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
moco(beta)'s backup: 辞書内包／Pure Python実装の形態素解析器 Janome を公開しました
一応の基本機能がととのったので、できたてほやほやではありますが、Python製の形態素解析器 Janome を公開しました。 http://mocobeta.github.io/janome/ インストール方法や使い方は上記ページを見てください。 ソースコードはGithubにおいています: https://github.com/mocobeta/janome 【公開にいたった背景など】 日本語テキストを分析したりテキストマイニングする場合、まずは形態素解析から始めると思います。 Python の場合、そのためには MeCab をインストールして、mecab-ipadic をインストールして、mecab-python をインストールする、という手順を踏むことが多いと思うのですが、環境依存のところでハマって面倒な思いをしたり、サーバ構築の手間がかかったり、しますよね。なので、Pythonモジュ
tfidf, lsi, ldaを使ったツイッターユーザーの類似度計算
tfidf, lsi, ldaを使ったツイッターユーザーの類似度計算メモ。 tfidf, lsi, ldaを使ったツイッターユーザーの類似度計算 ツイッターの@ts_3156のフォロー情報を使って、ツイッターユーザーの類似度計算を行いました。 結論だけ先に書いておくと、プロフィール情報だけを使って類似度計算を行なっても、全然いい結果にはならないです(^^) その理由あれこれは下の方に書いてあります。 「じゃあ、正確なツイッターユーザーの類似度計算はどうやればいいの？」についても下の方に書いておきました(^^) 今回書いたプログラムは、ツイッタープロフィールだけでなく文章集合の類似度計算全般に使えるので、よかったら各自で何かしら使ってみてください(^^) サンプルコードの動作環境 python2.7(2系なら何でもOKかも) もしない場合は、「yum install python27」でイン
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
言語処理100本ノック 2015