米Googleが自然言語処理技術を手がける米国の新興企業、Waviiを買収したと複数の海外メディア(TechCrunch、Reuters、Wall Street Journalなど)が現地時間2013年4月23日までに報じた。Waviiの従業員は今後「Knowledge Graph」なども手がけるGoogleの検索チームに移籍する。GoogleはWaviiの技術を使って検索技術を向上させていくという。 Waviiは、自然言語処理が専門の元Microsoft従業員、Adrian Aoun氏が約1年前に設立した会社。本社は米ワシントン州シアトルで、従業員数は25人。同名のiOS向けアプリケーションを手がけており、さまざまな情報を要約してニュースフィード形式で伝えるサービスを2012年4月から提供している。先ごろ米Yahoo!が買収したニュース記事要約アプリケーションのSummlyと同様の仕組み
はじめに 前から気になっててほっといてた自動要約についてメモ。 文短縮とか試してみたい。 テキスト要約 与えられたテキストをより短いテキストに簡潔にまとめること 要約率 = (要約後の文字数or文数) / (与えらえたテキストの文字数or文数) 要約の過程 以下の3つがある(とされている) 1.テキストの解析と理解 2.要約の内部表現への変換/変形 3.内部表現から要約テキストの生成 ただし、これらをすべてきちんとやるのは難しい 人間の場合は、以下のような行為が行われているとか 不要句の削除 文の結合 構文的変形 句の言い換え 句の置き換え 文の並び替え 考慮すべき点 長さ ジャンル/分野 単一文/複数文 なんのための要約か?利用方法 出力形式 重要文抽出 テキストから重要な文を抜き出す要約手法 なんらかの情報をもとに重要度を計算 要約率などの条件を満たすまで文を選択する 機械学習や確率値
先日献本いただいた「入門ソーシャルデータ データマイニング、分析、可視化のテクニック」 入門 ソーシャルデータ ―データマイニング、分析、可視化のテクニック 作者: Matthew A. Russell,奥野陽(監訳),佐藤敏紀(監訳),瀬戸口光宏(監訳),原川浩一(監訳),水野貴明(監訳),長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2011/11/26メディア: 大型本購入: 18人 クリック: 779回この商品を含むブログ (42件) を見るを読了 (多謝!)。tkng さんも書評を書かれているし echizen_tm さんも書評を書かれているので、いまさら感は否めないが、別の観点から少し寸評。本書は、データを抽出してからの可視化の方法が全体の半分以上を占めていて、そういう方法を知らない人には参考になると思う。 研究のための実験をしていても、実は地味に重要なのは機械学習が
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