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textとmecabに関するsbg3のブックマーク (2)

  • Sentencepiece : ニューラル言語処理向けトークナイザ - Qiita

    少し時間が経ってしまいましたが、Sentencepiceというニューラル言語処理向けのトークナイザ・脱トークナイザを公開しました。MeCabやKyTeaといった単語分割ソフトウエアとは趣旨や目的が異なるソフトウェアですので、少し丁寧にSentencepieceの背景、応用、実験結果等をお話したいと思います。 サブワード ニューラル言語処理の中心となる要素技術にLSTM (RNN)があります。テキスト(トークン列)を低次元のベクトルに符号化したり、ベクトルからテキストを復号化したり、その応用範囲は多岐にわたります。ニューラル機械翻訳 (NMT) は、LSTMによる符号化・復号化を組み合わせて翻訳を行います。 ↓↓↓↓↓↓↓ あなたの記事の内容 NMTのアーキテクチャは従来法と大きく異なりますが、入出力はこれまでと同様、なにかしらのトークン列です。どのような列でもよいのですが、慣習的に単語列が

    Sentencepiece : ニューラル言語処理向けトークナイザ - Qiita
  • 日本語形態素解析の裏側を覗く!MeCab はどのように形態素解析しているか - クックパッド開発者ブログ

    こんにちは、買物情報事業部の荒引 (@a_bicky) です。 前回、「検索結果の疑問を解消するための検索の基礎」で単語単位でインデキシングする前提で説明しましたが、今回は文などを単語単位で分割するために使う技術である形態素解析について触れます。 形態素解析器には色々ありますが、中でもメジャーと思われる MeCab の仕組みについて説明します。 MeCab の解析精度を上げるために辞書に単語を追加したことのある方もいると思いますが、動作原理を理解することで単語を追加する際に適切な生起コストを設定できるようになったり、学習の際に適切なパラメータを設定できるようになったりするはずです。 なお、MeCab は汎用テキスト変換ツールとしても使用できます が、簡単のため MeCab + IPA 辞書のデフォルト設定前提で説明します。 アジェンダ 形態素解析とは MeCab における最適な解析結果の推

    日本語形態素解析の裏側を覗く!MeCab はどのように形態素解析しているか - クックパッド開発者ブログ
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