The Great A.I. Awakening (Published 2016)
How Google used artificial intelligence to transform Google Translate, one of its more popular services — and how machine learning is poised to reinvent computing itself. Prologue: You Are What You Have ReadLate one Friday night in early November, Jun Rekimoto, a distinguished professor of human-computer interaction at the University of Tokyo, was online preparing for a lecture when he began to no
David M. Blei
Computer Science Department Princeton University Computer Science Room 419 35 Olden St Princeton, NJ 08540 609.258.9907 (P) 609.258.1771 (F) blei@cs.princeton.edu Topic modeling Topic models are a suite of algorithms that uncover the hidden thematic structure in document collections. These algorithms help us develop new ways to search, browse and summarize large archives of texts. Below,
小説家になろうのランキングをトピックモデルで解析(gensim) - 唯物是真 @Scaled_Wurm
小説家になろうというWeb小説投稿サイトがあります。 いわゆるライトノベル的な作品が多いのですが、近年書籍化される作品が多く出ていて注目を集めています。 続々と「小説家になろう」から書籍化作品が登場！ - フラン☆Skin はてな支店 小説を読もう！ || 小説ランキング[累計]の上位100件を解析して、どんな作品が多いのか調べてみました。 解析手法 トピックモデルというものを用います。 これは文書が何のトピックを含むかを推定してくれるモデルで、他にもトピックの代表的な単語などもわかります。 Pythonでトピックモデルを使えるライブラリの一つであるgensim: Topic modelling for humansを使います。 gensim gensimはLDAやLSIなど複数のトピックモデルを実装しています。 今回はLDA(Latent Dirichlet Allocation)という
車輪の再発明は避けるべき，を実感 - ny23の日記
ここ最近，Percy Liang の Brown クラスタリングの実装を使って単語クラスタリングしていたのだけど，感覚的に実行速度が遅いと感じたので，これぐらい簡単なアルゴリズムなら再実装しても良いかと思って，以下の原著を見ながら C++ で実装してみた． Class-based n-gram models of natural language (Computational Linguistics, 1992) 単純なだけに300行ぐらいで実装できたが，相互情報量の損失の計算をサボるところが少し面倒で，既存実装と結果が一致するまでに丸一日かかった*1． 自分の実装と既存実装の処理速度を比べたところ 5-10 倍ぐらい速くなっており（大規模データを扱う場合には実行速度が 2 倍違うだけでも致命的なので）再実装して良かったと一瞬ぬか喜びしたのだけど，同じ C++ で同じアルゴリズムを実装して
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