【ソースコード付き】日本語テキストマイニングを行うために必要な前処理 | ITに頼って生きていく
はじめに日本語のテキストマイニングを粉うには、いろいろと前処理が必要となります。 日本語じゃなくても必要なのですが、特に日本語の場合、文章内で単語が分かれていないために、 単語ごとに分解する「分かち書き」が必要となります。 これは、全世界リアルタイム麺活監視システムで表示される、監視上法の1つです。 世界の麺活erたちがtwitterでつぶやいた単語を分かち書きして、単語に分解したあと、 よく使われる単語をより大きく表示させる、タグクラウド と呼ばれる可視化手法の一つです。 こうすることで、よく使用される単語や、関連する単語を浮かび上がらせることができます。 しかし、そもそも分かち書きするためには、辞書をもとに品詞分解しないといけないため、 それをそれなりの精度と速度で実行するためには、ライブラリに頼らざるを得ません。 そこで今回、ライブラリの一つであるMecabを使って、うまいこと前処理
DSTC6
Dialog System Technology Challenges Long Beach, USA, December 10, 2017 News Dec 5, 2017 The final workshop program is now online. Nov 20, 2017 Camera-ready papers are given two additional pages (up to 7 pages). Nov 20, 2017 Workshop online registration will be closed on Nov 29. Nov 19, 2017 Camera-ready submission deadline has been extended to Nov 26. Oct 30, 2017 Paper submission deadline has bee
Welcome to janome's documentation! (Japanese) — Janome v0.4 documentation (ja)
Welcome to janome's documentation! (Japanese)¶ English Janome とは¶ Janome (蛇の目; ◉) は，Pure Python で書かれた，辞書内包の形態素解析器です。 依存ライブラリなしで簡単にインストールでき，アプリケーションに組み込みやすいシンプルな API を備える形態素解析ライブラリを目指しています。 内包辞書として mecab-ipadic-2.7.0-20070801 を使っています。なお，v0.3.8+ では新元号「令和」がシステム辞書に追加されています。 ソースコードリポジトリ¶ https://github.com/mocobeta/janome 気に入ったらリポジトリにも★つけていってください！ :) API リファレンス¶ https://mocobeta.github.io/janome/api/ 動
PyDial: the CUED Python Statistical Dialog System — PyDial 1.0.0 documentation
The Cambridge University Python Multi-domain Statistical Dialogue System Toolkit Welcome to the PyDial website. PyDial is an open-source end-to-end statistical spoken dialogue system toolkit which provides implementations of statistical approaches for all dialogue system modules. Moreover, it has been extended to provide multi-domain conversational functionality. It offers easy configuration, easy
DeepMindが自然言語理解の２難題を解決した - mabonki0725の日記
ランニングできず 英語30分 The Boune Leagacy (1) DeepMindの自然言語を理解するUNREALモデルの論文を読み、深い感動を覚える。 このモデルは自然言語理解に於ける２つの懸案事項を解決している。 ・計算機が言語を教える事を可能にした。 言語理解で正解すれば計算機がエージェントに報酬を与えることで、 数十万の繰り返し学習を可能にした。従来は人間が計算機に教えるしかなく、 試行回数の壁があった。 ・複雑な文章理解では、単純な文章学習を経ていけば可能になることを実証した DeepMindの証明したかったことは以上の3点である ・言語理解を解明するには、人間の環境に似た３要素の模擬環境が必要 ・動作できるエージェント ・エージェントが存在する３D環境 ・報酬と罰則 ・言語学習には相当な繰り返しが必要 ・複雑理解では適切な学習手順が必要
Skip-thoughtを用いたテキストの数値ベクトル化 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 こんにちは、アナリティクスサービス本部の三浦です。 本日はSkip-thoughtというアルゴリズムを用いた、テキストの数値ベクトル化についてご紹介したいと思います。 ■Skip-thoughtとは Skip-thoughtとはRyan Kirosらによって2015年に考案された、文書中の文の表現を数値ベクトル化する、深層学習のアルゴリズムです。アルゴリズムの特徴として教師なし学習であることが挙げられ、学習する際にラベル付けやアノテーションされたテキストは必要ありません。順序付けられた文で構成された文書*1さえ存在すれば、それを元に学習を行いモデルを構築することが可能です。 数年前に単語をベクトル化できるWord2vec*2が話題になりましたが、Skip-thoughtは単語ではなく文やフ
コロナ社「文脈解析」本のレビュー - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 自然言語処理シリーズの「文脈解析」本を手に入れたので、早速レビューします。 自分自身は、大学院の頃に自然言語処理を専攻していて、文の感情を推定する研究を行っていました。 文脈解析に関しても興味を持っていたのですが、結局手を付けられずにいたのでこの機会に読んでみました。 言語処理とは 言語処理は、人の言葉の意味をコンピュータに理解させる処理のことで、 いわゆる、最近流行りの人工知能技術の一分野に相当するものです。 この本は、その中でも「言葉の意味」に焦点を当て、 意味とはどういうもので、コンピュータにどのように解かせるかについて
第11回テキストアナリティクス・シンポジウム：発表募集 - 言語理解とコミュニケーション研究会
