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Twitterの裏技“Hashtags”
先週、記事の中で記者のTwitterアカウントを公開したところ、100人以上の方にフォローしていただいた。同時にフォローもした。記者のFollowers、Followingは200人を超えた。それでどうなったのか？ タイムラインをまったく追えなくなったのだ。記者にとってTwitterでコミュニケーションを取ることは楽しいし、有益な情報を得られることも多い。どうにかならないものか。 特に先週は都内で「Developers Summit 2009」（デブサミ）があり、記者のタイムラインはさまざまなポストで常にあふれかえっている状態だった。ふと気付くとタイムラインに未読のポストが数十個貯まっている。外出していたりすると数百個だ。有益な情報を見逃していないか、不安を覚えることもあった。 Twitterクライアントの中には自分がフォローしているユーザーをカテゴリに分けてコメントを効率よく読めるような
MeCab: 品詞 ID
品詞IDの定義 $Id: posid.html 161 2008-02-03 09:58:46Z taku-ku $; 概要 出力される素性(品詞)に任意の数値ID を付与することができます. 通常, 素性は文字列として表現されますが, 機械処理には向いていません. 数値ID に変換することで, 機械処理が容易になります. 素性にどの ID を割りあてるかは, ユーザが自由に定義することができます. 設定ファイル 配布辞書のディレクトリにある pos-id.def を変更します. 1行が1つのマッピングルールに対応します. 各パターンは以下のフォーマットで 記述します. マッチパターン ID という形式で記述します. マッピングルールは先頭から順に走査されて 最初にマッチしたものが使われます. マッチパターンでは簡単な正規表現がを使うことができます. *: すべての文字列にマッチ (A
N-gramモデルを利用したテキスト分析 ―インデックスページ―
↑ページ先頭 N-gramモデルを利用した事例 あるテキストから、任意のN-gram単位で共起頻度を集計し（N-gram統計を取る）、その結果を利用してテキストや言語の性格を見いだす研究によく利用される。 N-gramモデルで、ある文字列の直後に、特定の別な文字列は出現する確率を求める。 「an」の後には、必ず母音（aiueo）で始まる単語が結びつく確率が100% 「q」の後には、「u」が結びつく可能性が高い。 『論語』では「子」の後に「曰」が結びつく可能性が高い。 「百人一首」を平仮名に開いた場合の延べ数は、上位十五位までで全体の五割の使用量を占める（全部で六十八種の異なる平仮名（濁点含む）が使われている） 音声認識やOCR（原稿読みとりソフト）での利用 読みにくい文字でも、共起頻度の発生確率を考慮すれば、正しく原稿を可読出来る ↑ページ先頭 人文学的へのN-gramモデル導入 近藤みゆ
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