単語分割器Micterを公開しました - 射撃しつつ前転 改
しばらく日記書いてなかったら、また文体忘れて敬体で書いちゃったよ…。でも常体に書き換えるのもめんどくさいのでこのままうpします。 単語分割器を作ったので、githubで公開しました。→http://github.com/tkng/micter 名前は単純にMIC segmenTERでmicterにしました。作ってから気づいたのですが、segmentという単語のうち、最後のtしか名前に入っていません。今更名前を変えるのも面倒なのでこのままにしておきますが、微妙に失敗した感がありますね…。 形態素解析器としては既にmecabやらchasenやらjumanやらがありますし、最近では単語分割&読み推定のkyteaもあります。そんなにいろいろある中でまた似たようなツールを書いたのは、自分のパッケージに取りこめる小さな単語分割器が欲しかったのが理由です。文章を単語に分割する機能だけあればいいんだけど、
H21冬学期 数理言語情報論
2009/10/7 第1回講義「導入」 パワーポイント2007(推奨) パワーポイント97-2003 PDF 2009/10/14 第2回講義「文法理論(1): CFG, TAG, Dependency Grammar」 パワーポイント2007(推奨) パワーポイント97-2003 PDF 2009/10/21 第3回講義「文法理論(2): CCG」 パワーポイント2007(推奨) パワーポイント97-2003 PDF 2009/10/28 第4回講義「文法理論(3): 型付素性構造とHPSG」 パワーポイント2007(推奨) パワーポイント97-2003 PDF 2009/11/4 第5回講義「文法理論(4): HPSG」 パワーポイント2007(推奨) パワーポイント97-2003 PDF 2009/11/11 第6回講義「確率的CFG(1): PCFG導入」 パワーポイント2007(
ことば好きエンジニア必読！Baidu不自然言語処理コンテスト | Baidu Japan Blog
こんにちは、Baiduプロダクト事業部の水野貴明＆上之山奈津希です。 今日は、Baiduが開催する のお知らせです。 「渋谷なう」「w」「ちょっっっ」「乙！」「ｧﾀｼは・・・」など、Twitterの流行もあって、インターネット上でこういった言葉を目にしたり、使ったりする機会が増えた方も多くいらっしゃるのではないでしょうか。 検索サービスを提供するBaiduでは、このような「正しいとは言えないかもしれないけれど、みなさんに使われている日常言語」を「不自然言語」と呼び、「不自然言語処理」に取り組んでおります。しかし、実はこの「不自然言語」は、Baiduにとっては厄介な存在です。そこで、ことば好きエンジニアのみなさんと一緒にこの不自然言語に取り組むべく、「Baidu.jp不自然言語処理コンテスト」開催をいたします！ グランプリ賞金10万円を用意して、みなさまのご応募をお待ちしております。また、
パターン認識に関する公開プログラム
宇野毅明と有村博紀による公開プログラム（コード） このページでは、公開しているプログラムのコードがダウンロードできます。主に、列挙アルゴリズムやデータマイニングに関するものです。全て、宇野毅明、あるいは、良く一緒に研究をしてお世話になっている北海道大学の有村博紀先生によって作られたものです。各プログラムに使用言語とコード作成者が書いてありますので、質問、あるいはバグの報告などは、作成者にご連絡ください。宇野毅明は uno@nii.ac.jp、有村博紀先生は arim@ist.hokudai.ac.jp です。 !!! コードの最近のバージョンに、マッキントッシュのフォーマットではエラーが出るというバグがありました。現行バージョンではこのバグは治っています。 LCM (Linear time Closed itemset Miner) ver.2 (C言語、宇野毅明) [文献 1]
2005年度人工知能学会全国大会・原稿テンプレート
The 22nd Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2008 頻出パターン発見アルゴリズム入門 － アイテム集合からグラフまで － An Introduction to Frequent Pattern Mining – Itemsets to Graphs - 宇野 毅明*1 有村 博紀*2 Takeaki Uno Hiroki Arimura *1 国立情報学研究所・総合研究大学院大学 *2 北海道大学大学院情報科学研究科 National Institute of Informatics, Hokkaido University, Graduate School for The Graduate University for Advanced Studies Informati
J.DepP - C++ implementation of Japanese Dependency Parsers
About J.DepP is a C++ implementation of Japanese dependency parsing algorithms [1,2,3,4]. It takes a raw sentence as input and performs word segmentation, POS tagging (thanks to MeCab), bunsetsu chunking and dependency parsing. Syntactic parsers have been believed to be (significantly) slower than front-end part-of-speech taggers, and it is rarely utilized in industry that needs to handle massive
ScalaNLP
ScalaNLP Scientific Computing, Machine Learning, and Natural Language Processing ScalaNLP is a suite of machine learning and numerical computing libraries. ScalaNLP is the umbrella project for several libraries, including Breeze and Epic. Breeze is a set of libraries for machine learning and numerical computing. Epic is a high-performance statistical parser and structured prediction library.
