（これまでのあらすじ）前回、パソコン工房から「統計処理用のPCのPR企画をやりたい」と依頼を受けて、はてなエンジニアと一緒にword2vecで遊んでみた編集部。読者の皆さまにも好評だったので、調子に乗って第2弾を実施することにしました。今回は「"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる」で一世を風靡した、あの統計屋さんが全面協力です！ 記事の最後には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） 皆さまは前回の記事を、覚えておりますでしょうか？ ▽ 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 パソコン工房の統計処理用PC × はてなブログのデータ × word2vec という記事でした。ブックマークコメントから感想をいくつかピックアップし
GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠
バイトでやってる自然言語処理のお仕事です。 データをMeCab辞書のフォーマットにパースしてcsvで保存 /usr/local/libexec/mecab/mecab-dict-index でコンパイル /usr/local/etc/mecabrc を編集してユーザー辞書を指定する 参考: MeCab: 単語の追加方法 MeCab辞書のフォーマット 例: 工藤,1223,1223,6058,名詞,固有名詞,人名,名,*,*,くどう,クドウ,クドウ具体的には 表層形,左文脈ID,右文脈ID,コスト,品詞,品詞細分類1,品詞細分類2,品詞細分類3,活用形,活用型,原形,読み,発音 今回は名詞を扱うので、ある程度決め打ちにしておく。 {単語},-1,-1,10,名詞,一般,*,*,*,*,{単語},*,*,{登録タグ} 文脈ID: 左文脈IDは, その単語を左から見たときの内部状態IDです. 通
back 注意: このページの内容には、おそらく多くの間違いがあります。 リンクされているので残しておきますが、利用には注意してください。(2008年3月、新山) 目次 背景知識 形態素解析とは 構文解析とは 練習問題 言語処理関係の論文によく出てくる重要語 1. 背景知識 まず「形態素」、「構文」などといった用語は、ほとんどが 現在の科学的な「言語学」という分野に帰するものであることを 最初に知っておく必要がある。体系だった言語学は、おもに チョムスキー言語学の創始とともに始まった。 チョムスキーは 1960年代に、世界じゅうの数多くの言語には、 実はそのすべてに共通する「普遍文法 (universal grammer)」がある、と言った。 またチョムスキーはそのような文法を数学的な人工言語で 厳密に表現する方法をも開発した。彼によれば、言語にはその理想化された かたち (言語が言い間違
自然言語処理を活用したwebサービス開発に関わって5年以上経った。いい機会なのでこれまでを振り返って役に立ったと思う5冊をメモしておく。 1.珠玉のプログラミング―本質を見抜いたアルゴリズムとデータ構造 まずはこれ。有名な本なので知っている人も多いと思う。簡単に説明するとちょっと前に「フェルミ推定」という名前で流行ったような、データから必要な数値を概算する方法や、問題が起きたときに問題点がどこにあるのか？最小の労力で解決するにはどこをいじればよいのか？などが書いてある。「webサービスで自然言語処理だ！」というと無限に夢が広がりがちなので、どういうデータが使えるのか、それをどういう形にもっていけばイケてるサービスになるのか、それはどのくらいの期間で実現できるか、ということを考える必要がある。そういうわけで本書は真っ先に読むべき一冊なのでは(余談だけれど、以前M << Nなデータに対してO(
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