CNET Japan Blog - 江島健太郎 / Kenn's Clairvoyance：お待たせしました、ガツンとLingrの新リリースです
例によってご報告が遅くて申し訳ありません。 とうとう待望のLingr API（リンガー・エーピーアイ）とLingr Radar（リンガー・レーダー）をリリースしました。 世界最強（と勝手に思ってる）ウェブチャットのLingrですが、さらなる未知の世界へと大きな一歩を踏み出すときがやってきました。 今回のリリースは、Lingrを最初にグランドリリースして以来の最大のアップグレードです。 いやぁ長かった。。。ここに至るまでの経緯について少しお話させてください。 どんなプロダクト開発にも仮説と検証のなかで見つかる大きなミステイクがありますが、Lingrももちろん例外ではありません。わたしたちの最大の失敗は、「自分のチャットルームを作っても、誰もこないその部屋でずっとひとり誰かが来るのを待ってるのは寂しい」という点を見逃していたことでした。 ブラウザというのは能動的なメディアですから、自分からアク
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
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