言語処理100本ノック - 東北大学 乾研究室 / Inui Lab, Tohoku University
FrontPage / 言語処理100本ノック 3 秒後に NLP 100 Drill Exercises に移動します。 (移動しない場合は、上のリンクをクリックしてください。) © Inui Laboratory 2010-2018 All rights reserved. 研究室紹介/About Us 過去に在籍したメンバー Members 研究室環境 Lab Facilities ↑研究会/Research Meetings 概要 Overview 総合研究会 Research Seminar 意味研究会 SIG Semantics 談話研究会 SIG Discourse 知識獲得研究会 SIG Knowledge Acquisition Embedding研究会 SIG Embedding KIAI Knowledge-Intensive Artificial Intellige
Using Word Lengthening to Detect Sentiment in Microblogs
Cooooooooooooooollllllllllllll!!!!!!!!!!!!!! Using Word Lengthening to Detect Sentiment in Microblogs *** Preprint Version *** Samuel Brody School of Communication and Information Rutgers University sdbrody@gmail.com Nicholas Diakopoulos School of Communication and Information Rutgers University diakop@rutgers.edu Abstract We present an automatic method which lever- ages word lengthening to adapt
単語と文字の話 - Preferred Networks Research & Development
4月からPFIで働いてます。海野です。 今日は単語の話をします。読み物的な話なので軽く読んでください。 テキストデータなどの自然文を機械処理するときには、まず最初に単語に分割するということをよく行います。一般的にはMeCabやChasenといった形態素解析エンジンに投げて行います。形態素と単語の区別という話もあるのですが、ここでは大雑把に「連続した文字列の単位」くらいの意味で話します。 検索という文脈ですと形態素インデックスという言葉がありますが、これは検索の最小単位を文字単位ではなくて形態素の単位にするということです。例えば「東京都」は「東京」「都」に分かれるため、「京都」というクエリに対して見つかるのを防ぐなど、精度を上げる効果があります。反面、深刻な検索漏れを引き起こす可能性があるため嫌われることが多いです。こうした漏れは検索に限らず、テキストマイニングなどの文脈でも問題となることが
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http://www.riedelcastro.org/publications/papers/riedel11robust.pdf
ClassModel を用いた単語分類の拡張及び高速化 岡野原 大輔 東京大学理学部情報科学科 hillbig@is.s.u-tokyo.ac.jp 本稿では、従来の Class Model[11] による単語分類を精度を落とすことなく約 20 倍から
http://people.csail.mit.edu/tommi/papers/SonGloJaa_optbook.pdf
CiNii Research
特異値分解とLSIの意味 - あらびき日記
自然言語処理