人工無脳レビュー
Fig. 1に最近の人工無脳の能力の、独断に基づいた分布を示す。横軸は学習能力、縦軸は文脈追跡能力を示している。近年この勢力図は大きく変わった。マルコフ文生成を行なう人工無脳の一派の台頭と、限定的ながら論理を追跡して会話に反映させる人工無脳の技術の出現である。かつて人工無脳の代名詞と考えられていた辞書型はいまや旧世代のアーキテクチャに属し、その範疇では新しい技術開発が停滞している模様である。ログ型アーキテクチャは以前から存在していたのだが、いつの時代にもあまり大きな勢力にはなっていないようである。これらの情勢の変化はマシンパワーの増大と人工無脳業界への形態素解析器の導入に伴って生じたと考えられる。以下に各人工無脳の特徴を簡単に述べる マルコフ文生成型 マルコフ連鎖を用いて文を生成する。後述の辞書型人工無脳は辞書を拡大することでよい反応をするようになるが、マルコフ文生成型は逆で、生成する文の
ワードサラダ技術について
後半部分が重要で、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係である ということです。 さて、実例です。たとえば次の文章を考えてみます。 「通信販売大手セシールは９日、生命保険の販売に本格参入する方針を明らかにした。」 まず形態素解析するとこんな感じになります。 通信 名詞,サ変接続,*,*,*,*,通信,ツウシン,ツーシン 販売 名詞,サ変接続,*,*,*,*,販売,ハンバイ,ハンバイ 大手 名詞,一般,*,*,*,*,大手,オオテ,オーテ セシール 名詞,固有名詞,組織,*,*,*,セシール,セシール,セシール は 助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ ９ 名詞,数,*,*,*,*,９,キュウ,キュー 日 名詞,接尾,助数詞,*,*,*,日,ニチ,ニチ 、 記号,読点,*,*,*,*,、,、,、 生命 名詞,一般,*,*,*,*,生命,セイメイ,セイメイ 保険 名詞,一般
GC - GCアルゴリズム詳細解説 - livedoor Wiki（ウィキ）
GCアルゴリズム詳細解説 日本語の資料がすくないGCアルゴリズムについて詳細に解説します トップページページ一覧メンバー編集 × GC 最終更新： author_nari 2010年03月14日(日) 20:47:11履歴 Tweet このWikiが目指す所 GCとは？ GCを学ぶ前に知っておく事 実行時メモリ構造 基本アルゴリズム編 Reference Counter Mark&Sweep Copying 応用アルゴリズム編 IncrementalGC 世代別GC スナップショット型GC LazySweep TwoFinger Lisp2 Partial Mark and Sweep -Cycle Collection- Mostly Parallel GC train gc MostlyCopyingGC(Bartlett 1989) TreadmillGC(Barker 1992)
アルゴリズムコンテストの挑み方 (3) - d.y.d.
17:19 08/11/27 TopCoder Code Jam の練習に……と思ってしばらく前から TopCoder のSRMに参加してたのですが、 せっかくなので cafelier@SRM に記録をつけることにしました。 どういう試行錯誤をしながら提出した時のコードにいたったのかを、 できるだけ詳細にメモろうと思っています。 426以前のは記憶から掘り起こして書いたのでちょい大ざっぱですが。 これまで何回かここで書いたような整然とした考え方を本当に自分がしているかいうと、 してないよなー、と薄々思ってしまっているので、じゃあどういう風にやっているんだろうかと。 自分のふり見て我がふり直す。 20:26 08/11/24 論文 PLAN-X 2009 通ったみたいです。ばんざい。 ただでさえD論まったく間に合う気がしないのに、camera ready版なんて作ってる時間が… オートマトン
マージ・ソート : 巨大データのソート法：CodeZine
はじめに まずはともあれ腕試し、この問題を解いてみてくださいな:【問1】 デタラメな順序で並んだ文字列の集合がテキストファイル「input.txt」に収められています。この文字列群を辞書順（昇順）に並び換えたテキストファイル「sorted.txt」を作りなさい。 ※各文字列は改行で区切られています。 プログラミング教本の練習問題、あるいは学校の課題で出てきそうな“お馴染み”の問題です。ソート（整列）アルゴリズムの実装には配列/代入/条件分岐/ループなどなどプログラミングの基本中の基本となる構文を総動員するため、練習問題としてよく使われますね。 早速解いてみましょう、ソート・アルゴリズムにはこれまたお馴染みのバブル・ソートを使います。C#、VB.NET、C++/CLIの3本まとめて一気にいきますよ: using System; using System.IO; using System
第10回 麻雀の役を判定する：ITpro
図1に示す(1)から(3)までの麻雀（マージャン）の手牌があります。「あがり牌」はすべて山からツモったものとし，リーチはかけていません。またドラやハイテイ＊1なども関係ないものとします。これらの役を判定して，親の場合の点数を計算するプログラムを作ってください。 「ややこしや～ややこしや～」というのは野村萬斎ですが，思わずそううなってしまうことがプログラミングをしているとよくあります。今回の麻雀の役判定は，考えれば考えていくほどややこしく，そうしたものの代表と言えるでしょう。排他処理や優先順位が複雑にからんでいて一筋縄ではいきません。 今回はややこしい組み合わせを解決する方法を考えてみます。麻雀になじみのない方も，ちょっとしたパズル気分で試してみてください。 麻雀の役を考える 麻雀を知らない方のためにルールをおおざっぱに説明しておきましょう＊2。麻雀の牌には，大きく分けて「萬子（マンズ）」「
ガベージコレクションの実装法と評価
1.はじめに プログラミング言語とはシステム化する対象物を抽象化し、コンピュータで処理可能なコードを記述するために用いる人工言語である。プログラミング言語はコンピュータの機械語と一対一の対応をもったアセンブラから始まり、コンパイラを用いて機械語に翻訳することを前提としたコンパイラ言語、インタプリタと呼ばれるプログラムがソースコードを解釈し実行するスクリプト言語と、記述できる抽象度を高める方向へと進化してきた。 プログラミング言語はその存在理由から、より抽象度の高い記述が行えること、すばやい開発を行える事が求められる。抽象度の高い記述とは、プログラムがどういう処理を行うか(HOW)ではなく何の処理を行うか(WHAT)を記述しやすい構文、機能を持っていることを、すばやい開発とは記述性の高さ、コードの密度の高さ、バグの発生しにくい構文、機能を持っていることをさす。 この抽象度の高い記述、すばやい
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