[I223] Natural Language Processing I
シラバス 日本語 English 講義資料 講義で使用した資料を公開します。 個人の学習に使う範囲において、自由に利用していただいて構いません。 但し、講義資料には誤りが含まれる可能性がありますので、 御利用はあくまで自己責任でお願いします。 また、誤りの指摘を歓迎いたします。 下記の電子メイルアドレスに御連絡下さい。 講義資料(2006年度, PDFファイル) 第1回 概要 第2回 オートマトンと言語(正規文法、文脈自由文法) 第3回 文法1 (文脈自由文法と句構造文法) 第4回 文法2 (構文解析) 前半 後半 補足資料 第5回 文法3 (素性構造と単一化) 第6回 文法4 (格文法と格フレーム) 第7回 形態素解析1 (日本語の単語分割) 補足資料 第8回 形態素解析2 (英語の品詞のタギング) 第9回 辞書と概念階層 第10回 言語の統計モデル 第11回 テキスト処理1 (コーパス
言語研究のすすめ (98)
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ヤフーの日本語係り受け解析APIとサンプルプログラム「なんちゃって文章要約」
ヤフーの日本語係り受け解析APIとサンプルプログラム「なんちゃって文章要約」 2008-08-21-1 [WebTool][NLP][Programming][Algorithm] Yahoo!デベロッパーネットワーク(YDN)に 「日本語係り受け解析Webサービス」が登場しました。 Yahoo!デベロッパーネットワーク - テキスト解析 - 日本語係り受け解析 http://developer.yahoo.co.jp/jlp/DAService/V1/parse.html 「係り受けってなに？」という方もいると思うので、 以下、まったくもって厳密ではない、適当な解説を試みます。 (1) 日本語をコンピューターで処理するには、 まず形態素解析というのをやって、 文を形態素（≒単語）単位に分割します。 YDN の「日本語形態素解析Webサービス」[2007-06-18-1] で試すことができ
ヤフーが『キーフレーズ抽出Web API』公開、日本語解析し特徴的な表現抽出 | ネット | マイコミジャーナル
ヤフーは4日、インターネット関連の開発者向けに同社が提供する一部のサービスやデータベースへのアクセスを無料で公開するサービス「Yahoo!デベロッパーネットワーク」において、『キーフレーズ抽出Web API』を公開したと発表した。 ヤフーでは、オープン化戦略の一環として、「Yahoo!デベロッパーネットワーク」において、一部のサービスやプラットフォームのAPI開放を進めているが、この中でも「日本語処理技術の公開についても注力している」(ヤフー)。 今回公開された『キーフレーズ抽出Web API』は、日本語のテキストを解析して特徴的な表現を抽出する機能を提供。これを利用すると、例えばブログの文章から話題となっているフレーズを抽出したり、キーフレーズの組み合わせで作成した検索式を使って、関連性の高いドキュメントを検索するアプリケーションを開発することができる。 用途としてはほかにも、ニュースな
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意味ネットワークについて
back この文章は、以下の書籍の部分を読んでまとめたものです : G. A. Ringland and D. A. Duce (Ed.), ``Knowledge Representation - An Introduction,'' Research Studies Press LTD, 1988, (ISBN 0-86380-064-5) Chapter 3, pp.45-80, "Semantic Networks" by Damian Mac Randal, Chapter 7, pp.161-174, "Conceptual Graphs" by Michael Jackman and Cliff Pavelin はじめに 意味ネットワークとは、言語の意味 あるいは 一般的な知識 を人間の 直観に即して効率よく表現しようとする試みである。そのいくつかは 認知科学的視点にもとづい
「しりとり」の戦いかた、すこし反省した - Active Galactic : 11次元と自然科学と拷問的日常
「しりとり」は経験者人口が極めて多いゲームだけど、鬼神のごとき強さで他を圧倒するしりとりプレイヤーを私は知らない。ちょっと真剣に戦ってみたところで、 そんな程度のレベルで満足していやしないか。 さいしょは「る」の同字返しでガッチリ組み合う。先に「る→る」のストックが切れて、「る」で返せなくなったほうがひたすら「る攻め」で投げられ続ける。 小学生の時から進歩していないような、こんな大雑把でマンネリな「る攻め」戦略から脱却できないものか。 攻撃防御比最大の最強文字「る」 復習。周知の事実だが「る」は強い。 下の表は、[A](文字Ｘで終わる単語)と、[B](文字Ｘではじまる単語)をその比[A/B]の高いものから順にリストしたものである。標本の単語数は２０万語であり豚辞書から、伸ばし棒をトリムした上で抽出した。*1 文字X[A]Xで終わる単語[B]Xで始まる単語[A/B] １位る43235208.
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