１) 感性語(印象語)による検索
�T． はじめに 近年、コンピュータ技術は急速に進歩した。これに伴い、扱う情報のメディアもテキストや数値ベースから音声･画像といったいわゆるマルチメディア情報へと広がってきて、更にこれらを比較的簡単に扱うことができるようになってきた。現代の情報化社会においては、この様に無尽蔵に広がり、増えつづける情報をいかに早く、しかも効率よく利用できるかが重要な問題となっている。 こういった背景のもとで、大量に存在するマルチメディア情報を効率よく利用するために不可欠になるのがデータベースである。しかしながら、これら音声・画像といったマルチメディアの検索は文献のそれと大きく異なる点がある。それは、その本体自身が言語によって記述されていないということである。このことは検索の対象をコンピュータ上の単純な記号的操作によって扱うことができないことを意味している。また、音声や画像そのものが多義的であり、これらに
about Standard MIDI format
SMF (Standard MIDI Files) の構造 更新履歴 v1.03: Feb. 14th, 2005; ピッチベンドの最大値に対応する値を修正。 (0x7FFF → 0x7F7F) (須田さんthanks!!) v1.02: Sep. 13th, 2001; Recommended Practice (RP-019) SMF Device Name and Program Name Meta Events の内容を反映。 要するに、メタイベント FF 08, FF 09の説明を追加。 こんなのがずいぶん前からあったんですね。 これを使うとポート番号を意識せずに32ch使えますよ、ってな話。 (実際にはあんまし使われてないと思いますが・・) v1.01: May 6th, 2001; 最後のサンプルのバイト数記述が間違っていたのを修正
大学院生が卒論・修論指導をすべき理由とそのやり方 - 発声練習
大学院生（修士課程、博士課程）が卒論・修論指導をすべき理由は大きくわけて二つ。第一の理由は、後輩の論文を指導することにより自分の論文執筆能力および研究能力の向上をはかるため。第二の理由は、論文中の初歩的な点を大学院生の方にあらかじめ指摘してもらうことによって、教員がより本質的な点について指導することができるようにすること。 指導をしてもらっている卒論生や修論生はこちらも読んで欲しい。 真っ赤な論文原稿が指導教員から帰って来たら？ 「あっ、それ＊＊さんにも、指摘されました」はメリットがないので言わないこと 他人の考えを勝手に想定して諦めちゃダメ！ ちなみに、私の所属研究室では、修士1年が卒論指導、博士課程の学生が修論と卒論の指導をすることにしている。 論文指導で得られると期待されること 後輩の論文を指導することによって、自分の論文執筆能力および研究能力の向上が期待できる理由は以下のとおり。
【コーヒー】テレビ番組のネ申テロップ【吹いた】 - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
ハイテンションAjax入門 - 三等兵
JSが少しできる人ならうじうじ考えるほどのこともでもない！ 何も難しいことはない！ぶっとんぢまいなよ！ヒャッパー！！！ というノリでAjaxを学んでみました。醜いです。 Ajax入門 Ajaxはいろいろできるんだぜ！ 以上入門終り！キミは完璧だ！次いけ！ Ajaxは非同期通信だかなんだかそんなもんはどうでもいいんだ！ どうでもいい！そんなことよりもXMLHttpRequestオブジェクト生成！ var request = false; if(window.XMLHttpRequest) { request = new XMLHttpRequest(); //frefox ie7,8 safai opera } else if(window.ActiveXObject) { try { request = new ActiveXObject("Msxml2.XMLHTTP"); // ie6
コサイン尺度（コサイン類似度）の計算 - Ceekz Logs (Move to y.ceek.jp)
文書間の類似度を求める方法の一つとして、コサイン尺度が挙げられます。コサイン尺度とは、2つのベクトルのなす角度であり、文書をベクトル化することにより、文書間の類似度を求めることが出来ます。 sub cosine_similarity { my ($vector_1, $vector_2) = @_; my $inner_product = 0.0; map { if ($vector_2->{$_}) { $inner_product += $vector_1->{$_} * $vector_2->{$_}; } } keys %{$vector_1}; my $norm_1 = 0.0; map { $norm_1 += $_ ** 2 } values %{$vector_1}; $norm_1 = sqrt($norm_1); my $norm_2 = 0.0; map { $nor
類似度と距離 - CatTail Wiki*
２つのデータが似ている度合いを，類似度の大きさや距離の近さといった数値にしてあらわすことで，クラスタ分析や，k-近傍法，多次元尺度構成法(MDS)をはじめとするいろいろな分析を行うことが可能となる． ここでは，よく知られている類似度や距離について述べる． 類似度という概念は，２つの集合の要素がまさにどれだけ似ているかを数量化したものであり，距離とは，要素同士の離れ具合，従って非類似度とちかい概念と考えてもよい． 参考までに数学における距離の概念の定義を示すと， 距離空間の定義 Sを１つの空でない集合とし，dをSで定義された2変数の実数値関数 d(SxS) → R が，以下の４条件（距離の公理） D1 ： （非負性） 任意のx,y∈Sに対して d(x,y)≧0． D2 ： （非退化性） x,y∈Sに対し d(x,y)=0 ⇔ x=y． D3 ： （対称性） 任意のx,y∈Sに対して d(x
ベクトル空間法を利用した類似度計算
ベクトル空間法を利用した類似度計算 澁谷 翔吾, 廣安 知之, 三木 光範 ISDL Report No. 20081110002 2008年 5月 22日 Abstract 1 はじめに 近年, 異なる文書間の類似度を定量的に計る手法が盛んに研究されている. 本レポートでは, ベクトル空間モデルを用いることにより, それぞれの文書のベクトルを比較することにより類似度を定量的に計る手法について調査した. 本報告では, それらの手順について解説する. 2 形態素解析 形態素解析（Morphological Analysis）とは, コンピュータ等の計算機を用いた自然言語処理の基礎技術の1つであり, かな漢字変換等にも応用されている. 対象言語の文法の知識（文法のルールの集まり）や辞書（品詞等の情報付きの単語リスト）を情報源として用い, 自然言語で書かれた文を形態素
「テトリスを1時間強で作ってみた」動画の投稿者にインタビュー──「プログラミングの楽しさ伝えたい」
1時間強でテトリスを作れるのはすごいですね。プログラミング歴を教えてください。 幼稚園のころからですね。当時，セガが「SC-3000」というパソコンを出していて，これが家にありました。あるとき，親が「ベーマガDX」（注:電波新聞社が発行していたプログラミング雑誌「マイコンBASICマガジン」の別冊。様々なパソコン用のゲーム・プログラムなどを掲載していた）を買ってきたので，そこに載っているプログラムを打ち込んでいました。 当時は「これを打ち込むとゲームができる」という認識しかなかったですが。SC-3000には顔のキャラクタがあってそれをBASICのPRINT文で表示して親に自慢げに見せていたそうです。 幼稚園のころに？ はい，あまり信じてもらえないかもしれないのですけど（苦笑）。 小学校に入ってからは，PC-88（NEC製の8ビット・パソコン）もあったのですが，それはほとんど使わずに小学校4
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