自然言語処理を活用したwebサービスをつくるときに参考になる5冊の書籍 - EchizenBlog-Zwei
自然言語処理を活用したwebサービス開発に関わって5年以上経った。いい機会なのでこれまでを振り返って役に立ったと思う5冊をメモしておく。 1.珠玉のプログラミング―本質を見抜いたアルゴリズムとデータ構造 まずはこれ。有名な本なので知っている人も多いと思う。簡単に説明するとちょっと前に「フェルミ推定」という名前で流行ったような、データから必要な数値を概算する方法や、問題が起きたときに問題点がどこにあるのか？最小の労力で解決するにはどこをいじればよいのか？などが書いてある。「webサービスで自然言語処理だ！」というと無限に夢が広がりがちなので、どういうデータが使えるのか、それをどういう形にもっていけばイケてるサービスになるのか、それはどのくらいの期間で実現できるか、ということを考える必要がある。そういうわけで本書は真っ先に読むべき一冊なのでは(余談だけれど、以前M << Nなデータに対してO(
いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門
ビッグデータ時代の救世主「Hadoop」とは 「Apache Hadoop」は今、最も注目を集めている技術の1つです。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 Hadoopを活用している企業は年々増え続けていて、不可欠な技術になりつつあるといえるでしょう。 本連載では、Hadoopとは何か、Hadoopがどう活用できるのかということを、「テキストマイニング」に焦点を当てて解説していきたいと思います。 重い処理を複数のマシンに分散させる 複数のマシンに処理を分散させるには、プロセス同士の通信、監視、障害時の対応などを考えなければならず、プログラマにとってハードルが高いものです。しかし、Hadoopはそういった面倒くさい処理を一手に引き受けてくれ、プログラマは、やりたい処理だけに集中できます。 例えば、Hadoopを使うと、1
入門 自然言語処理を禁書にすべき10の理由 | TRIVIAL TECHNOLOGIES on CLOUD
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 「入門 自然言語処理」はヤバい書籍なので禁書にすべきだ。 タイトルは釣りじゃない。その理由を10個挙げる。 自然言語処理のかなり基本的なことからそこそこ高度なことについて解説されてあり，自然言語処理について理解が深まり過ぎる ボリュームがあるのに書き方が平易でついつい読みふけってしまう 演習問題があり，自分の理解度を確かめられたりするのもケシカラン 原著は欧米語のための言語処理について書かれた書籍なのに，日本語の形態素解析などについても解説してあって我慢できない 必要ライブラリのインストールなど環境構築に時間が取られそうでヤバい 書籍の応用でBotとか人工無能とか作ったらどうかな−，と
Hadoop で Wikipedia のテキスト処理を900倍高速化 - 武蔵野日記
今月中に実験の実装が終わるくらいでないと来月の投稿〆切に間に合わないので、今週から研究室のサーバに Hadoop をインストールしている。 研究室にはサーバが20台弱あるのだが、そのうち10台強を使うことにして設定。これくらいの規模だと「大規模」と言うのは憚られるかもしれないが(Yahoo! や Google と比べて、という意味で。)、中規模、くらいには言ってもいいだろうし、たぶん、多くの大学や企業で使える台数もこれくらいだと思うし、大企業にいないとできない研究をするのも大変価値があるが、他の人たちがやる気になれば真似できる研究をするのも(データやインフラ勝負ではなくアイデア勝負になるので苦しくはあるのだが)重要だと考えている。 たとえば、数台でも分散環境の恩恵が受けられる、というのはPFI が出した Hadoop の解析資料で知っていたので、初めて導入したときは参考になったし、こういう
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