クイズ王に勝ったIBM「Watson」、いよいよ日本語を学ぶ
日本アイ・ビー・エム（日本IBM）とソフトバンクテレコムは2月10日、「Watson」に日本語を学習させ、Watsonを活用したさまざまなアプリケーションを共同展開すると発表した。 Watsonは人間のクイズ王に勝利したことで知られる、自然言語ベースのコグニティブ（認知的）技術。クラウドで提供され、人間が自然言語で投げかける複雑な質問を解釈し、膨大なデータの中から根拠に基づいた回答を提案する。膨大なレシピデータから料理を提案するアプリケーションもあるが、これまでWatsonは日本語には対応していなかった。 Watsonがアルファベット以外の文字による言語に対応するのは初めてという。データ分析によって意志決定の改善が期待できる教育や銀行、保険、小売り、医療などの分野で普及を目指す。
自然言語処理シリーズ 8 トピックモデルによる統計的潜在意味解析 | コロナ社
大量のデータの背後にある潜在的な情報を抽出する技術として，トピックモデルと呼ばれる統計モデルの研究が近年注目を集めている。本書はこれについて，言語処理という具体的な問題に対して，その理論と応用をわかりやすく解説する。 0. 本書の使い方 0.1 本書の読み方 0.2 各章と付録の説明 0.3 本書で用いる記号など 1. 統計的潜在意味解析とは 1.1 潜在的意味・トピックと潜在的共起性 1.2 潜在意味解析の歴史 1.3 統計的潜在意味解析とデータ駆動インテリジェンスの創発 1.4 確率的潜在変数モデル 1.5 確率的生成モデルとグラフィカルモデル 2. Latent Dirichlet Allocation 2.1 概要 2.2 多項分布とDirichlet分布 2.3 LDAの生成過程 2.4 LDAの幾何学的解釈 2.5 LDAの応用例 3. 学習アルゴリズ
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