GeoLOD地名識別子／GeoNLP - 地名識別子の構築と活用 | 地球環境データ統合・解析プラットフォーム事業（DIAS）
GeoLOD地名識別子／GeoNLP - 地名識別子の構築と活用 GeoNLPプロジェクトは、データ／ソフトウェア／サービスから構成されており、地名テキストの検索、解析、可視化をウェブサービスとして提供します。このうちソフトウェアを担当するGeoNLPは、2021年7月にバージョン2.0をリリースし、現代のニーズに合わせて大きく更新しました。またデータを担当するGeoLODも、新しいGeoNLPに合わせて更新しています。 GeoNLPや関連サービスのデモについては、以下をお試しください。 テキストジオタギング（GeoNLP）デモ 住所ジオコーディング（jagecoder）デモ なお、任意のウェブページを地図化するChromeアプリGeoNLP Annotatorについては、GeoNLPの大規模なリニューアルに伴ってサポートを終了しています。
GeoLOD - 地名情報を集約する地名情報処理基盤
GeoLODは地名に関する固有識別子（GeoLOD ID）を付与し、複数の情報源で共有することで、地名情報を統合処理するためのプラットフォームです。
GeoNLP - テキストを自動的に地図化する地名情報処理ソフトウェア
デモ テキストジオタギング（GeoNLP）デモ 住所ジオコーディング（jagecoder）デモ 概要 GeoNLPプロジェクトは、オープンな地名情報処理のためのソフトウェア、データ、サービスを研究開発するプロジェクトです。本サイトはGeoNLPソフトウェアを中心に情報を提供します。 GeoNLPソフトウェアは、2021年7月にリリースしたVersion 2.0で大幅な変更を行い、PythonモジュールのPyGeonLPおよびPyGeoNLP WebAPIに生まれ変わりました。2022年2月にはVersion 2.1をリリースし、機械学習などの手法を導入しやすくなるよう、内部構造を大きく変更しました。 なお最新情報は以下をご覧下さい。 GeoNLPニュース GeoNLPソフトウェア変更履歴 インストール GeoNLPドキュメントの中のPyGeoNLPインストール手順をご覧下さい。またGitH
ロボットとロボット技術（RT）のポータルセンター：ロボナブル -
ニュース等でどんどんAIロボットが進化している事を知っている人も多いですよね。 ですが、最新のAIロボット技術が「どう進化しているのか」と聞かれると意外と知らない人の割合が増えるようです。 そこで今回は、AIロボットは最新技術でどこまで出来るようになったのかを紹介していきたいと思います。 こんなに小さいのにAIロボットなの？ 未来を舞台にした漫画やアニメ作品で見かける事が多いのが「蚊のような小さな虫型ロボット」です。 確かに少し前までは架空のAIロボット技術でした。 しかし、「マイクロボット」という小さな虫型AIロボットが開発されました。 本物の虫のように動くだけではなく、ドローンとして活用できるようです。 さらに今後は、体内に入って必要な箇所に必要な薬を届けるように進化していくとも言われています。 子供と一緒に成長出来るAIロボットも登場 産業用AIロボットの最新技術を取り上げるニュース
インテリジェントソサエティ実現に向け重要性が高まる分析技術の実際 | IT Leaders
2012/01/16 08:00我々は、人や社会の知恵や行動、環境変化に関する様々な情報を分析・活用する技術の研究開発を進めている。より豊かで安心できる社会を意味する“インテリジェントソサエティ”の基盤になるからだ。人や社会の動きを分析して活用するためには、これまでのビジネスインテリジェンスなどの分析技術が扱ってきた企業内のビジネスデータとは異なる性質のデータを扱える新たな分析技術が必要となる。ブログやTwitterなどのマイクロブログ、SNSのような多様性に富む内容や書き方となるテキストデータや、センサーデータのように個々の情報量は少ないがリアルタイムで大量に集まるデータなどを処理する様々な分析技術が求められる。 本稿はそれらの分析技術の中から、ソーシャルメディアを対象とした自然言語処理技術、人の行動や社会の動きを考慮した最適化技術、時刻や位置情報を大量に処理するための時空間データ処理技
DEIM2009 - 第1回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム
