIS, http://infolab.stanford.edu/tsimmis/tsimmis.html [2] ARANEUS, http://www.dia.uniroma3.it/Araneus/ [3] BlogWa
第3回の今回は、これまでとは話の内容を転換して、テキストマイニングの技術的な内容について言及していきたい。テキストマイニングを支える技術には、「自然言語処理技術」と「データマイニング技術」がある。 実は自然文のテキストデータは、そのままの状態では分析することができない。そのため、「自然言語処理技術」の形態素解析や構文解析といった処理を行い、単語の出現の有無などを表現するために定量的なデータに変換する。 「データマイニング技術」としては、同時に出現する単語間の関連性を見る「アソシエーション分析」、テキスト間の類似性からグループ化するのに利用される「クラスター分析」などがある。 では実際に、野村総合研究所(NRI)が自社開発したテキストマイニングツール「TRUE TELLER」における処理を参考にして、具体的なテキストデータ処理の流れを見ていこう。 まず、図1のチャートを見ていただきたい。ここ
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