雑にですが，知ってるサイトやチュートリアルをまとめたくなったのでまとめてみました．夏ですし． 適宜更新しています． 最終更新 2018年02月03日 チュートリアル 言語処理100本ノック 言語処理100本ノック 2015 東工大の岡崎先生が作られたチュートリアルです． 他大学の研究室でも利用されています． 簡単な内容からはじまるので，プログラミングの導入としてもいいと思います． NLPプログラミングチュートリアル Graham Neubig's Teaching Carnegie Mellon UniversityのGraham Neubig先生のチュートリアルです． Githubにサンプルコードが公開されています． 各チュートリアルにはテストがついているので，実装が正しいかを確かめることができます． 扱っているトピックが広いので，かなり勉強になると思います． ソフト 形態素解析器 日本
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
[テキストマイニング] Clojureでテキストマイニングをしたい！という方がTLにいらっしゃったので、 Clojureという言語とkuromojiという形態素解析器を用いたテキストマイニング入門の記事を書きます。 この記事の通り手を動かすと、様々なテキスト、例えばアンケートの自由記述やブログ、twitterなどの文章に形態素解析を掛け、ワードカウントと呼ばれる、ある単語が何回出現しているのかを解析する手法を使えるようになります。これを利用し、出現単語を頻度順に並べてランキングを作るなどして、その文書の特徴を明らかにするなどが出来るようになります。 ある程度コンピュータを使えることは求めますが、プログラミングの前提知識はさほど求めていません。そのため、所々天下りなところ（ここはとりあえずこうやってください！と説明無しの記述）もありますが、ご容赦ください。 形態素解析とは？ 形態素解析とは、
第7回自然言語処理勉強会を開催しました．会場をご提供いただいた@ajiyoshiさんとECナビさん，発表者の皆様，参加していただいた皆様，ありがとうございました＆お疲れ様でした．第7回自然言語処理勉強会 #TokyoNLP : ATND きれいなジャイアンのカカカカ☆カーネル法入門-C++ by @sleepy_yoshiさん 自己紹介 本日の内容 オンライン学習でカーネルを使う方法を紹介 本日のノリ 中2っぽい名前の理論は扱わない 前回のおさらい 線形識別モデル パーセプトロン 線形モデルの問題点 非線形モデルの実現方法 1. モデルを非線形にする 2. カーネル法＋線形モデル カーネル法ひとこと要約 数式 ここでは予測に用いるデータをサポートベクタと呼ぶ 日常ネタ カーネル関数の種類 閉じた形で計算できるもの 再帰などで計算できるもの ちょっと特殊なもの：Semantic simila
というか[[[同じカテゴリの単語を複数見つける]]]方法 [[[同位語]]]検索というらしい [[http://IQAuth.com/ 画像なぞなぞ認証]]で偽答を作るのを自動化したい たとえば「大阪」が正解のとき「神戸」とか「京都」とかの偽答を自動生成したい 「的場」から「菊地」を生成するとか [[http://hondana.org/%E5%A2%97%E4%BA%95/4812439914 http://gyazo.com/6c0f4f744676c2a71fc1577ace0557c7.png]] [[[「や」を使う方法]]] "大阪や" でググると「大阪や埼玉」「大阪や鳥取」などが出る [[http://gyazo.com/cc94658d04bc123b1b807db482862488.png]] 京大田中研の研究 by 大島氏 [[http://ci.nii.ac.jp/na
最近移動続きであまり研究に時間は割けないのだが、本は読めるということで本を2冊、サーベイ的な記事を3本(うち2本はチュートリアルスライドつき)を紹介する。まず Semisupervised Learning for Computational Linguistics (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis) 作者: Steven Abney出版社/メーカー: Chapman and Hall/CRC発売日: 2007/09/17メディア: ハードカバーこの商品を含むブログ (4件) を見る を読む。この本の著者の Steven Abney はブートストラッピングの理論的解析をした人で、 Steven Abney. Bootstrapping. 40th Annual Meeting of the Association fo
Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体本文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非
僕は昔からロボットがロボットなりに変な文章を生成して喋ったりする人工無脳とかそういう仕組みが好きで、最近はそのへんの仕組みを勉強していました。それで大体仕組みの基本はわかったので簡単なスクリプトを書いてみたよ。 圧縮新聞 このスクリプトはウェブ上にある新聞社とかのニュースの文章を元にして、バラバラにして圧縮してまとめた文章を作るので、ざっと眺めるだけでその日起こった事件の全体が何となくわかるかもしれません。リロードするたび文章は変わります。 生成例 しょうゆ・みそ業界大手のＮＯＶＡ（大阪市）が入った郵便小包は、北朝鮮の鉄道網を連結する計画だったらしいことが２１日、わかった。タンクに灯油を補給した。検案の結果、財政難などをほとんど与えずに６者協議の外相会議の早期再開に期待を表明した国と製薬会社に賠償を求めた。その後、死亡した。 しくみ こういった人工無脳みたいな文章生成をするには形態素解析と
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Amazon.co.jp: 入門 自然言語処理: Steven Bird (著), Ewan Klein (著), Edward Loper (著), 萩原正人 (翻訳), 中山敬広 (翻訳), 水野貴明 (翻訳): 本