IIR の「効果的な」階層的クラスタリング (nakatani @ cybozu labs)
IR の階層的クラスタリングを試すの続きです。 "efficient" な HAC(hiererachical agglomerative clustering) を実装してみます。 今回は、コード全体をぺたぺた貼り付けるのも見にくいし面倒だしということで、github に置いてみました。 git://github.com/shuyo/iir.git 前回作った corpus パックも commit してありますので、 clone すればいきなり動く、はず。 git clone git://github.com/shuyo/iir.git cd iir/hac ruby hac.rb 4million.corpus おのおの手元でちょこちょこ改変して試してみるには CodeRepos より git の方が向いてるんじゃあないかなあと思ったんですが、git まだ使いこなせてないのでなんか色々
IIR の階層的クラスタリングを試す (nakatani @ cybozu labs)
Pathtraq で Web ページの自動分類を手がけてみて。 Web ページは日々どんどん変わっていくのでフィルタは常に更新されなければいけないんですが、そのためには適切なタイミングに、適切な学習データを用意しなければならない。大変。 メンテナンスフリーが理想ですが、もちろん難しい。 現実的なところとしては「追加学習が必要なことを検知して、適切な学習データの候補を提案してくれる」というものが作りたいなあ……などなど考えているわけです。 そこらへんも含めて、自然言語処理とか機械学習とかそこら辺のお勉強をしてるんですが、実際に手を動かさないとわかんないですよねー。 というわけで、 "Introduction to Information Retrieval" の Chapter 17 "Hierarchical clustering" に沿って、ドキュメントの分類器を作ってみました。 ポイン
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