BLOGRANGER - goo ラボ
gooとNTT研究所のコラボレーションによる次世代の検索システムの実験の場それがgooラボです。NTT研究所で開発された新技術を活用し、先進的なインターネットサービスの可能性を提示します。BLOGRANGER TGとは BLOGRANGER TGは、世の中のブログから作られた仮想大陸の上をマウスを使って移動することにより、仮想大陸上の場所に応じてジャンルが絞られたブログ記事を次々と閲覧することのできる新しいブログ検索サービスです。仮想大陸の画像をマウスでスクロールすれば、もう気分は探検家！ぜひあちこちを探検してあなたの興味に合ったブログ記事を見つけてくださいね。 BLOGRANGERに関する最新情報は、BLOGRANGER TGスタッフブログをご参照ください。 使い方 初期状態では、以下のような画面が表示されます。 画面上部には、キーワードによる検索を行うための入力ボックスと「探検」ボタ
[を] 形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出
形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出 2005-10-12-1 [Programming][Algorithm] 形態素解析器と Yahoo! Web 検索 API と TF-IDF を使ってキーワード抽 出するという先日の検索会議でのデモ、KEYAPI[2005-09-30-3]。 教科書に載っているような基本中の基本ですが、あらためてエッセンスを 簡単な例で解説したいと思います。 目的：キーワード抽出対象テキストから、そのテキストを代表する キーワードを抽出します。TF-IDF という指標を用います。（この値が大 きいほどその単語が代表キーワードっぽいということでよろしく。） TF-IDF を計算するためには、 (1) キーワード抽出対象テキスト中の代表キーワード候補出現数 (TF)、 (2) 全てのドキュメント数 (N)、 (3) 代表キーワード
きまぐれ日記: Yahoo!の形態素解析をMeCabで無理やり再現してみる
MeCabで形態素解析器を作りたい場合は以下の二つの言語リソースが必要です。 1. 辞書 (単語と品詞のペアの集合) 2. 入力文と、それに対応する正解出力ペア(正解データ) 現在公開している mecab-ipadic は、ipadicとRWCPコーパスという正解データを使っています。 ここから分かるとおり、少なくともMeCabを使う場合は、コスト値を丹念にチューニング するといった職人芸は要りません。形態素解析への入力文とそれに対応する(理想)出力 があればコスト値を機械学習的なアプローチで構築することができます。 さらに、正解データを人手で作る必要は必ずしもありません。 すなわち、Yahoo!の形態素解析器の出力結果を「擬似正解」とみなして MeCabの学習プログラムを走らせれば、Yahoo!の出力を高い精度で再現できる MeCab用辞書を作成することが原理的に可能です。 ふだんはあま
Yahoo!デベロッパーネットワークにテキスト解析APIが登場！
Yahoo!デベロッパーネットワークにテキスト解析APIが登場！ 2007-06-18-1 [WebTool][NLP][MECAPI][Programming] Yahoo!デベロッパーネットワークに「テキスト解析」が登場しました。 第一弾は日本語形態素解析APIです。 ヤフーのいろんなところに使われている WebMA という 形態素解析エンジンのAPIです。 - Yahoo!デベロッパーネットワーク - テキスト解析 - 日本語形態素解析 http://developer.yahoo.co.jp/jlp/MAService/V1/parse.html MECAPI の仕様に似ていますが、まあそういうものです。 (MECAPI https://maapi.net/) で、先日 MECAPI で作った「文で検索」[2007-04-03-1]の WebMA 版を作ってみました。「文で検索2」
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