ユビキタスの街角 データ圧縮手法の応用
PPM (Prediction by Partial Matching)というデータ圧縮アルゴリズムがある。 一般に、あるデータ列が与えられているとき、次に来るデータを予測することができればデータ圧縮を行なうことができる。 データ列から判断して次に来るデータが「a」だと確実に判断できるときは「a」を記述する必要が無いからである。 PPM法では、既存のデータ列中の文字列出現頻度を計算することによってこのような予測を行なう。 たとえば「abracadab」というデータの次にどの文字が来るか予測する場合、 「a」は4回、「b」は2回出現している 「b」の後に「r」が続いたことがある 「ab」の後に「r」が続いたことがある ... といった情報を累積して確率を推定する。 この場合、 (3)から考えて次の文字は「r」である確率が高いが、 (1)も考慮すると「a」の確率もある、という風に計算を行なう。
聞いてきました：Googleの大規模日本語データ公開に関する特別セッション - のほほん徒然
第四十七回 写真はGigazineのマネです(笑) 3月に滋賀で行われる言語処理学会全国大会で、グーグルが 特別セッションをやるそうです。大規模日本語データについて。 たつをさんのブログで知ったGoogleの特別セッション． グーグル株式会社では、日本語の言語処理研究推進のため大規模日本語データの公開を検討しています。つきましては仕様を決定するにあたり、実際にデータを御利用頂く研究者 / 技術者の皆様の「生の声」を是非お伺いしたく存じます。今回、言語処理学会様の御好意により、下記のとおりデータ仕様に関する特別セッションを設けて頂ける事になりました。 はてなブックマークでも話題になっているGoogleの大規模日本語データ公開に関する特別セッション@NLP2007に，家が近いこともあり参加してきましたので，その詳細を書きます． セッション概要と要旨 Googleは日本語の言語処理研究のためにW
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