エブログ JavaScript で形態素解析もどき
JavaScript で形態素解析もどき JavaScript で形態素解析のようなものを。 totonの日記 - すべての漢字を取り出す正規表現 「すべての漢字を取り出す正規表現」をPHPで試す:phpspot開発日誌 これらの記事を参考にして JavaScript で漢字、ひらがな、カタカナ、英数字に区切ることをしています。 ただ、文字コード的にちゃんとできるのか、よくわかりません。Seesaa はShift_jis なのでおかしくなる場合もあるかも知れないです。 下のテキストエリアに文章を入力して解析ボタンを押すと解析結果が表示されます。解析というか、単純に改行で区切っているだけですが。 サンプルは青空文庫の太宰治 走れメロスの冒頭部分。 メロスは激怒した。必ず、かの邪智暴虐（じゃちぼうぎゃく）の王を除かなければならぬと決意した。メロスには政治がわからぬ。メロスは、村の牧人である。笛
SourceForge.jp: Project Info - Ludia
Ludiaは高速かつ高精度な全文検索インデックス機能をオープンソースのデータベース管理システムであるPostgreSQLに提供します。Ludiaは株式会社NTTデータにより開発され、2006年10月11日にLGPLライセンスのオープンソースソフトウェアとして公開されました。 ダウンロード 最新リリース ludia 1.5.2 (日付: 2009-03-27) ludia-withdeps 1.5.1 (日付: 2008-08-07) ludia 1.5.1 (日付: 2008-08-07) ludia-withdeps 1.5.0 (日付: 2008-03-25) ludia 1.5.0 (日付: 2008-03-25)
形態素解析 エンジン 一覧
ChaSen 日本語形態素解析システム CaboCha Support Vector Machines に基づく日本語係り受け解析器 JSplitter 日本語の単語抽出ツール MeCab ChaSenを基に開発された高速な形態素解析器 Sen Java 形態素解析エンジン すもも NTT 物性科学基礎研究所で開発された日本語形態素解析システム 大量の日本語データを高速に形態素解析することを目的 JUMAN 日本語の解析の研究を目指す多くの研究者に共通に使える形態素解析ツール Breakfast 富士通研究所が開発した日本語形態素解析システム KNP 日本語文の構文解析を行なうシステム SUFARY suffix arrayというデータ構造を用いて高速な文字列検索を行なう MACD Java RM用いた形態素解析システム Rosette Google、Amazon、Lycos 等名だたるサ
MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer(形態素解析エンジン)
MeCab に至るまでの形態素解析器開発の歴史等はこちらをご覧ください メーリングリスト 一般ユーザ向けメーリングリスト 開発者向けメーリングリスト 新着情報 2008-02-03 MeCab 0.97 マルチスレッド環境で辞書を開くときの排他制御がうまくいっていなかったバグの修正 Windows版でインストール時に辞書の文字コードを指定できるようになった 一部のコンパイラで正しくコンパイルできなかった問題の修正 部分解析モードを変更するAPI の追加 (Tagger::set_partial()) ラティスの生成レベルを変更するAPI の追加 (Tagger::set_lattice_level()) 温度パラメータを変更するAPIの追加 (Tagger::set_theta()) 全候補出力モードを変更するAPIの追加 (Tagger::set_all_morphs()) 2007-
mizzy.org perlで人工無脳 #1
今回はマルコフ連鎖を利用した文章の自動生成について考えてみます。 A → B → C → D という一連の事象が発生する場合に、ある事象の発生する確率が、直前の事象にのみ依存するような状態を、マルコフ連鎖といいます。つまり、Cという事象が発生する確率は、Bにのみ依存していて、Bの前にAが起こっていることは全く関係ない、ということですね。 このマルコフ連鎖を利用した文章の自動生成を行うために、まずはマルコフ連鎖に基づいた文章生成用のデータを作成する必要があります。このデータをマルコフ辞書と呼びます。マルコフ辞書の中には、『「A」という単語の後には「B」という単語がつながる』という情報がたくさん入る、というイメージになります。 マルコフ辞書の生成も、前回のパターン辞書と同様に、予め発言データ用意しておいて、そこから生成することを考えます。 例えば、「私の息子はカレーパンマンと言うことができず、
人工無脳レビュー
Fig. 1に最近の人工無脳の能力の、独断に基づいた分布を示す。横軸は学習能力、縦軸は文脈追跡能力を示している。近年この勢力図は大きく変わった。マルコフ文生成を行なう人工無脳の一派の台頭と、限定的ながら論理を追跡して会話に反映させる人工無脳の技術の出現である。かつて人工無脳の代名詞と考えられていた辞書型はいまや旧世代のアーキテクチャに属し、その範疇では新しい技術開発が停滞している模様である。ログ型アーキテクチャは以前から存在していたのだが、いつの時代にもあまり大きな勢力にはなっていないようである。これらの情勢の変化はマシンパワーの増大と人工無脳業界への形態素解析器の導入に伴って生じたと考えられる。以下に各人工無脳の特徴を簡単に述べる マルコフ文生成型 マルコフ連鎖を用いて文を生成する。後述の辞書型人工無脳は辞書を拡大することでよい反応をするようになるが、マルコフ文生成型は逆で、生成する文の
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