自然言語処理は Python がいちばん - 武蔵野日記
現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出
リンク解析とか: 重要度尺度と von Neumann カーネル - smly’s notepad
NAIST の入学手続を終えた. 残りの期間はサーベイするぞーということで shimbo 先生の講義資料「リンク解析とその周辺の話題」を読んでいます. 一日目, 二日目の資料は PageRank, HITS, SALSA などの重要度尺度の紹介と, von Neumann Kernels と HITS の関係についてのお話が中心. これらを実装してみた. 後半に進むほど力尽きて記述が適当になってます:)PageRankポイントはランダム遷移行列による random walk では定常分布に収束しない (エルゴード性 (ergodic) を満たさない) という点. どうして満たさないかというと. sink (出次数のない節点) が存在するとき, 明らかに既約 (irreducible) でないのでエルゴード性を満たさない. 複数の強連結成分を持つケース => 周期性を持つと考えてよい? 周期
MOONGIFT: » タイトル・本文抽出クローラー「Webstemmer」:オープンソースを毎日紹介
これはやばい！凄すぎる。 現在進めようと思っているプロジェクトでは、サイト上の本文抽出が重要な技術になっていた。だが、それを一から開発していたのではあまりに時間がかかってしまう。さらに重要な技術ではあるが、それが売りと言う訳ではなかった。 そこで見つけたのがこのソフトウェアだ。まさに理想的な方法かも知れない。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはWebstemmer、タイトル・本文抽出クローラーだ。 WebstemmerはPythonで作られたクローラーで、Webクローラー/レイアウト分析/テキスト抽出/URL DB操作/簡易的なテキスト抽出の5つの機能が提供されている。 動作原理については公式サイトを参考にして欲しいが、個人的にも考えていた（考えていただけ）方法に近い。学習時間が長いのが難点だが、複数台のPCで分散化できれば問題なくなるだろう。 特徴的なのは、特定の言語に左右される
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