ChatGPTを探す旅に出させていただきます | DevelopersIO
文書の数が多い場合、単語の種類(ボキャブラリ)も多くなり単語の次元が大幅に増えていきます。 一方、一つの文書に含まれる単語の数には限りがあるため、これは全体として疎行列になります。 また、単語が各次元として扱われますが、文書ごとの出現順序など、単語間での関連性を示す情報は抜け落ちたものとなります。 それに対して低次元(通常数百次元程度)の密な行列で単語の意味を定義する方法があります。 これは、「分散表現」や「埋め込み表現」と言われるものになっております。 この表現を獲得するため手法は様々なものがありますが、ここではWord2Vecを紹介します。 元論文 : Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space 具体的な実装についての解説 : word2vec Parameter Learning Explained Wor
校長先生の話エンドレス
このサイトでは、マルコフ連鎖で作成した校長先生の話を永遠に聞くことが出来ます。ぜひ音声ありでご視聴ください。
2019年末版 形態素解析器の比較 - Qiita
形態素解析は日本語処理の初歩であり、文を単語に分割したり、品詞や活用形、基本形を分析するために行います。本記事では形態素解析のツールをいくつかの出力例を交えて比較していきます。 （SentencePieceでいいじゃん、という人はお呼びでないですが、そういう方には、Twitterのトレンドが変な分割になってたら嫌では？と申し上げておきたいです） MeCab 言わずと知れた形態素解析器。とりあえずMeCabを使うという人は今なお多いことでしょう。とにかく高速であるということと、システムと辞書が分離されているのが特徴です。またPythonから使うのも簡単になりました（Janomeというものがありましたがmecab-python3の方が高速です）。Javaから使いたい人はKuromojiを使えばmecab(+ipadic)相当の結果が得られるはずです。 辞書はIPA辞書が推奨されていますが、Un
挑戦！ word2vecで自然言語処理（Keras＋TensorFlow使用）
ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「deepinsider.jp」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 ディープラーニングと自然言語処理 画像認識や音声認識の分野では、すでに圧倒的ともいえる成果を誇っているのがディープラーニングである。猫画像識別のニュースに驚かされてからわずか数年のうちに、例えば「GAN（Generative Adversarial Network）」という技術が開発されていて、これを使うと、文字どおり何もないところから写真と見まがう画像を生成することができる。まさに、「十分に進歩した科学は魔法と区別がつかない」。 では、ディープラーニングのもう一方の有力分野である自然言語処理の状況はど
#タモリ倶楽部 風俗ビッグデータ！ 1020人のデリヘル嬢紹介文をテキスト分析ソフトで解析し「当たり」と「ハズレ」の嬢を見極める
ももひこ97 @momohiko97 #タモリ倶楽部 24時20分～24時50分 今夜遂に大公開!!痴の巨人が解析したデリヘル・ビッグデータ!…最新分析ソフトがたたき出すお宝データ!!この言葉で紹介されているデリヘル嬢は「当たり」!? 2018-01-13 00:12:03
iOSDCで自然言語処理の話をしてきました #iosdc - とりあえずやってみればいいじゃん
iOSのカンファレンスなのに自然言語処理（以下、Natural Language Processingの略語であるNLPを使います）に比重を置いた話をしてきました。登壇内容はスライドと後日公開されるビデオ見ればわかると思うのでここでは裏話的な話を。 iosdc.jp なぜこのCfPを出したのか 「NLPが好きだから」「NLPを再び勉強するきっかけが欲しかったから」「NLPの面白さを知ってもらいたい」とかそんなかんじです。 スライドにもちらっと書いてますが、私とNLPとの付き合いは大学時代まで遡ります。意味不明な計算出て来るし、変な解析結果が返ってくることもあって「なんじゃお前」と思ったこともありましたが、次第にその奥深さが好きになっていきました。ただ、私が好きなNLPというやつはとっつきづらい印象を持たれがちだと思うんです。きっと用語がいけない。ちょっとNLPに関する用語を並べてみましょう
Budou - 機械学習を用いた日本語改行問題へのソリューション - ウェブ雑記
