スペル修正プログラムはどう書くか
Peter Norvig / 青木靖 訳 先週、2人の友人(ディーンとビル)がそれぞれ別個にGoogleが極めて早く正確にスペル修正できるのには驚くばかりだと私に言った。たとえば speling のような語でGoogleを検索すると、0.1秒くらいで答えが返ってきて、もしかして: spelling じゃないかと言ってくる(YahooやMicrosoftのものにも同様の機能がある)。ディーンとビルが高い実績を持ったエンジニアであり数学者であることを思えば、スペル修正のような統計的言語処理についてもっと知っていて良さそうなものなのにと私は驚いた。しかし彼らは知らなかった。よく考えてみれば、 別に彼らが知っているべき理由はないのだった。 間違っていたのは彼らの知識ではなく、私の仮定の方だ。 このことについてちゃんとした説明を書いておけば、彼らばかりでなく多くの人に有益かもしれない。Googleの
OpenBayesの使い方（1） - 人工知能に関する断創録
ベイズネットワークのゲームへの応用（2008/5/2）の続き。というわけでPythonのベイズネットのライブラリであるOpenBayesの使い方をちょっとまとめておきます。 ここでは、OpenBayesのチュートリアルにあるSprinklerというベイズネットを作成してみます。この例はいろんなとこでよく見るなぁ。 このベイズネットのノードは、 Cloud (C) : 曇っているか？ Sprinkler (S) : スプリンクラーで水をまいたか？ Rain (R) : 雨が降ったか？ WetGrass (W) : 芝生が濡れているか？ を表している。各ノードはTrue(1)かFalse(0)の２値を取る。矢印は因果関係を表している。 C→S : 曇っているかによってスプリンクラーを使うか決まる C→R : 曇っているかによって雨が降るか決まる S→W : スプリンクラーを使ったかによって芝生
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