単語と文字の話 - Preferred Networks Research & Development
4月からPFIで働いてます。海野です。 今日は単語の話をします。読み物的な話なので軽く読んでください。 テキストデータなどの自然文を機械処理するときには、まず最初に単語に分割するということをよく行います。一般的にはMeCabやChasenといった形態素解析エンジンに投げて行います。形態素と単語の区別という話もあるのですが、ここでは大雑把に「連続した文字列の単位」くらいの意味で話します。 検索という文脈ですと形態素インデックスという言葉がありますが、これは検索の最小単位を文字単位ではなくて形態素の単位にするということです。例えば「東京都」は「東京」「都」に分かれるため、「京都」というクエリに対して見つかるのを防ぐなど、精度を上げる効果があります。反面、深刻な検索漏れを引き起こす可能性があるため嫌われることが多いです。こうした漏れは検索に限らず、テキストマイニングなどの文脈でも問題となることが
映画「The Social Network」の脚本をNLTKで解析して遊んでみた - ぬいぐるみライフ？
※この記事には映画「The Social Network」のネタバレがそれなりに含まれています．これから映画を観る予定の方は逃げた方が賢明です． 最近ブログで宣言した通り，入門 自然言語処理を読みつつPythonのNLTK(Natural Language ToolKit)を使った自然言語処理について勉強中．入門 自然言語処理はPythonをロクに触ったことがない私でもちゃんと理解しながら読み進められるようになっているのが嬉しい． ところで，少し前に映画「The Social Network (ソーシャル・ネットワーク)」を観て，登場人物の台詞や行動がなかなか面白くて気に入ったのだけど，この脚本が映画の公式サイトで公開されていることを最近知った．映画の脚本となると，特徴的な表現が多く文章数もそれなりにあるので，興味深いコーパスになり得るのではないかと思う． というわけで，NLTK習い立ての
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