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ニューラルかな漢字変換 - Qiita
3行まとめ Recurrent Neural Networkによるかな漢字変換をTensorFlowを使って実装しました。 既存手法のN-gramと比べて高い精度（文正解率2.7ポイント向上・予測変換3.8ポイント向上）を実現しました。 RNNの特性により離れた単語の共起関係と低頻度語の扱いが改善されました。 かな漢字変換とN-gramモデルの限界 パソコンやスマートフォンで日本語を入力するためのかな漢字変換には、同音異義語や単語区切りに曖昧さがあります。この問題に対処するため、現在は大規模な訓練データに基づく統計的言語モデルが主流になりました。その中でも代表的な単語のN-gramモデル1では、連続する単語列の頻度を使って言語モデルを構成し、変換候補の確率が高いほど順位が高いと考えます。 しかし、N-gramモデルには離れた単語の共起関係を考慮できないという問題点（マルコフ性）と、低頻度語
Google 日本語入力 Android 版がオープンソースになりました。
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
またまた別のGNU/Linux用のIME、libkkc
Features/libkkc - FedoraProject libkkc / libkkc / wiki / Home — Bitbucket libkkc - Gitorious GNU/Linux用の新しいIME。 今GNU/Linux用には、AnthyとMozcという二大IMEがある（SKKユーザー君はお呼びではない）。ただし、Anthyはもう開発されていない。私は使ったことがないのでわからないが、精度も悪いそうだ。MozcはGoogleが開発を主導しており貢献を受け付けない。修正パッチを送るよりも、どこが間違っているのか文章で説明してくれというぐらい、Googleは第三者のパッチは読まず受け入れずという方針を貫いている。またライブラリ用のインターフェースもなく、他のソフトウェアに組み込みにくいそうだ。 そこで、Red Hatが開発中のIMEがlibkkcだ。何とFedora 1
Mozcソースコード徹底解説 #TokyoTextMining
Loading… Flash Player 9 (or above) is needed to view presentations. We have detected that you do not have it on your computer. To install it, go here. Mozcソースコード徹底解説 #TokyoTextMining - Presentation Transcript Mozcソースコード徹底解説 #tokyotextmining @nokuno 自己紹介 2 Twitter: @nokuno はてな：id:nokuno 自然言語処理勉強会を主催 PRML/R/Python/Hadoopなど 2002～2006：コミケで同人ゲーム売ってた 2007～2008：未踏でSocial IMEの開発 2009～現在：Web業界勤務 今日
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共起性を考慮したかな漢字変換の試み
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