word2vecによる自然言語処理
Tomas Mikolovらによって提案されたニューラルネットワーク（CBOW, Skip-gram）のオープンソース実装word2vecについて、基本的な使い方を体験し、さらにその仕組みを学ぶ書籍です。 基本的な使い方から、自分の好きなコーパスの作り方、登場の背景、仕組み、さらには応用例や弱点についてもコンパクトなボリュームで概観できます。付録にはword2vecの出力結果を主成分分析を使って可視化する方法について解説しています。 著者の西尾さんによる本書の解題[リンク] はじめに 1章 word2vecを使ってみる 書き換えてみよう 2章 コーパスを変えてみる text8 単語に分割する（MeCab） CSVからのコーパス作成 Facebook EPWING Wikipedia PDFからの抜き出し まとめ 3章 word2vecの生まれた理由 文章の表現 4章 word2vecの仕組
Ask Alice
When we talk about botting in RDP is not that different from talking about the remote desktop protocol (RDP). The remote desktop protocol allows the users to remotely access and controls their windows machines. This allows users to work remotely at any time. Initially, Microsoft released the remote desktop protocol (RDP) and was available exclusively for machines running on Windows. However, the R
ExtractUniqueBlock - コンテンツ抽出（本文抽出） Perl モジュール
コンテンツ抽出（本文抽出） Perl モジュール ExtractUniqueBlock の配布ページです。追加した方がよい機能、修正した方がよい機能などがありましたら、お気軽にご連絡ください。最終的には CPAN での配布を予定しております。 ダウンロード 最新版（0.01） ExtractUniqueBlock_beta_0.01.zip ExtractUniqueBlock_beta_0.01.zip に含まれるファイルは以下の通りです。 ExtractUniqueBlock.pm コンテンツ抽出（本文抽出） Perl モジュール ExtractUniqueBlock 本体 asahi_rss.pl asahi.com の RSS を取得してコンテンツ抽出（本文抽出）を行うサンプル local_directory.pl ローカルの HTML 群からコンテンツ抽出（本文抽出）を行うサンプ
TinySegmenter: Javascriptだけで実装されたコンパクトな分かち書きソフトウェア
TinySegmenterはJavascriptだけ書かれた極めてコンパクトな日本語分かち書きソフトウェアです。 わずか25kバイトのソースコードで、日本語の新聞記事であれば文字単位で95%程度の精度で分かち書きが行えます。 Yahoo!の形態素解析のように サーバーサイドで解析するのではなく、全てクライアントサイドで解析を行うため、セキュリティの 観点から見ても安全です。分かち書きの単位はMeCab + ipadicと互換性があります。 デモ 日本語の文章を入力し、解析ボタンをクリックしてください。 ダウンロード TinySegmenterはフリーソフトウェアです. 修正BSDライセンスに従って本ソフトウェアを使用,再配布することができます. Download TinySegmenter version 0.2 使い方 <script type="text/javascript" src
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