このページへは http://www.ieice.org/~nlc/tm11.html でアクセスできます． 発表の申込は締め切りました．多数の申込みをありがとうございます． 第11回テキストアナリティクス・シンポジウム：参加募集のページで事前参加登録フォームとプログラムを公開しています．多数のご参加をお待ちしております． 日程 2017年 9月 7日 (木) 2017年 9月 8日 (金) 場所 成蹊大学 6号館401教室（キャンパスマップ） 〒180-8633 東京都武蔵野市吉祥寺北町3-3-1（交通アクセス） 共催・会場提供 成蹊大学理工学研究所（第5回理工学研究所フォーラム） 開催趣旨 テキストアナリティクス（テキストマイニング）は，データの増大・高度なサービスへの需要の高まりなどを受けて産業界でますます注目されているうえ，学術界でも隣接分野との連携などにより発展を遂げています．N
Convolutional Methods for Text
tl;drRNNS work great for text but convolutions can do it fasterAny part of a sentence can influence the semantics of a word. For that reason we want our network to see the entire input at onceGetting that big a receptive can make gradients vanish and our networks failWe can solve the vanishing gradient problem with DenseNets or Dilated ConvolutionsSometimes we need to generate text. We can use “de
MeCabをブーストさせよう - Qiita
はじめに MeCabとは日本語の形態素解析器をいいます。ここで、形態素というのは言語で意味を持つ最小単位のことです。分割された単語をベクトル化したり、各語彙の頻度を調べたりするために、最小単位に分割するモチベーションが生じます。 そもそもなぜ、形態素解析なんかやるの？っていう動機については、http://qiita.com/Hironsan/items/2466fe0f344115aff177 とかに書かれている通り、(上記の記事では、単語の分割が形態素解析に当たります)、分割された単語をベクトル化したり、各語彙の頻度を調べたりするためです。今回は、MeCabを用いて、できるだけ、精度高く分かち書きできるように頑張ります。1 追記) もう一つのMecabをブーストさせよう(Google Search Console編: https://qiita.com/knknkn1162/items/
自然言語処理における前処理の種類とその威力 - Qiita
自然言語処理に前処理は不可欠です。テキストは文字の羅列であり構造化されていないため、そのままでは処理するのが難しいです。特にWebテキストの中には HTMLタグ や JavaScript のコードといったノイズが含まれています。このようなノイズは前処理して取り除かなければ期待する結果は得られないでしょう。 出典: Deep learning for computational biology 本記事では自然言語処理における前処理の種類とその威力について説明します。説明順序としては、はじめに前処理の種類を説明します。各前処理については、1.どんな処理なのか、2.なぜその処理をするのか、3.実装方法(なるべく) という観点から説明します。種類について説明した後、前処理の威力を測るために前処理をした場合としなかった場合での文書分類の結果を比較します。 前処理の種類と実装 この節では以下に示す5つ
ナイーブベイズを利用した自動カテゴリ判定器の開発 - it's an endless world.
この記事はGoodpatch Advent Calendar 2016、21日目の記事です。 先日退職ブログを書いたばかりですが「今年も書いて良いよ」と言われ図々しく書いてます。 昨日はえんぴのQAについての記事でした。 qiita.com 私の記事ではタイトルの通り、ナイーブベイズを利用した自動カテゴリ判定器を先日作った話をしたいと思います。 参考にした記事 以下、こちらの記事にかなりお世話になっております。先人すばらしい。 qiita.com ナイーブベイズって何？ 昨年のこのアドベントカレンダーでベイズ理論の話をしましたが、その中でも語っているやつです。 migi.hatenablog.com 実は、これはGmailなどのスパムフィルターにも使われている技術です。 「出会い」や「寂しい」といったメールに含まれている単語それぞれに、その単語が含まれていた時にそのメールがスパムメールであ
AI研究者が問う ロボットは文章を読めない では子どもたちは「読めて」いるのか？（湯浅誠） - エキスパート - Yahoo!ニュース
「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトでぶつかった「ある疑問」国立情報学研究所（NII）の社会共有知研究センター。 「ロボットは東大に入れるか（東ロボ）」プロジェクトで知られる人工知能（AI）の研究チームが、子どもたちの読解力テストに着手した。 なぜ、AI研究者が「読解力」に関心をもつのか。 そこには、AIの限界を探る研究の過程でぶつかった、ある疑問が関係している。 センター長の数学者・新井紀子さんに話を聞いた。 今日（11月14日）の「東ロボ 2016成果報告会」で冒頭あいさつする新井紀子教授。東ロボプロジェクトは2011年にスタートしたAIは国語が苦手――なぜ、AI研究者が「読解力」に関心を？ 東ロボは、問題を解き、正解も出すが、読んで理解しているわけではない。 現段階のAIにとって、文章の意味を理解することは、不可能に近い。 そうすると、特に難しいのが国語と英語だ。 国語では、20
機械翻訳と意味 - アスペ日記
ここ最近、Google翻訳がリニューアルされ、性能が向上したという話が流れてきたので、さっそく試してみた。 ぼくが真っ先に試したのは、「母は、父が誕生日を忘れたので、怒っている。」だ。 なぜこの文が気にかかっていたかは後述する。 結果は次の通り。 "My mother is angry because my father forgot her birthday." すばらしい。 では、「母は、父が鞄を忘れたので、怒っている。」はどうだろうか。 "My mother is angry because my father forgot his bag." 完璧だ！ 「誕生日を忘れた」の場合は「母の誕生日」と解釈し、「鞄を忘れた」の場合は「父の鞄」と解釈する。 これこそ、利用者が翻訳に求めるものじゃないだろうか。 しかし、ここまでだった。 次にぼくは、「父」と「母」を入れ替え、「父は、母が誕生日
機械学習に挑んだ一年間 – 機械学習について一から学び、仕事に活用するまでの道のり | POSTD
この記事は、去年私が書いた「Machine Learning in a Week（機械学習に挑んだ一週間）」という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事で機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理（NLP）の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました
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