「mecab-ipadic-neologdのご紹介」のまとめ - mecab-ipadic-NEologd は IPADIC を拡張した mecab のシステム辞書 - 新語・固有表現などを読み仮名・原型付きで168万組を再録(異表記な重複エントリ込) - 最低月2回アップデート(初旬・中旬) - Rを使ったテキストマイニングに今後必須Read less
開発者の@overlastさんからインストール時にユーザ辞書を生成する方法を教えていただいた。 @dichika こんばんは。とても参考になる記事を書いて頂きありがとうございます！！ 記事の内容を踏まえ、ユーザ辞書作成機能を付け、擬似コードを書き換えました。お時間があるときに動きそうな雰囲気かご確認をお願いいたします ^^ https://t.co/khgMUf2k5Y— Toshinori Sato (@overlast) 2015, 3月 27 これでRMeCabからユーザ辞書を指定するだけで良くなった。素敵！！！ まずここにあるようにneologdインストール時にユーザ辞書を生成する。 https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd/wiki/ProgrammingLanguage.ja なお、ここで書かれているYYYYMMDDは本日の
最近忙しくて*1、PRML の予習が滞り中。 しかし、次の PRML 読書会に徒手空拳で行ったら、気持ちよく昇天してしまいそうなので、なんとか頑張って読んでみる。 EM アルゴリズムは何となくわかるが、変分ベイズがわからん…… というわけで、Old Faithful の混合正規分布での推論を K-means と EM と変分ベイズについて、Ｒで実装してみる。 K-means Old Faithful + K-means については、すでに 前回の記事でお試し済み。 その記事では、イテレーションを１行で書いてネタっぽくしてしまってたので、わかりやすく整理したのが以下のコード。 距離を取るところは少し変えて短くしてある。 # Old Faithful dataset を取得して正規化 data("faithful"); xx <- scale(faithful, apply(faithful,
以前からRにはC拡張というのがあって、そいつを利用すると凄まじい事になるという話を聞いていたのですが、色々あって後回しにしていました。 しかし、お正月なので（？）、ふと思い立って触ってみました。 意外とまとまった解説はなさそう（？）なので、今日は一番シンプルなインタフェイス関数.Cを利用する方法について紹介してみます。 参考 いきなりですが、参考にしたところ http://d.hatena.ne.jp/syou6162/20090117/1232120983 Rから他言語利用 - RjpWiki http://cran.r-project.org/doc/contrib/manuals-jp/R-exts.jp.pdf というかWriting R Extensionsの4章を読めば何とかなる！！ 手順 まずは大まかな手順を説明します。 RからCに投げたい部分の関数を作成する。 Cの関数をR
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