言語処理するのに Python でいいの？ #PyDataTokyo
第90回 Start Python Clubでの発表資料 「Python機械学習プログラミング」と振り返る機械学習の動向と展望 1. The document discusses various social media and video sharing platforms and tools for integrating them, including YouTube, Twitter, Flickr, iTunes, and Facebook. 2. It mentions several services that allow embedding or sharing content between platforms, such as CDTube for YouTube, ZonTube for Amazon, and amz.ly for shortening Amazon
機械学習／テキスト処理 × Lua (LuaJIT) - ny23の日記
Python で書いた Passive Aggressive-I が C++ 実装に比べて50倍遅かったので，（スクリプト言語でも）もう少しぐらい速くならないかと思って，スクリプト言語で最速の処理系 (LuaJIT) を持つ Lua で Passive Aggressive-I を実装してみることにした． Lua はアプリケーションへの組み込みを意図し，高速な動作，ポータビリティ，拡張の容易さなどを重視して設計されたコンパクトな汎用スクリプト言語．今月の TIOBE Programming Community Index では Ruby の一つ下の12位にランキングされている*1．これは，iPhone アプリの開発者による利用が増えているというのが大きい*2と思うが，プログラム言語の設計者たちへのインタビューを纏めた Masterminds of Programming（邦訳: 言語設計者
MeCabの辞書にはてなキーワードを追加しよう - 不可視点
MeCabは形態素解析のためのソフトウェアです。日本語を分かち書きするために使われるものとしては最も人気の高いものだと思われますが、チャットや掲示板に書き込まれるような崩した日本語や、正しく書かれた日本語でも新語を期待した通りに分かち書きしてくれないことがあります。これはMeCabの内部で使われている辞書が一般的な言葉を情報源としているわけではないことに関係があります。MeCabというか、より一般的な話ですが以下のような認識が一般的かと思われます。 というのも、一番広く使われているであろう自然言語処理技術は形態素解析(単語分かち書き、と言ったほうがいいのかもしれない)であろうが、これは現在99%くらいの精度になっていて、すでに人間がやるより遙かに高精度で行えるのだが、これだけ高い精度が出せるのは新聞記事を相手にしたときだけであって、それは新聞記事をコーパスとして用いる機械学習により形態素解
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Charming Python: Functional programming in Python, Part 3