"高速文字列解析の世界"を読んだ - 射撃しつつ前転 改
高速文字列解析の世界というタイトルからは、どんな中身なのかあまり伝わってこないので、どんなことが書いてある本なのか、中身をちょっと紹介してみる。 1章、2章は概観や準備であり、3章からが本番なのだが、Burrows Wheeler Transform、簡潔データ構造、ウェーブレットツリー、データ圧縮、全文検索、テキストマイニングのためのデータ構造、という章題になっている。 何に使うのかという目的ベースで考えると、この本に載っているのは、データ圧縮、情報検索とテキストマイニングの基盤技術である（データ圧縮については基盤と言うよりはそのものだが）。ただ、この本には本当に基盤技術の話しか載っていないので、「この本で情報検索はバッチリだぜ！！」というような訳にはいかない。テキストマイニングに関しても同様である。別途入門書を読むなりしないと、より高次元（ここでの高低は技術の積み重ねの高低であり、難し
Rubyによる形態素解析エンジンokura 0.0.1をリリースしました - <s>gnarl,</s>技術メモ”’<marquee><textarea>￥
12月にさくさくテキストマイニングで発表したpure Rubyによる形態素解析エンジンをgem化しました｡ まだ発展途上で機能が少なかったりパフォーマンスが悪かったりしますが､いちおう動くレベル*1になったので公開します｡ 注意事項 バージョン0.0.xのうちは､インタフェースや辞書フォーマットは頻繁に変更される予定です｡ ある程度安定したら0.1.0出します｡ 今のところ､Ruby1.9系専用です｡ 取得 gem install okuraでインストールできます｡ ソースは https://github.com/todesking/okura 使い方 MeCabフォーマットの辞書データを使用します｡ 動作確認はMeCab用NAIST辞書で行いました｡ 最初にokura compileコマンドで辞書をコンパイルします $ okura compile mecab-naist-jdic-0.6
今日から使える！ みんなのクラスタリング超入門
第2回さくさくテキストマイニング勉強会で発表したk-meansに関する資料です。Weniger lesen
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テキストマイニング技術の活用に向けて読んでおきたい12のプレゼン資料 - コーパスいぢり 〜langstatの研究日誌〜
