レヴィナス Emmanuel Levinas ( 1905-1995 )
レヴィナスは、フッサールの現象学とハイデガー哲学のすぐれた研究者として、わが国でも以前から名前は知られていたが、その独自な思想が共感を得るようになったのは、比較的最近の出来事である。彼の思想は、一見、現象学的であり、実存哲学風であり、またユダヤ教的であるが、その中心にあるのは、私の「存在」という謎と「他者」の思想であろう。 主著は、『全体性と無限』（1961）および、『存在するとは別の仕方で、あるいは存在することの彼方へ』（1974）。 気分を味わってみよう。（プルーストか埴谷雄高でも読むようなつもりで。） 「あたりいちめんに広がる避けようもない無名の実存のざわめきは、引き裂こうにも引き裂けない。そのことはとりわけ、眠りが私たちの求めをかすかに逃れ去るそんな時に明らかになる。もはや夜通し見張るべきものなどないときに、目醒めている理由など何もないのに夜通し眠らずにいる。すると、現前という裸の
形態素解析・構文解析入門
back 注意: このページの内容には、おそらく多くの間違いがあります。 リンクされているので残しておきますが、利用には注意してください。(2008年3月、新山) 目次 背景知識 形態素解析とは 構文解析とは 練習問題 言語処理関係の論文によく出てくる重要語 1. 背景知識 まず「形態素」、「構文」などといった用語は、ほとんどが 現在の科学的な「言語学」という分野に帰するものであることを 最初に知っておく必要がある。体系だった言語学は、おもに チョムスキー言語学の創始とともに始まった。 チョムスキーは 1960年代に、世界じゅうの数多くの言語には、 実はそのすべてに共通する「普遍文法 (universal grammer)」がある、と言った。 またチョムスキーはそのような文法を数学的な人工言語で 厳密に表現する方法をも開発した。彼によれば、言語にはその理想化された かたち (言語が言い間違
ChaSen's Wiki
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UK Style : 英語本を読むにはわずか１００語が理解できれば十分。
ウォリック大が大人向け、子供向けのフィクションとノンフィクション、そして人気のあるテーマ２つの語彙を調査。１００語が理解できれば、大人向けの本を含めたほとんどの本の内容を理解できるという結果が出た。 英国の英語教育（国語）では、難解な単語が次々に出てくるため逆に子供の読解を妨げる原因になっている。 子供の初期段階の読書活動では、１５０語を覚えるだけで内容理解には十分だとし、基本となるスキルを定着させる事が重要だとする研究が行われている。 音の組み合わせ（ie.er,phなど）も、初めの段階では６１覚えるだけで十分だという。 例を挙げると、dgeという組み合わせは８５万語中fridge（冷蔵庫）を含めて１１回しか出てこない。そういった言葉は、子供の混乱を防ぐためにも例外扱いとして授業で出てきたときに取り上げれば教えればよいことであって、初めからシステム的に教える必要はないという。 The 1
Microsoft、日本語形態素解析システムにBasis Technologyを採用 ::SEM R (#SEMR)
Microsoft、日本語形態素解析システムにBasis Technologyを採用 マイクロソフト、MSNサーチの日本語形態素解析にBasis TechnologyのRosette言語処理プラットフォームを採用。 公開日時：2005年12月08日 08:10 Basis Technologyは2005年12月6日、マイクロソフトと形態素解析システムRosetteの日本語および中国語ソフトウェアのライセンス契約を締結したと発表した。 Rosette言語処理プラットフォームは最新の自然言語処理技術を駆使し、入力テキストの言語判別、Unicode化、人名や地名などの重要な特定語句を抽出する機能を提供する。Rosette形態素解析システムにより情報検索アプリケーションおよび検索エンジンにおいて、多言語で書かれたクエリーの理解やウェブページの検索を可能にする。 マイクロソフトは、2004年後半に発
【コラム】Yet Another 仕事のツール (45) 日本語形態素解析ツール「ChaSen」 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
ITの世界は理系の人間が幅をきかせていると思われがちだが、システムインテグレーションの現場では、意外と文系的な素養が求められることも多い…… などという無理なこじつけはさておき、今回は「日本語」を扱う上で欠かせないツールを紹介しよう。 以前、「MUSASHI」というオープンソースのツールを使って「データマイニング」の基本的な手法を紹介したことがあったが、データはなにもデータベースやXMLとして整理されたものばかりではない。むしろ日本語なら日本語という自然言語で記述されたデータの方が、量的には圧倒的に多いはずだ。例えば、顧客や同僚と毎日のようにやりとりしているメールなどは、データとしてみれば宝の山だし、実際昔のメールを消せずにずっと残しているという人も多いだろう。ただ、日々増え続けていくメールを溜まるがままにしておいても、せいぜいメールソフトの検索機能を使って備忘録にするぐらいしか有効な使い
形態素解析 - Wikipedia
形態素解析（けいたいそかいせき、Morphological Analysis）とは、文法的な情報の注記の無い自然言語のテキストデータ（文）から、対象言語の文法や、辞書と呼ばれる単語の品詞等の情報にもとづき、形態素（Morpheme, おおまかにいえば、言語で意味を持つ最小単位）の列に分割し、それぞれの形態素の品詞等を判別する作業である。 自然言語処理の分野における主要なテーマのひとつであり、機械翻訳やかな漢字変換など応用も多い（もちろん、かな漢字変換の場合は入力が通常の文と異なり全てひらがなであり、その先に続く文章もその時点では存在しないなどの理由で、内容は機械翻訳の場合とは異なったものになる）。 もっぱら言語学的な観点を主として言語学で研究されている文法にもとづく解析もあれば、コンピュータ上の自然言語処理としてコンピュータでの扱いやすさに主眼を置いた解析もある。以下は後者のためのツールを
形態素解析ツールの品詞体系
ChaSen 品詞体系 (IPA品詞体系) ChaSen の品詞体系は任意の階層化を許している。 いわゆる形容動詞は名詞の形容動詞語幹として含まれ、 形容詞には含まれない。Juman の指示詞という カテゴリは「連体詞」に含まれている。 判定詞「だ」は助動詞とされている。 Type1 Type2 Type3 Type4 Examples Description
国立情報学研究所 / National Institute of Informatics
Japan Open Science in Collaboration with the World The rapid development of data-driven, open science has made building data infrastructure a crucial issue worldwide. Europe and Japan are collaborating to develop interoperable research data infrastructures. The European Open Science Cloud (EOSC), supported by the European Commission, aims to host and process research data to advance science in Eur
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
[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
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http://qdbm.sourceforge.net/mikio/rbbs.cgi?id=RA11337066630655811719
http://qdbm.sourceforge.net/mikio/rbbs.cgi?id=RA11357043303257101370
http://www.kc.t.u-tokyo.ac.jp/NLP_Portal/
若手研究者のお経 -- これから論文を書く若者のために --
Ajax を使った 日本語 IME + KWIC
できれば専門の研究者のかたの回答が欲しいです。…
http://vgzh.dtdns.net/dotfla/patch/
Jess : Automated Japanese Essay Scoring System
http://chasen.org/~taku/blog/archives/2005/10/popularity_qual.html