高校野球の一打席速報の内容を、機械学習を使った人工知能(AI)で解析し、戦評を自動作成するプログラム「経過戦評ロボットくん」を、神戸新聞社が開発した。7月23日(夏の東・西兵庫大会・準々決勝)以降の全試合で運用しており、試合終了後わずか1秒あまりで戦評を執筆。Twitterに配信中だ。「AIや機械学習に関心をもつ社員が開発した」という。 ロボットくんは、各打席の結果をリアルタイムで配信する一打席速報をリアルタイムで監視。終了した試合を見つけるとページの内容を読み込み、打席結果を解析して経過戦評をまとめる。 具体的には、試合の中で起きたひとつひとつの打席結果を分析し、それぞれの得点シーンについて勝敗への影響度を算出。高い点数がついた得点シーンを複数組み合わせてテキストにまとめるという手順だ。どのようなシーンを重要と判断するかは、あらかじめ機械学習作成した点数表をもとに計算。人間の記者が書いた
概要 本コーパスは,Twitterからランダムにサンプリングしたテキストに現れる,「特定の場所を著者が想定している」と判断できる表現に対して,実際にどのエンティティを指しているかを人手で判断しエンティティ情報を付与したコーパスです.GeoNLPなどのジオパーズシステム,エンティティリンキングシステム等の開発や評価に利用することを想定して構築されました. 本コーパスには以下のような特徴があります. 施設名へのアノテーション付与 : いわゆる「地名」(市区町村名など)だけではなく,「施設名」(駅名等)に対してもエンティティを付与しています. 一般名詞からなる表現にも付与 : 「特定の場所を著者が想定している」表現というと,すぐに思い浮かぶのは都道府県名・駅名などの固有名詞ですが,上図における「バス停」のように,一般名詞であっても,特定の場所を指し示す表現が存在するため,それらへもアノテーション
Twitter感情分析所 さんを利用しようとしたら、結構重たくて、大量の処理を実行するのは申し訳ない…。と思い、じゃあ自分でコードを書いてしまえ、と思い、調べていたところ、東山昌彦, 乾健太郎, 松本裕治, 述語の選択選好性に着目した名詞評価極性の獲得, 言語処理学会第14回年次大会論文集, pp.584-587, 2008.(日本語評価極性辞書)がありました。 日本語評価極性辞書(名詞編)ver.1.0(2008年12月版)pn.csv.m3.120408.trim.gz をダウンロード→解凍し、拡張子に.txtを設定し、適当なエディタで開きます。 Python標準モジュールのcsvで読み込ませるときに、タブ区切りが上手く読み込めなかったので、\tを,に置換して、保存します(Mac OSXの場合、\はoption+\でバックスラッシュを入力)。 また、以下のサイトを参考に、Yahoo!の
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