ソーシャルブックマークにおけるユーザ間の類似度を考慮したスパマー検出： 渡邊桂太，高橋翼，北川博之（筑波大） Analysis of Web Spam Structure Using Recursive Strongly Connected Component Decomposition： Young-joo Chung，Masashi Toyoda，Masaru Kitsuregawa（東大） リンク構造とコンテンツを相補的に用いた極少訓練事例からのスプログ発見： 佐藤翔平，関和広，上原邦昭（神戸大） 順序保存ダイジェスト法によるWebページ間の部分複製検出： 櫻井俊之，松尾義博，菊井玄一郎（NTT） 素性の分割利用による識別性能の向上とスプログへの応用： 有久亘，佐藤一誠，中川裕志（東大）
iandeth. - ランドマーク・施設名から緯度経度を取得したい - Yahoo!ローカルサーチWebサービス vs Google Maps Geocoder API
キーワード「六本木ヒルズ」をクエリーで投げると、六本木ヒルズの地図上の緯度経度が取得できる... そんなWebサービスを、Yahoo!・Googleがそれぞれ提供しています。 Google Maps API - Geocoder HTTP Request Yahoo!デベロッパーネットワーク - ローカルサーチWebサービス どちらも無料で使える素敵なWebサービス(API)なのですが、こと「ランドマーク・施設名から緯度経度を取得」する事に関して、両者に違いはあるのか簡単ながら比較検証してみました。以下、違いが明確なキーワード例を幾つか挙げてみます： 例1. ディズニーランド Yahoo! の場合: http://api.map.yahoo.co.jp/LocalSearchService/V1/LocalSearch?p=%E3%83%87%E3%82%A3%E3%82%BA%E3%83
YappoLogs: Shibuya.pm Tech Talks #7で話して来た
Shibuya.pm Tech Talks #7で話して来た Shibuya.pm Tech Talks #7でお話しして来ました。 皆様おつかれさまです。 自分は自然文書から住所抽出してくれるGeography::AddressExtract::Japanというモジュールを作った時の話をして来ました。 他の方々は成果物の発表系だったのに対し、自分はモジュール作成の過程の話をしました。ここでもピントずらすの全開です。 住所抽出をするにあたり、とっかかりをどうしたか、実装方法をどうするか、具体的になにしたか、といった流れです。 開場で100名オーバ、インターネット中継で200接続程合ったらしくYAPC::Asia 2006 Tokyoと規模変わらんと思った。 なんかしらんけど画面が切れてるのを直してるので時間を潰したのが痛かった。 後半がほぼカットです。 話し終わって椅子に座ろうとした所で
テキスト解析:日本語形態素解析API - Yahoo!デベロッパーネットワーク
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GeoNLPプロジェクト - 地名情報基盤のためのオープンなソフトウェア・データ・サービス
識別子の付与 地名語辞書に登録した地名語をLODに接続するためには、地名語に対してGeoLODシステム内でユニークなIDを付与しなければならない。GeoNLPの基本方針は、辞書制作者が独自に制作した複数の地名語辞書を組み合わせて利用する、というものである。しかし、この方針を前提とすると、地名語辞書内でユニークなIDを与えても、システム全体でユニークなIDとなる保証はないという問題が生じる。 この問題の解決策としてよく用いられる方法は、フィールド内の文字列を連結した文字列をキーとし、それをハッシュ関数に与えて固定長のIDを生成するなど、フィールド内容を変換することでIDを生成する方法である。もしフィールド内の文字列にユニーク性があれば、この方法でもIDを生成できる。しかし、この方法はフィールド内容の修正に弱く、内容の微修正を越えて永続性のあるIDを生成する目的には適していない。 そこで2段階
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Webからの効率的な新規店舗の発見・登録支援手法 | CiNii Research
GSK2008-A GSK地名施設名辞書
2006/10/20 Shibuya.pm tech talk #7 Geography::AddressExtract::Japan - Yappo
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