こんにちは！ 日本語のウェブサイトを作っていると、日本語特有の問題にぶちあたることがありますよね。 その中でも今回着目したいのは、日本語改行問題。最近、この問題を解決するためのライブラリを公開したので、紹介します。 github.com そもそも日本語改行問題とは何か ウェブブラウザで日本語で書かれたウェブサイトを見ていると、ときどき文章が変なところで改行されているのを目にすることがありますよね。 たとえば、こんなかんじ。 「ソリューション」が「ソリューショ」と「ン」に分かれてしまっています。読みにくいですね。 英語では単語がスペースによって区切られますが、日本語や中国語などのアジア圏の言語では単語がスペースで区切られないことが多いです。 そのため、英語では単語の途中で改行されることは通常ありませんが、日本語では単語の途中で改行されることがよくあります。 本文ならともかく、見出しやキャッチ
エラーページ - ヤフー株式会社
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[O] MeCab 用の新語辞書 mecab-ipadic-neologd を公開しました
MeCab 用の新語辞書 mecab-ipadic-neologd を公開しました Tweet [NLP] 日本語の文書を機械的に処理しようと思った時に、ほとんどの人が MeCabとIPADIC(IPA辞書)の両方、または、どちらかを使うことになります。 IPADICはとてもよく出来ていますが、更新されないまま年月が過ぎているので、例えば2015年3月上旬に急に流行ったような言葉は収録していません。そのため、今日生まれたような新しい文書(例、Apple Watch発売)を解析する時に困ります。困らない人もいますけど、僕は困ります。 その課題に対処するために、日本全国津々浦々、自然言語処理に関わる全ての人は独自にMeCabの新語辞書を作って対応しているわけです。その際に元データとして使われることが多いのは Wikipedia 日本語版やはてなキーワードなどです。 困ったことに、新語辞書を生成
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手持ちの MacBook Air (OS X 10.9.2) で word2vec を動かしてみる
手持ちの MacBook Air (OS X 10.9.2) で word2vec を動かしてみる 2014-05-21-1 [Algorithm][Mac][NLP] 今個人マシンとしてメインで使っている MacBook Air (OS X 10.9.2) で word2vec を動かしてみましたよ、というお話。 - word2vec - Tool for computing continuous distributed representations of words. - Google Project Hosting https://code.google.com/p/word2vec/ マシン環境 - MacBook Air 13-inch (Mid 2013) - Mac OS X 10.9.2 (Mavericks) - 1.3GHzデュアルコアIntel Core i5 -
Python - Perl + Java = ？ はてなブログのデータとパソコン工房のPCを使って「word2vec」で遊んでみた - はてなニュース
統計処理用のマシンを使って、自然言語処理で遊ぼう！ BTOパソコンで有名な「パソコン工房」から「統計処理用のPCを企画しているので、何かできないか」と相談された編集部は、はてなエンジニアと相談して「word2vec」を使って遊んでみることに。はてなブログのデータとかっこいいパソコンを使って、最新の自然言語処理で楽しむ様子をお楽しみください！ 記事の終わりには2TBの外付けHDDが当たるプレゼントのお知らせも。 （※この記事は株式会社ユニットコムによるPR記事です） ―― BTOパソコンのショップ／サイトで有名な「パソコン工房」さんから、以下のような依頼が来ました。 データサイエンティスト向けに、統計処理用に使えるパソコンをいろいろと考えています。なので、何か面白い処理に使って、PR記事にしてほしいんです！ ▽ 【パソコン工房公式サイト】BTOパソコン（PC）の通販 ―― ということで、はて
日本語形態素解析ライブラリ Kuromoji のコマンドライン用インターフェイスを書いた - ひだまりソケットは壊れない
