機械学習ライブラリ scikit-learn で簡単ツイート分類 | ぱろすけのメモ帳
皆様こんにちは。今日も元気に自分を見つめ直していますか？自分を見つめ直す手段として、過去の自分の発言を見返すことは有用だと考えられます。たとえば、Twitter を使っている方ならば、その過去ログを用いることが考えられるでしょう。Twitter の過去ログはライフログとして機能し、それを用いることにより、過去の出来事のみならず、考え方、感じ方、ふとした着想、などなどを読み取ることができます。しかしながら、過去のツイートを全部見返すのは非常に面倒ですね。たとえば僕のアカウントはトータルで4万ツイート以上あります。これは非常にめんどい。Twitter は情報量多くてだるいよね問題については、従来「再生核 Hilbert 空間を用い、脱ベイズ確率主義に立脚したあまりだるくないツイッター」などの試みが行われてきましたが、今なおその面倒さを軽減する手段については十分とはいえません。本記事では、過去の
自然言語処理分野における ディープラーニングの現状
⾃ࠞ然⾔ࢠ語処理ྞ分野における ディープラーニングの現状 渡邉 ̀陽太郎ྒ 東北ྖ⼤֒学⼤֒学院情報科学研究科 IBIS2013 企画セッション2：ディープラーニング 2013/11/12 NLPにおけるディープラーニング 2 ⾔ࢠ語モデル の構築 ⾔ࢠ語の構成性 のモデル化 構成的意味論ྔ ⾔ࢠ語解析 （構造予測） Recursive Neural Networks Autoencoders (Socher et al., 2011, 2012, 2013) RBM (Minh and Hinton 2007) Feed-forward Deep NN (Bengio et al., 2003, Arisoy et al., 2012) Recurrent NN (Mikolov et al., 2010) (Wang and Manning 2013) (Mansur et al.,
情報系修士にもわかるダブル配列 - アスペ日記
最近話題の「日本語入力を支える技術」を途中まで読んだ。 3章がものすごく気合いが入っている。 trie（トライ）というデータ構造の2つの実装、「ダブル配列」と「LOUDS」について詳しく説明がされている。 ダブル配列については、ぼくは以前論文を読んで勉強しようとしたのだが、その時は難しくてあきらめた覚えがある。しかし、この本の説明を読むことで理解ができた。 ありがたい。 感銘を受けたので、この本を教材に友達と2人勉強会をした。 この2人勉強会というのは、ぼくが復習を兼ねて友達に教えるというのがだいたいのスタイル。 しかし、いざやってみるといろいろと難しい。 次のようなところでひっかかるようだ。 例のサイズが小さく、イメージを喚起するのが難しい。 最初の図のノード番号と、最終的なダブル配列上の位置が異なるため、混乱する。 単語終端について言及がないので、どのノードが単語を表しているかがわから
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