Google App Engine/Python で無料でAIサービスをホストする - Qiita
前書き 今更GAE/pかよ！ って感じですが、これがやっぱり良くできてるのですよ。 自分用に作ったAI論文検索ツールをGoogle App Engine/pythonでウェブサービス用にしてみたら結構さくっと動いてしまったので、またやる時のためにメモ書きとして残しておきます。 TL DR; Facebook fasttext を使ったディープラーニング論文の検索／クラスタリングツールをwebサービスにする手順。使ったものは fasttext, scikit-klearn, GAE/p, jinja2です。無料でまずはパパッと公開しようぜ！ ＞＞ サービスサイトはこちら。コードはgithubに。 AI系論文のサイトがとても使いにくいポンコツ ってこと、ありますよね。CVPR2018という画像処理のトップ学会があります。ディープラーニングブームを盛り上げて来た学会で、東京では毎年論文読み会が開
新形態素解析器JUMAN++を触ってみたけど思ったより高精度でMeCabから乗り換えようかと思った話
JUMAN++は最近黒橋・河原研究室から発表された、JUMANの後継となる形態素解析器です。 これまでの形態素解析器と比べて違うのは、RNN言語モデルを用いて意味的自然さを考慮する、ニューラルネットワークを利用した形態素解析器となっている点です。 速度や語彙等の課題はあるものの、解析能力自体はMeCab以上なので、導入方法と共に触ってみた所感を述べてみます。 導入方法 前提 OS X Yosemite 10.10.5 VirtualBox 5.1.6 Vagrant 1.8.6 インストール vagrant boxは bento/ubuntu-16.04を使用します。 推奨はCentOSですが、自分の環境ではCentOSではビルドに失敗しました。 また、OSはubuntu16.04でもboxによっては上手くインストールすることができないため、bentoのboxがおすすめです。 $ vagr
WikipediaからのSolr用類義語辞書の自動生成
6. 見出し語（＝原型語） 類義語（＝略語、日本語版頭字語） 入国管理局 入管 文房具 文具 社員食堂 社食 国際連盟 国連 リポビタンD リポD ベルサイユのばら ベルばら 木村拓哉 キムタク Universal Serial Bus USB （日本語における頭字語の例） Copyright (c) 2012 RONDHUIT Co.,Ltd. 6 7. 辞書型コーパス （見出し語,説明）× M 項目 設定ファイル ＜類義語知識の獲得＞ すべての見出し語に関し以下を ループ処理 Lucene/Solr インデックス 1. 類義語候補tBの同定 インデックス作成 2. 見出し語tAと類義語候補tBの 類似度S(tA, tB)の計算 3. 類似ならば出力 • • • 説見見 明出出 しし 語語 の 読 CSVファイル み Copyright (c) 2012 RONDHUIT Co.,Ltd
文法圧縮入門：超高速テキスト処理のためのデータ圧縮（NLP2014チュートリアル）
言語処理学会第２０回年次大会（2014/3）のチュートリアル講義資料です。 - 要旨 - 文法圧縮とは，入力テキストをよりコンパクトな文脈自由文法（CFG）に変換する圧縮法の総称である． 文法圧縮の強みは圧縮テキストを展開すること無く，検索等のテキスト処理を効率よく行える点にある． 驚くべきことにその処理速度は，元テキスト上での同じ処理を理論的に，時には実際にも凌駕する． また近年，ウェブアーカイブやログ，ゲノム配列等の大規模実データを高効率に圧縮できることで注目を集めている． しかしながら，文法圧縮についての初学者向けの解説資料はまだまだ少ない． そこで本チュートリアルでは，文法圧縮の歴史的背景から最新動向までを幅広く紹介する． 具体的には文法変換アルゴリズム，圧縮テキスト上での文字列パターン検索，文法圧縮に基づく省メモリデータ構造等の解説を行う．Read less
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Cloud Natural Language | Google Cloud