Java で書かれた日本語形態素解析ライブラリ Kuromoji を Perl から使ってみたいなー、と思って、別の言語のプログラムから使いやすいようなインターフェイスを書きました。 Kuromoji について kuromoji - japanese morphological analyzer Java で書かれたオープンソースの日本語の形態素解析ライブラリです。 検索用のライブラリらしくて、Apache Lucene と Apache Solr に組み込まれているらしいです。 もちろん検索エンジンとは独立して利用することも可能です。 独立して使用する場合は、単に jar ファイルをダウンロードしてきて Java のライブラリパスに追加するだけ (あるいは公開されている Maven リポジトリを使用して依存関係を解決するだけ) で形態素解析できるようになります。 便利ですね。 Java
入門 機械学習
目次 訳者まえがき はじめに 1章 Rを利用する 1.1 機械学習のためのR 1.1.1 Rのダウンロードとインストール 1.1.2 IDEとテキストエディタ 1.1.3 Rパッケージの読み込みとインストール 1.1.4 機械学習のためのRの基礎知識 1.1.5 Rに関する情報 2章 データの調査 2.1 探索と確証 2.2 データとは何か？ 2.3 データ内の列の型を推論する 2.4 意味推論 2.5 数値による要約 2.6 平均値、中央値、最頻値 2.7 分位数 2.8 標準偏差と分散 2.9 探索的データの可視化 2.10 複数の列の関係の可視化 3章 分類：スパムフィルタ 3.1 白か黒か？二値分類 3.2 やさしい条件付き確率入門 3.3 初めてのベイズスパム分類器を書く 3.3.1 分類器を定義し、非スパム（難）でテストする 3.3.2 分類器をすべての種類の電子メールに対し
情報系修士にもわかるダブル配列 - アスペ日記
最近話題の「日本語入力を支える技術」を途中まで読んだ。 3章がものすごく気合いが入っている。 trie（トライ）というデータ構造の2つの実装、「ダブル配列」と「LOUDS」について詳しく説明がされている。 ダブル配列については、ぼくは以前論文を読んで勉強しようとしたのだが、その時は難しくてあきらめた覚えがある。しかし、この本の説明を読むことで理解ができた。 ありがたい。 感銘を受けたので、この本を教材に友達と2人勉強会をした。 この2人勉強会というのは、ぼくが復習を兼ねて友達に教えるというのがだいたいのスタイル。 しかし、いざやってみるといろいろと難しい。 次のようなところでひっかかるようだ。 例のサイズが小さく、イメージを喚起するのが難しい。 最初の図のノード番号と、最終的なダブル配列上の位置が異なるため、混乱する。 単語終端について言及がないので、どのノードが単語を表しているかがわから
「日本語入力を支える技術」は「日本のトップレベルを支える技術」として読むべき - きしだのはてな
「日本語入力を支える技術」という本が非常に評判がよかったので買ってみて読んでみたら、想像以上にすごかった。 もちろん、データ構造とか、機械学習とかまとめて読めるのがすごいというのあるし、著者のブログにあるように、構造化SVMとかほかの本に載ってないトピックものっててすごい。 日本語入力を支える技術という本を書きました - 射撃しつつ前転 けど、この本の本当にすごいのは、それぞれの話題に添えられてるちょっとした一言が、いちいち一歩先をいってること。 たとえば確率の解説で、それぞれの確率は0以上かつすべての排反事象に対する確率の合計は1という説明に、「この制約によってとじた形で解を求めることができ、計算を高速化できることもあり」という補足が付くのは、この本くらいじゃないだろうか。 知ってるトピックだとしても読み飛ばさず、一字一句ちゃんと読むのがいいと思います。 しかも文章が読みやすい。 これだ
電脳的ラスボス言語の攻略 - 書評 - 日本語入力を支える技術 : 404 Blog Not Found
2012年02月09日02:15 カテゴリ書評/画評/品評SciTech 電脳的ラスボス言語の攻略 - 書評 - 日本語入力を支える技術 出版社より献本御礼。 日本語入力を支える技術 徳永拓之 いい時代になったものだ。 コンピューターで扱うのに最も難解な言語の一つである日本語の取り扱い方を、書籍で学べるなんて。 しかしこうして本で読んでみると、改めてすごいことだと思う。 この難問から、我々が逃げずに取り組んで来たことに。 本書「日本語入力を支える技術」は、今や「出来て当たり前」となった電脳に対する日本語入力を中心に、電脳で日本語をどう扱うのか、どこまで扱えるのかを簡潔(succinct)にまとめた一冊。さすがPFIの中の人が著者だけあって、本書自体が簡潔データ構造で記述されているのではないかというぐらい中身の濃い一冊で、本blogで取り上げる本の中では最もページ密度の高い本の一つである。
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