「ヤフコメ」と「はてブコメント」の違い。テキストマイニングより見えてきたもの - プリキュアの数字ブログ
（プリキュアにあんまり関係ない記事です。興味ない方はスルーして下さい。） 先日（4/13）、当ブログを紹介していただいた朝日新聞withnews様の記事が、（数時間ですが）ヤフーのトップに掲載されました。 娘がプリキュアに追いついた日… 父のブログに涙する人が続出 当たり前の日常の中にある愛情、著者に聞く （withnews） - Yahoo!ニュース さすがにヤフーのトップ、記事中に直接リンクが貼ってあったわけではありませんが、多大な反響があり、その1日だけで「イワオ～キン骨マンの超人強度」くらいにはＰＶを頂きました。 はてなブックマーク、ツイッター含め、沢山のコメントを頂きまして、本当にありがとうございました。 すべてのコメントを読まさせていただきました。 その全てが、ありがたく、身に染みるものでした。 で、今回「ヤフーのトップニュースに載る」ことにより、 「自分のブログ記事の内容が”
自分の英語文書をマイニングして次に学ぶべき単語リストを自動生成する方法(暦本式語彙増強法) - NextReality
英単語の語彙をどうやって増やしたらいいだろうか。やみくもに単語集みたいなものを順に覚えていくのも道程が長そうだ。また、一般論ではなく自分がよく書く分野に特化して語彙を増やしたい。ということで、テキストマイニングを使ってやる方法を考えてみた。方針は以下の通りである： 自分が今までに書いたすべての（英語）の文書を解析して、品詞ごとに出現回数でソートする。 つぎに、自分の所属するコミュニティの文書（たとえば自分がよく参加する学会に掲載される論文など）をなるべく大量にあつめて、同じように品詞ごとに出現回数でソートしておく。 両者を比較して、そのコミュニティでは使用頻度が高いにも関わらず、まだ使ったことのない単語を抽出して自分専用の「単語集」をつくる。 こうやって抽出された単語集を勉強すれば、一般的な単語集を使うよりも効率がいいのではないだろうかという目論みだ。対象となる分野を選んでいるのは、たとえ
単語重要度入門 〜テキストをダイエットさせよう〜
第3回のさくさくテキストマイニング勉強会で発表を行った資料です。 TF*IDFについての解説です。 http://atnd.org/events/15873Lire moins
実践！ 「MapReduceでテキストマイニング」徹底解説
「青空文庫」をテキストマイニング！ 前回の「いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門」では、Hadoopとテキストマイニングの概要や構成、MapReduceの仕組み、Hadoopの活用場面などを解説し、Hadoopの実行環境を構築しました。今回から、Hadoopを使い、テキストマイニングのMapReduceプログラムを作成していきます。 「青空文庫」というサイトをご存じでしょうか。青空文庫は、著作権が切れた日本の文学作品を掲載しているWebサイトで、青空文庫の全データをDVDや、BitTorrentによる配信で入手できます。今回は、このデータを使ってテキストマイニングを行いましょう。 前回、テキスト分類で、著者の性別、年齢、地域、職業などの属性も推定できると書きましたが、青空文庫は、他のデータにはない、著者属性があります。青空文庫の作品は、著作権が切れて、作者がなくなっている場
決定木を用いた単語抽出 - nokunoの日記
決定木を使って辞書なしで単語を抽出する手法に関する論文を読みました。Automatic Corpus-Based Thai Word Extraction with the C4.5 Learning Algorithm はじめに日本語と同じく、単語の分かち書きがされない言語にタイ語があります。従来は人手による辞書の整備が行われていましたが、網羅性に限界があるのとコストがかかるので自動化したいというニーズがあります。 アプローチ日本語の形態素解析では系列ラベリングとして定式化されることが多いですが、この論文ではコーパス中の全部分文字列を考え、ある部分文字列が単語か非単語かを二値分類するというアプローチをとっています。このことは、前後の文脈によって単語区切りが異なることがないという前提が置かれていることになります。実際に使うときは抽出した単語を辞書として最長一致するのかな。 決定木単語と非単
コピー＆ペーストのみで始める テキストマイニング超入門
Nicoteki_1 - Presentation Transcript コピー＆ペーストのみで始める テキストマイニング超入門 @langstat 第1回 にこにこテキストマイニング勉強会 於 Oracle青山センター 2011年2月19日（土） 1 自己紹介• 小林 雄一郎 （こばやし ゆういちろう） – 大阪大学言語文化研究科／日本学術振興会 – 関心領域（「専門領域」ではない）： コーパス言語学・統計的テキストマイニング 2 78/5 1/3 5/0 0/7 SN SNN SN SNN3 3/0 4/58 SN SNN997.5=>DEH 997.5 <DEH 76.21 <MES 76.21=>MES 31.22 <OOB 31.22=>OOB 345.4 <MRF 345.4=>MRF 56.83 <MES 56.83=>MES – 様々な母語を持つ学習者のクラスタリング et
GATE.ac.uk - index.html
If you need to solve a problem with text analysis or language processing, you're in the right place! GATE is an open source software toolkit capable of solving almost any text processing problem It has a mature and extensive community of developers, users, educators, students and scientists It is used by corporations, SMEs, research labs and Universities worldwide It has a world-class team of lang
Amazon.co.jp: テキストマイニングハンドブック: ローネン・フェルドマン (著), 辻井潤一監訳 (翻訳), IBM東京基礎研究所テキストマイニングハンドブック翻訳チーム訳 (翻訳): 本
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