テキストからの評判分析と 機械学習
テキストからの評判分析と 機械学習 鍜治伸裕 東京大学 生産技術研究所 講演の前に • 想定している聴衆 – 評判分析について専門的なことを知らない – 機械学習（ML）の素養を持っている • 講演の内容 – 評判分析という分野の解説 – 評判分析における ML の適用事例の紹介 • お断り – 自然言語処理(NLP)の話に特化 – ML を使っている論文を私の好みで選んで紹介 評判分析を概観する 評判分析はこんな技術 • 例： Yahoo!ブログ検索における「VAIO」の検索結果 肯定的評判と否定的評判の 書き込み数を集計して表示 肯定的な書き込みと否定的 な書き込みを分類して提示 背景: CGMの出現 • CGM – Consumer Generated Media のこと – 例えば Amazon に投稿されたレビューやブログなど – 一般人が作成，発信するコンテンツである点がポイン
ohmm（オンラインEMによるHMM学習）をリリースしました - DO++
Ohmm-0.01をリリースしました [Ohmm 日本語] [Ohmm English] これは、以前のブログで書いた、オンラインEM法をそのまま素直に隠れマルコフモデル(HMM)に対し適用したライブラリです。 使う場合は、単語（アクセス履歴とかなんでもよい）に分けられているテキストを入力として与えれば、HMMによる学習を行い、結果を出力します。他で利用できるように、パラメータを出力したり、単語のクラスタリング結果を出力します。 HMM自体は、言語情報やアクセス履歴、生物情報（ＤＮＡ）といったシーケンス情報において、前後の情報を用いて各要素をクラスタリングしたい場合に用います。 本ライブラリの特徴はオンラインEMの特徴通り、従来のEMよりも速く収束します。一応標準的な最適化手法（スケーリング、スパースな期待値情報の管理）もいれているので、そこそこ高速に動きます 速度的には100万語、隠れ状
Apacheモジュールの作成とgdbとloggerでのデバッグ方法 - よねのはてな
ApacheのFilterモジュールを作った話しをしたらid:c9katayamaに情報公開しろと言われたままでしたので公開します。 C言語の勉強しようかな、Apache2.xのモジュールを作ってみようかな、gdb使ってデバッグしてみようかなと考えてた人にお勧めです。 JavaでのServletの開発経験のある人であれば、Filterの処理の動きやリクエストコンテキストの考え方は分かり易いはずなので、エントリを読み終わる頃にはApacheのモジュールをgdbでデバッグしながら作る事が出来るはずです。 mod_orzを作成 今回はmod_orzというApacheモジュールを作成します。 Apacheモジュールを作成する際には、apxsというモジュール開発用のコマンドを使用しテンプレートを作ります。 # apxs -g -n orz Creating [DIR] orz Creating [F
Emacsの矩形操作を便利にする方法 - jimo/memo
http://taiyaki.org/elisp/sense-region/上記のsense-region.elで、矩形選択が視覚的になり、コピーやカットなど操作も直感的にすることができる!!↓こんな感じ.emacs ;; sense-region.el (autoload 'sense-region-on "sense-region" "System to toggle region and rectangle." t nil) (sense-region-on) 操作は、C-SPC でset markにしてカーソルを動かしてさらに C-SPC を押下するだけ。すごく直感的です。もちろん C-W なり M-W なりでカットやコピーができます!リージョン内の削除マークした文字列を消すのに、C-w(カット)でもいいんですが、いちいちマークリングに記録されるのもいやだし、C-x r d は忘れ
スタンフォード大学の自然言語処理(NLP)の授業公開っぷりがとてつもない件 - Unchained Life
以前からMITのOCWを中心にアメリカの大学の授業のビデオや資料などが公開されているのは知っていたが、今日知ったスタンフォード大学の授業公開っぷりがものすごい。 http://see.stanford.edu/SEE/lecturelist.aspx?coll=63480b48-8819-4efd-8412-263f1a472f5a 授業のビデオだけではなく、なんと授業のtranscript、つまり授業中に先生がしゃべったことがテキストに書き起こされているのだ。 MITなどでも授業のビデオは公開されていたが、当然授業の内容を理解するには授業資料がある場合にせよ、何をしゃべっているかを自分で聞き取るほか無く、リスニング力が低い僕には結構ネックだった。 それが今回しゃべる内容がテキストになっているということで聞き取れなくてもテキストを見ればよいし、リスニングの勉強にもなる。 しかも公開されてい
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