はじめてのweka勉強会 −修正版− - sleeping vote
ゼミ用資料です。 今回は、GUIで遊ぶ70％、プログラムを書いて理解する30％です。おきらくに、楽しんでやっていきましょう。 勉強会の資料 http://groups.google.com/group/cica25th/files ００．wekaを楽しむ前に wekaはJavaで作られています。それを動かすために、JRE(Java Runtime Environment)が必要となります。 （jre1.4以上必須） パスを通すなどの作業がいるので、詳しくは周りのJavaに強い方か、Google先生に聞いてみましょう。 ０．wekaって何？ Wekaとはオープンソースのデータマイニングツールで、世界中の研究者に愛用されているツールだ。 (中略） Wekaにはデータマイニングのために必要なアルゴリズムが多数収録されており、データに対する前処理、アルゴリズムの適用、結果の視覚化といった作業をGU
テキスト処理にWekaを使う（その１：文書のトークン化とTFIDF重みづけ） - シリコンの谷のゾンビ
テキスト分類課題などでは，文書をTF-IDF重み付けしたbag-of-wordsで表現することが多い．これをベースラインにするため，さくっとこの処理をしたい．卒論やM1のときは，この処理をわざわざ手で書いたのだが，バグが出たら大変だし，なにより面倒くさい． 論文では，最近流行りのLuceneを使っている人もいるけれど，WekaのStringToWordVectorもなかなか高性能．TFIDF重みづけまでの処理をやってみる．Luceneの方が汎用性があるから便利そうなんだけれど，とりあえずテキスト分類課題に使いたいので． 前提知識 かなり自分用メモ（＋α）なので，説明不足な部分があります．あと，基本的にCUIベースで話を進めます．最後の方に気がついたのですが，GUIとずれがありますね．そこらへんは，まぁ，適当に． Wekaについては，日本語情報があるにはあるのですが最近更新されていないので，
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