At Meta, research permeates everything we do. We believe the most interesting research questions are derived from real world problems.
先週末、はてな社内の勉強会で構造学習、特に実装が簡単な構造化パーセプトロンについて発表しました。発表資料と説明用にサンプルで書いたPerlの品詞タグ付けのコードへのリンクを張っておきます。 今日からできる構造学習(主に構造化パーセプトロンについて) from syou6162 structured_perceptron/structured_perceptron.pl at master · syou6162/structured_perceptron 「えっ、Perlかよ」という人がいるといけないので、Clojureで構造化パーセプトロンを使った係り受け解析のサンプルコードへのリンクも張っておきます(2種類あります)。PerlもClojureもあれば8割くらいの人はカバーできそうなので、安心ですね。 syou6162/simple_shift_reduce_parsing syou616
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
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