乱択アルゴリズムと自然言語処理: Locality Sensitive Hashing を用いた 高速な名詞クラスタリング
Company Logo 乱択アルゴリズムと自然言語処理: Locality Sensitive Hashing を用いた 高速な名詞クラスタリング Randomized Algorithms and NLP: Using Locality Sensitive Hash Functions for High Speed Noun Clustering D. Ravichandran, P. Pantel, and E. Hovy (ACL 2005) 読み⼿: 岡崎直観 Company Logo この論文について ⼿法とその背景理論がすごく興味深い – 他にもいろいろ使えそう 乱択アルゴリズムの雰囲気が味わえる – ランダムが織りなす不思議な世界 すぐれた実装⽅法を⽰している – 誰でも簡単に実装できる 2005年の研究だが，いまだに⾊褪せてはいない – 画像類似検索でLo
研究者流 コーディングの極意 言語処理学会第19回年次大会(NLP2013) チュートリアル資料（岡崎担当分）
言語処理学会第19回年次大会 (NLP2013) チュートリアル資料（岡崎担当分） 岡崎 直観 東北大学大学院情報科学研究科 okazaki at ecei.tohoku.ac.jp http://www.chokkan.org/ @chokkanorg 研究者流 コーディングの極意 1 研究におけるコーディングの極意？ • 今回のチュートリアルをきっかけにサーベイ – ソフトウェアエンジニア向けの指南書は存在 – でも，研究者向けの資料は数少ない • 自分が修士課程の頃は完全に我流だった – 複数文書自動要約のプログラムをすべてC++で実装 – *NIXを使うスキルはなく，すべてWindows上で実行 – 今から考えると，無駄だらけの実験作法だった • ほとんどの大学では実験の講義があるが… – 研究のためのコーディング作法は教えてくれない 2 繰り返される残念な光景 • 論文の締切前日
DASTrie: Static Double Array Trie
Static Double Array Trie (DASTrie) Introduction Trie is a data structure of ordered tree that implements an associative array. Looking up a record key (usually a string) is very efficient, which takes O(1) with respect to the number of stored records n. Trie is also known for efficient prefix matching, where the retrieved key strings are the prefixes of a given query string. Double-array trie, whi
ポインタの裏話
ポインタの裏話 岡﨑 直観 okazaki at ecei.tohoku.ac.jp http://www.chokkan.org/ @chokkanorg ポインタの裏話 プログラミング演習Ａ 1 このような説明を 覚えていますか？ 知らなくても全く問題ありません ポインタの裏話 プログラミング演習Ａ 2 int x = 0; &xは変数xの「アドレス」 「番地」「住所」を返す 変数x 0 &x メモリ空間， 記憶空間 変数xのアド レス（住所） ポインタの裏話 プログラミング演習Ａ 3 ＿＿＿_ ／ ＼ 何言ってたんだこいつ？ ／ ⌒ ⌒＼ 番地 アドレス ぬるぽ ／ （●） （●） ＼ ＼ ／ | ､“ ﾞ)（__人__）" ） _＿＿＿＿＿＿＿＿_ ＼ ｡｀ ⌒ﾟ:j´ ,／ jﾞ~~| | | | ＿＿／ ＼ |_＿| | | | || / , ＼ｎ||
Não Aqui! » 10行強で書けるロジスティック回帰モデル学習
ロジスティック回帰（logistic regression）の学習が，確率的勾配降下法（SGD: stochastic gradient descent）を使って，非常に簡単に書けることを示すPythonコード．コメントや空行を除けば十数行です． リストの内包表記，条件演算子（Cで言う三項演算子），自動的に初期化してくれる辞書型（collections.defaultdict）は，Python以外ではあまり見ないかも知れません． リストの内包表記は，Haskell, OCaml, C#にもあるようなので，結構メジャーかも知れません． [W[x] for x in X] と書くと，「Xに含まれるすべてのxに対し，それぞれW[x]を計算した結果をリストにしたもの」という意味になります．sum関数はリストの値の和を返すので，変数aにはXとWの内積が計算されます． Pythonでは，三項演算子を条
SimString - A fast and simple algorithm for approximate string matching/retrieval
A fast and simple algorithm for approximate string matching/retrieval SimString is a simple library for fast approximate string retrieval. Approximate string retrieval finds strings in a database whose similarity with a query string is no smaller than a threshold. Finding not only identical but similar strings, approximate string retrieval has various applications including spelling correction, fl
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