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最近、人に本を薦める事が多くなった。とりあえずこの辺を読むといいですよ的なリストを作っておくと便利だと思ったので作ることにした。 以下、「事前知識のいらない入門本」「事前知識はいらないけど本格的な本」「事前知識がないと何言ってるかわからないけど有益な情報が満載な本」の3つにわけて列挙する。 事前知識のいらない入門本 数式少なめ、脳負荷の小さめな本をいくつか。何をやるにしてもデータ構造、アルゴリズム、数学はやっておくと幸せになれるよ。 情報検索と言語処理 データマイニングとか自然言語処理とかやりたい人にはとりあえずこれ。さすがに古い話が多くなってきたのでそろそろ新しい入門用情報検索本がでないかなあと思っている。 図解・ベイズ統計「超」入門 伝説のベイジアン先生がベイズの基礎を教えてくれる本。ベイズやりたい人はこれ。 珠玉のプログラミング データ構造とかアルゴリズムとかの考え方の基礎を教えてく
自然言語処理を学ぶ推薦書籍を紹介します。2021年03月現在、自然言語処理を勉強したい理工系の学生・エンジニアの人は、以下の本を推薦します。 (概要)自然言語処理(放送大学出版) (理論)言語処理のための機械学習入門+深層学習による自然言語処理 (実装)Python 機械学習プログラミング 第3版 自然言語処理を勉強したい、非理工系・非エンジニアの人には、以下の本を推薦します。 (数式なし)自然言語処理の基本と技術 (数式あり)自然言語処理(放送大学出版) オライリーから出ている「入門 自然言語処理」は特殊な本(詳しい人がこれを使ってレクチャーしてくれるならともかく、独習に向いていない)で、Python 2 で書かれているだけでなく、すでに動かなくなったコードも多々あり、2019年時点では読まない方がいい本です。(それでもどうしても、意地でも読みたい人は、本家にある Python 3 対応
昨日先輩の公聴会に行って、ゼロ照応解析の話を聞いたのでいくつか思ったことを。 まずゼロ照応解析とは、述語項構造における省略された必須の格を復元したもの。例えば、 彼はクラシックが好きです。 昨日も聞きました。 の例だと、後者の”聞きました”のガ格(主格のようなもの)は一文前の”彼”になる。この場合、後者の”聞きました”のガ格にゼロ代名詞(つまり必須格の省略)があると見なし、そのゼロ代名詞が一文前の”彼”を照応しているという解釈をする。つまり、 彼は クラシックが 好きです(ガ格:クラシック)。 昨日も 聞きました(ガ格:φ1, ヲ格:φ2, 時間:昨日)。 φ1=彼, φ2=クラシック というような解釈になる。昨日の話はこのゼロ照応に、外界照応(文書内に照応先がなく、外界の何かを照応しているような場合)で著者、読者を指す場合を導入するという話だった。詳しく知りたい場合は以下を参照されると良
先週のPFIセミナーで、Statistical Semantics入門という発表をしました。 主に分布仮説をベースにした、単語の意味を文脈の分布で表現する研究を纏めました。 LSIから始まって、PLSI、LDAと続く言語モデル系、NMFなどの行列分解系、そしてNNLM、RNNLMと来て昨年流行したニューラルネット系の3つでまとめるという形をとっています。 あまり専門的になりすぎず、過去からの歴史や流れを踏まえ、一方で実用面や研究テーマのココロ、問題意識を重視するような内容になるように心がけたつもりではあります。 当初、他の「いわゆる意味論」との比較みたいなスライドもあったのですが、変なコト言うと刺されると思ったので消しましたw ところで、応用の観点でこれらの話をどう考えているか、というような点について触れるのを忘れたな、と思ったのでこちらに書いてみます。 基本的に私見ですが。 私自身は、単
ASPEC ( Asian Scientific Paper Excerpt Corpus ) Notice: ASPEC data can be used during the fiscal year (April 1 to March 31) by applying on an annual basis. You can also continue to use the data by submitting an application to the contact email address at least one month before the end of the fiscal year. Now, on April 1, 2021, the Terms of Use will be revised to simplify the application process. I
The Paraphrase Database : Japaneseは日英対訳コーパスから学習された日本語の言い換えデータ集です。 ダウンロード 最新版:PPDB:Japanese 0.0.1 仕様情報 一行につき一つの言い換えを示す。 SOURCE:j ||| TARGET:j' ||| (FEATURE=VALUE)* ||| ALIGNMENT フレーズは形態素ごとに半角スペースで区切られ、また言い換え確率もそれぞれP(j'|j)とP(j|j')が半角スペース区切りで与えられます。 翻訳 さ れ た ||| 翻訳 ||| 0.0125435775455 0.00034585476357 ||| 37435 2 56 論文情報 以下の情報をご利用ください。 水上 雅博,Graham Neubig,Sakriani Sakti,戸田 智基,中村 哲. 日本語言い換えデータベースの構築と
あけましておめでとうございます.もう1月も終わりですが,ようやく年を越してしまった課題を終わらせつつあります. 昨年の9月,11月にそれぞれ情報処理学会第213回自然言語処理研究会と人工知能学会第91回人工知能基本問題研究会にて機会をいただき,自動要約に関する最近の研究動向についてお話してきました.ありがたいことに,資料を公開して欲しい,との声をいくつか頂戴しましたので,内容を整理してここに掲載しておきたいと思います. Automatic summarization from Hitoshi NISHIKAWA 今年の言語処理学会第20回年次大会では,東京工業大学の高村先生が自動要約に関するチュートリアルをしてくださいます.言語処理学会第20回年次大会は絶賛事前参加受付中です.
