Google Japan Blog: 大規模日本語 n-gram データの公開
突然ですが、穴埋めクイズです。下線部に入る単語はなんでしょう? グーグルで_____ おそらく、「検索」「調べる」「探す」といった単語を思いつくのではないでしょうか？ 実際に、Webにあるドキュメントをくまなく調べ、「グーグルで」の後にくる単語を調べると、「検索」が1位であるとがわかります。 一般に、直前の(N-1)個の単語を見て、次の単語を予測するモデルをN-gram言語モデルといいます。さきほどは、「グーグル」 と 「で」の2単語から次を予想しているので、3-gram言語モデルの例となります。現時点の単語が、直前の(N-1)個のみに影響を受けるという仮説は、一見現実離れしているようですが、実際には非常に有効な場合も多く、かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに広く用いられています。たとえば、音声認識の場合、ノイズ等で現時点の単語をシステムが聞き取れなくても、言語モデル
livedoor Developers Blog:String::Trigram でテキストの類似度を測る - livedoor Blog（ブログ）
こんにちは。検索グループ解析チームの nabokov7 です。 今回は、livedoor キーワードでの事例より、テキストの類似度を測るのに便利な手法を紹介します。 livedoor キーワードは、livedoor ブログでその日その日で話題になった語をランキング表示するサービスです。 当初、はてなキーワードやWikipediaを足して2で割ったようなサービスを作れといった開き直った指示のもとで開発が開始されたともいう、分社化前の芸風の名残で、キーワードの検索結果にはユーザが自由に解説を書き込める Wikipedia 的スペースもついています。 で、この解説部分に、さまざまなサイトから文章をまる写ししちゃう人がとても多いのですね。 特に多いウィキペディア日本語版からの剽窃を防止するために、livedoor キーワードでは以下のような対策を講じることにしました。 ウィキペディア日本語版の解説
文章の特徴を分析して個人を特定するプログラム | WIRED VISION
文章の特徴を分析して個人を特定するプログラム 2007年10月 3日 IT コメント： トラックバック (1) Noah Shachtman 2007年10月03日 Credit: Jupiter Images オンラインでは匿名だから、勝手なことを書きこんでもバレっこないとお思いの読者も多いだろう。だがやはり身許が特定される恐れはある。 アリゾナ大学人口知能研究所では、米連邦政府の資金援助を受けて、インターネット上の人々の動きを、その人の書き癖から追跡する方法を確立しようとしている。 全米科学財団(NSF)のプレスリリースによると、アリゾナ大学のきわめて野心的な『Dark Web』プロジェクトは、「テロリストが作成したすべてのウェブ・コンテンツを系統立てて収集、分析することを目的」としている。 『Arizona Daily Star』紙の記事によると、この「分析」には、「執筆者1人1人を
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