Roman Gelembjuk. Personal blog
Кінець голоцену Більш обмежена істота не може панувати над істотою, що перевершує її інтелектом. Це здається очевидним, однак для людства це не так просто. Епоха, що наближається, змінена завдяки створенню штучного інтелекту, відіграє ключову роль у переписуванні історії виду Homo Sapiens, ставлячи під сумнів його домінування. Будь-які спроби зупинити прогрес у галузі штучного інтелекту здаються м
グラフラプラシアンで推薦
以前縁あって小町さんと一緒に仕事をさせてもらい論文に名前を載せてもらったのですが、会社だけでなく自宅でもちょっと使いたいなーということもあり、実装してみることにしました。 参考にしたのは以下の論文です。 ラプラシアンラベル伝播による検索クリックスルーログからの意味カテゴリ獲得 元論文と違うのは、インスタンス-パターン行列の要素を単純な頻度から別の尺度に変えている点です。 元々そのまんま実装してみたところ、非常にレアな場合なのですが、ジェネリックパターン1つのみと共起するようなインスタンスがあった場合に、これが上位に出やすくなるという問題が発生し、どうにかできないかなと模索していたところ、小町さんからアドバイスを頂き、それを基に手を加えています。 とりあえず動作検証のためにMovieLens Data Setsを使って実験してみました。 最初にデータのフォーマットをツールの入力形式へ変更。
講義名(自然言語処理に関連する講義資料へのリンク)
自然言語処理に関連する講義資料へのリンク お願い: このリストに追加すべきページをご存知の方は、nlp_portal あっと nlp.kuee.kyoto-u.ac.jpまでご連絡下さい。 講義名: 自然言語処理論 大学: 北陸先端科学技術大学院大学 キーワード: オートマトン，文脈自由文法，形態素解析，構文解析，情報検索，機械翻訳 ファイル形式: pdf URL: http://www.jaist.ac.jp/~kshirai/lec/i223/index.html (スライド) 講義名: 言語情報科学 大学: 東京大学 キーワード: 形態素解析，情報抽出，自動要約，機械翻訳，情報検索 ファイル形式: ppt URL: http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/~nakagawa/suri-GJK/syllabus.html (スライド)
PFI seminar 2010/05/27 統計的機械翻訳
8. 統計的機械翻訳(SMT: Statistical Machine translation)パラレルコーパスを用いて翻訳ルールを獲得c.f. ロゼッタストーン言語の専門家がいなくてもよい（国家的な理由も）高品質・大量のパラレルコーパスは国連・EUの国際会議の議事録などで大量に入手可LDC, Acquis, OPUS, Communautaire, …例：Europarlの場合 11言語毎に4000万単語言語のスケーラビリティが高いコーパスさえあれば良い c.f .Google 50言語間 9. 統計的機械翻訳の歴史 (1/2)～1980 用例ベース機械翻訳1989 IBMResearchによる著名な論文NLP業界での引用数第2位 (約1000件）翻訳システムのパラメータをパラレルコーパスから自動推定する簡単な手法から順に IBMモデル1 - 5がある提案者自身らは金融業界へと去っていっ
SVMによる予測変換 - nokunoの日記
Google日本語入力のOSS版であるMozcが公開されたので、ソースコードを読んでみました。Google Japan Blog: Google 日本語入力がオープンソースになりました mozc - Project Hosting on Google Code変換アルゴリズムや学習のロジックに関しては、id:tkngさんが早速ブログにまとめていますので、そちらを読むとよいと思います。また何か気づいたことがあったら書いてみたいと思います。Mozc(Google日本語入力)のコードを読んだメモ - 射撃しつつ前転 Mozcのコードで個人的に興味深かったのは予測変換のアルゴリズムでした。私はもともと修論の時に予測変換の研究をしていて、予測変換のトレードオフという問題に取り組んでいました。予測変換は、単純に考えると候補の頻度が高ければ高いほど良いのですが、それだけだと常に最も短い候補が出力されてし
大規模テキストデータ処理の行き着く先 - 武蔵野日記
朝7時半ごろ外を歩いていたら日差しが強い。もう夏が近いってことかなぁ。まだ8時前なのに宿舎周辺は幼稚園(保育園?)に行く子どもたちがたくさんいてびっくり。みんな早い。というかこれまでこんな時間にここ通ったことなかったかも。 NLP.app 勉強会では Jakob Uszkoreit and Thorsten Brants. "Distributed Word Clustering for Large Scale Class-Based Language Modeling in Machine Translation". ACL-2008. http://www.aclweb.org/anthology/P/P08/P08-1086.pdf という論文を紹介。単語クラスタリングというはの、どの単語とどの単語は同じグループか、というのを決める手法のことなのだが、これを大規模データでも(MapR
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toukei09.dvi
http://research.nii.ac.jp/~uno/papers/0409DM.pdf
HMM, MEMM, CRF まとめ - あらびき日記
Ways On How To Prepare For Adaptivesemantics.com
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大規模文字列解 析の理論と実践＠IBISML - DO++
http://www.pi.titech.ac.jp/NEW/takamura100501.html