そこそこユーザビリティの高いフォームを作った 入力内容の検証とか、郵便番号変換を備えた、そこそこ使いやすいフォームのテンプレートを作りました time2014/01/18 hatenabookmark- 去年末実家に帰省していた時に、jQueryの練習&業務で使うために、フォームバリデーションとか郵便番号変換とかを備えた、そこそこユーザビリティの高い入力フォームをコーディングしていたので、ここで公開しておきます。 フォームサンプル ソースお持ち帰り用 (Github) ここで"そこそこ"と言っているのは、もともと業務でユーザビリティ改善案として使うことが目的であって、ベストを目指してもサーバ制約やコスト的な観点で使えないことがあるから、そこは目指さないよという意味です。そもそも、フォームは必要悪ですし、ベストはフォームが存在しないことですね。 フロントエンド実装だけです(サーバ側スクリプト
新年会 + #DSIRNLP 5 を開催しました & 動画UPしました Tweet [日記] 新年会とデータ構造と情報検索と言語処理勉強会 #DSIRNLP の第5回目を開催しました。 ご発表、ご参加頂いたみなさま、どうもありがとうございました。 会場を提供していただきました、スマートニュース株式会社のみなさま、どうもありがとうございました。 # スマートニュースさんは今後も各種勉強会に会場を提供してくださるそうです。 DSIRNLP 5 について 今回は参加するための条件を設けてみました。 参考文献 : http://partake.in/events/572bb762-87ed-490a-b993-8b864137e7e1 条件はとてもシンプルで、発表する方か、ググったらどんなことが得意なのかが分かる方だけが参加できる、というものです。 実際にやってみた感触として、参加者からはとても好
Toshinori Sato @overlast 詳細に@conditionalさん、@iwiwiさん、@nakajijiさん、@nokunoさん、@tsubosakaさんのご発表のタイトルを追加しました | 新年会 + データ構造と情報検索と言語処理勉強会 #DSIRNLP 5 http://t.co/I3D7NS11Y5 2014-01-08 11:21:51 langstat @langstat 新年会 + データ構造と情報検索と言語処理勉強会 #DSIRNLP 5 - 参加者は何か発表してネ スペシャル http://t.co/R2P7PPVd25 1月11日、スマートニュース。「以下の条件に"一つも合致しない方"は、(中略)発表資料を作ってきて下さい」って、斬新。。。 2014-01-08 22:14:15 散歩𝕏 @PENGUINANA_ DSIRNLPの5分枠の発表資料アッ
最終更新日:2015-09-04 19:45:09 1 2 3 4 5 6 7 » Last でもね〜今日は金曜だからそんな事忘れちゃおっ☆(^O^)ƪ(•◡•ƪ)"ょぃょぃ(∩'-'⊂)ꉂ'、з)っ⌒っꉂ `o´ )₍₍ ( ‾᷄꒫‾᷅ ) ₎₎੯ੁૂ‧̀͡u\ꉂꉂ ( ˆᴗˆ )Wake Up!(❀╹◡╹)ノ☆眩しい日差し浴びて(˶‾᷄ ⁻̫ ‾᷅˵)今胸の希望が君と重なる(灬ºωº灬)Stand Up!(❀╹▿╹)ノ☆開けない夜はないから(๑•̀ㅂ•́)و✧明日の笑顔信じるんだ٩( ´◡` )( ´◡` )۶いくぞ!٩(ˊᗜˋ*)وがんばっぺ!╭( ・ㅂ・)وWake Up, Girls!(✿╹◡╹)ノ☆大きく大きくチェンジ✧ヾ(❀╹◡╹)ノ゙それは楽じゃないけど(*≧o≦)b❤だって☆。ヾ(*'∀`*)ノ♡*キミがそばにいるから(/≧∇)/\(∇≦\)/♪゚+。:.♡勇気出して
第5回入力メソッドワークショップのために京都へ。元々はオープンソース界隈の入力メソッド開発者が中心になって年に1回集まる(同窓)会だったのだが、ここ数年は大学で入力メソッドのレイヤーの研究をしている人や実際に MS, Apple, Google 等入力メソッドの開発に関係している人が中心になってきている。入力メソッドを現在開発していなくても、過去に作っていた人もいらっしゃるので、いろいろとおもしろいお話が聞ける。 自分は去年までは奈良・京都からの参加なので近かったが、今年から東京に引っ越したので、朝起きて品川経由で京都まで。7時40分の便だったが、満席でびっくりした。そうか、世の中的には今日が帰省のピークなのか。 米原で雪のため少し遅れたが、10分遅れで京都に着いたら晴れていた。ワークショップ開催まで時間があったので、NAIST の [twitter:@tom_shibata] さんと近鉄
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日本語構文・格・照応解析システム KNP † KNPは日本語文の構文・格・照応解析を行うシステムです.形態素解析システムJUMANの解析結果(形態素列)を入力とし, 文節および基本句間の係り受け関係,格関係,照応関係を出力します. 係り受け関係,格関係および照応関係は,Webから自動構築した大規模格フレームに基づく確率的モデルにより決定します. KNPを試してみる ↑ バージョン4.1の拡張点 (2013/12/20) [New!] † 照応解析機能の追加 固有表現解析の精度向上 名詞格フレーム辞書の大規模化 (70億文Webテキストから構築) ↑ バージョン4.0の拡張点 (2012/01/12) † 格フレーム辞書の大規模化 (70億文Webテキストから構築) CRFに基づく固有表現解析機能の追加 類似度計算における分布類似度の利用 UTF-8化 たとえば,次のようなテキストを入力する
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