MeCabへユーザー辞書を追加する方法
こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。 NLP（自然言語処理）は機械学習の中でも人気な分野の一つです。 今回は日本語のNLPで重要な処理である形態素解析のツール「MeCab」へユーザー辞書を追加する方法を紹介します。 1. NLPの基本処理プロセス 日本語を英語へ機械翻訳する例で説明します。 基本処理プロセスは図1の通りです。形態素解析は日本語に関するNLP処理の最初のプロセスです。 図1. 機械翻訳の処理の流れ 2. 形態素解析とは 形態素解析については以下のWikipediaの解説をご覧ください。 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
動的計画法
動的計画法(Dynamic Programing)は、国内予選レベルではおそらく知らなくてもだいじょーぶです。しかし、４問以上を目指しているのなら、おさえておいた方がいいかもしれません。 というか、あまり上手く説明できないかも。 ここで言う動的計画法は、簡単に言うと、いつ計算しても同じになる値をどこかにとっておいて いつでも呼び出せるようにすることで、重複計算を避けようという考え方です。 私の経験から言わせてもらえば、次のような問題に適応することで効果的な場合が多いです。 ・元の問題を小さな部分問題に分割できる。 ・その部分問題の答えからもとの問題の答えを導ける。（小さいほうから順番に計算できる） ・一番小さな部分問題はすぐに解ける。 ・小さいほうの部分問題は何回も呼び出される。 ・状態数がそんなに大きくない。（大きくないの基準は問題による。） これについては後で述べるとして、例を見てみま
動的計画法超入門！ Educational DP Contest の A ～ E 問題の解説と類題集 - Qiita
0. はじめに: 非常に素敵な DP の入門コンテンツ 待ちに待ったコンテストの到来です！！！！！ DP (動的計画法) はアルゴリズムの登竜門というべき難所ですが、いくつか問題を解いて行くとパターンのようなものが見えて来ます。まさに「習うより慣れろ」の世界で、たくさん問題を解いて行くうちに、DP な問題の解法を一言で言えるようになって来ます。 典型を学ぶ方法論として、その最も典型的なシンプルな形をした問題をそのまま吸収してしまうのは 1 つの有効な方法だと思います。それにふさわしいシンプルな問題たちを集めた DP コンテストが先日開かれました。DP 以外にもこういうのが欲しい気持ちになりますね。 Educational DP Contest / DP まとめコンテスト 全部で A 問題から Z 問題まで 26 問あります。今回はこれらの問題に対し 簡単なコメントや解説、その他の解説へのリ
響け！動的計画法 (DP) 入門〜個人的まとめ
動的計画法(DP)の基礎知識から例題、考え方、解説コードまで記載した個人的メモ
PyCon JP 2019で見たセッションの聴講記録20個分 / 資料・動画・関連リンクなど - フリーランチ食べたい
2019年9月16日/17日に開催されたPyCon JP 2019で自分が直接/YouTubeで聴講したセッションについてのまとめです。主に下記の内容を書いています。 スピーカーURL 配信動画 スライド 発表内で出てきたライブラリなどのURL 自分の感想 「あのセッションで話していたライブラリなんだっけ」と思い出したい方やざっくり内容が知りたい方に読んでいただければ幸いです。PyCon JPに自分も発表者としても参加し、スタッフとして参加し、Webサイトの開発もしたので、それについては改めて書きたいと思います。 pycon.jp PythonとAutoML / 芝田 将 スピーカー: https://twitter.com/c_bata_ 動画: https://www.youtube.com/watch?v=Whkwu46DgBs スライド: https://www.slideshar
GCP と Edge TPU でつくるインテリジェント IoT 基盤
IoT はデバイスからデータを取る存在から、様々な解析をしたりエッジ側でよりインテリジェントな処理が求められる存在へと変化してきています。この記事では、 Edge TPU で複雑でインテリジェントな処理をエッジ側で実行し、GCP でその結果をリアルタイムに可視化、解析する方法を紹介します。 TL;DR — 以下のリポジトリの手順に従うと、Edge TPU と GCP上の IoT データ分析基盤を構築できます。 https://github.com/google-coral/project-cloud-monitor Edge TPU とはEdge TPU は、Google が開発した TensorFlow Lite 形式の機械学習モデルを高速に演算（推論）するための ASIC のことです。2018年に発表されるまで、 TPU (Tensor Processing Unit) というとクラウ
ローランド、無償の音楽制作ソフト、「Zenbeats」をリリース…… iOS／Android／Mac／Windowsに対応
ローランドが新製品、「Zenbeats（ゼンビーツ）」を発表。「Zenbeats」は、iOS／Android／Mac／Windowsに対応したマルチ・プラットホームの音楽制作ソフトウェアで、本日から無料で（！）ダウンロードすることができます。 Mac版「Zenbeats」 誰もが手軽に曲作りを楽しめることを目標に開発されたという「Zenbeats」は、シンプルで使いやすいユーザー・インターフェースを備えた新感覚の音楽制作ソフトウェア。多数用意された“ループ”をタイムラインに沿って並べるだけで、初心者でも簡単にオリジナルの楽曲を作ることができます。もちろん、ソフトウェア音源やシーケンサー、エフェクトといった機能も備えているので、自分でフレーズ／パターンを入力することも可能。長尺のオーディオを扱うことができる『オーディオ・エディター』や、ピアノ・ロール画面でメロディーを入力できる『ノート・エデ
Roland - Zenbeats | Music Creation App
楽器のようなアプリ これから音楽を始めたい初心者も、名だたるプロデューサーも—Zenbeatsなら音楽制作を誰でも気軽に楽しめます。ビートを創り出したり、マルチ・トラックの楽曲を完成させたり、レッスンを受けたり、周りの音をサンプリングしたり。さまざまなプラットフォームやデバイスに対応しているZenbeatsは、いつでもどこでもあなたの音楽制作を強力にサポートします。 手の中にあるホームスタジオ Zenbeatsを起動すると、音楽制作に必要なあらゆるものを、すぐに利用できます。専用のドラム・サンプラーZR1でビートを作成し、シンセサイザーZC1で楽曲のベースを形にしたら、オーディオ・トラックに演奏を録音して外出先でも傑作のミックスが可能です。さらにインスピレーションが欲しい時には、アプリ内のレッスンにアクセスしたり、曲のテンプレートをダウンロードしたり、ストア内のサウンドを閲覧したりすること
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心理的安全性とソフトウェア化する社会/ Psychological Safety and Software-based Society