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リンクアンドモチベーション ソフトウェアエンジニア向け紹介資料 / Introduction to Link and Motivation for Software Engineers
日本語、英語などの自然言語の計算機処理に関する基礎的項目の概観と応用の紹介を行う。特にこの授業ではテキストとして書かれた言語の処理を扱う。 前半では言語学に立脚する自然言語処理について述べる。すなわち、意味を持つ最も小さな言語単位である形態素の解析から初めて順次より大きな言語単位の処理に進む。すなわち、句、節、文、そして文の連続である談話である。 中盤は1990年代以降盛んになった統計学に基礎を置く、いわゆる統計的自然言語処理の基礎について説明する。 後半は統計的自然言語処理の重要な応用、すなわち情報抽出、要約、機械翻訳、情報検索について紹介する。 最終回は以上で説明してきたことを総括して、その歴史的意義付けと未来の方向性を議論する。
講義ノートの目次へ 情報科学という道具で言語学を切り開くと，「自然言語の処理」に行きつく。 人間が自然に話している言語を，数理的にモデル化し，コンピュータで解析する，という内容だ。 大学で教えるこの「自然言語処理」の授業の，オンライン講義資料を収集した。 Web上で読める教科書・参考書である。とくに扱う内容は下記の通り。 形態素解析 構文解析 オートマトンやニューラルネットワーク PrologやLispによる言語処理系の実装 音声認識とヒューマンインタフェース，知能機械 文脈自由文法やチョムスキー これらに加えて，記号論理学も学習しておくとよい。 自然言語処理の講義ノート 言語処理の理論（ほとんどが形態素解析を扱っている）： Webpage for Natural Language Theory in 2013 http://www.cyber.sist.chukyo-u.ac.jp/..
1. 999回失敗しても、1回うまくいけばいい。それ が発明家だ。失敗は、うまくいくための練習 だと考えている。 An inventor fails 999 times, and if he succeeds once, he's in. He treats his failures simply as practice shots. It doesn't matter if you try and try and try again, and fail. It does matter if you try and fail, and fail to try again. 発明家（1876-1958） 電動レジスター、点火 装置、セルフスター ター、ヘッドライト、空 中魚雷、保育器、エン ジン使用の発電、有 鉛ガソリン、フロン Charles F. Kettering
大学の研究に役に立ったものシリーズ第2弾です。 今回は、研究に関係する技術の勉強に役に立ったものを紹介したいと思います。 ちなみに、自分の研究は情報系で、研究室のテーマは自然言語処理、音声言語処理、機械学習関係でした。 あくまで自分には役に立った、ということで情報系以外の分野の人には当てはまらないことも多いと思います。 （特に今回は自分の研究分野に特化した記事になってしまっています。すいません） サービス編 研究のプログラミングにおける悲劇を無くすためのGitとテスト 武蔵野日記 大学で自然言語処理の研究をされている小町さんのブログで、ほぼ毎日分の更新があります。すごい。 自然言語処理についての話題も勉強になりましたが、それよりも大学の運営や研究者の生活について色々知ることができました。大学に通っていても大学の運営や、研究室のボスが普段何をしているのかについては意外と知る機会がないもので、
先日、自然言語処理の講演などをしていたときに、そもそも私なんかが話すよりも公開されているチュートリアルスライドを集めたほうが有用なんではないかと思い立って、これから自然言語処理を学びたい人や、ちょっと新しい分野を知りたい人向けに、日本語で読めるチュートリアルスライドを分野別にまとめてみました。 主に、学会のチュートリアルや招待講演、それから研究者の方のWebページなどを参照しながら作りました。 自然言語処理全般系の資料や、少し境界的なテーマは入っていません。 また、ぱっと読めるスライドだけにしています。 幾つか手前味噌な資料も載せてます・・。 頑張って集めてみましたが、思ったほど集まりませんでした。 作っていてわかったのですが、意外とスライドを公開している人は少ないようです。 埋もれてしまうのはもったいないですね。 いずれ、英語で読めるスライドを集めてみようと思います。 そっちはそっちで、
Pythonを使ったプログラミングで， 自然言語処理・テキストマイニングを勉強できるYoutube動画。 使っているライブラリはNLTK（Natural Language ToolKit）。 動画の情報 sentdexさんによる顔出しコーディング動画の 「NLTK with Python 3 for Natural Language Processing」シリーズ。 動画リスト（前半） 1. Natural Language Processing With Python and NLTK p.1 Tokenizing words and Sentences 2. Stop Words - Natural Language Processing With Python and NLTK p.2 3. Stemming - Natural Language Processing With Py
Classes Fall 2024: Advanced NLP (CS11-711 @ CMU) Spring 2024: Advanced NLP (CS11-711 @ CMU) Fall 2022: Advanced NLP (CS11-711 @ CMU) Spring 2022: Multilingual NLP (CS11-737 @ CMU) Fall 2021: Advanced NLP (CS11-711 @ CMU) Spring 2021: Neural Networks for NLP (CS11-747 @ CMU) Fall 2020: Multilingual NLP (CS11-737 @ CMU) Spring 2020: Neural Networks for NLP (CS11-747 @ CMU) Fall 2019: Machine Transla
はじめに 自然言語処理と Python のトレーニングのため，東北大学の乾・岡崎研究室 Web ページにて公開されている言語処理100本ノックに挑戦していきます．その中で実装したコードや，抑えておくべきテクニック等々をメモしていく予定です．コードについてはGitHubでも公開しています． 教科書は『Python入門 2&3対応（細田謙二ら著，秀和システム）』を使用しています． スタートアップに際して参考にさせていただいた記事をご紹介いたします．参考にしすぎてる感も否めないので，不快に感じられたらご連絡ください． http://qiita.com/tanaka0325/items/08831b96b684d7ecb2f7 ズブの素人なので記法が統一されてなかったり，Python 2/3 関係が混在していたりと大変お見苦しいのですが，ご指摘いただければ幸いです．実行環境自体は Python 2
目次 魔法少女まどか☆マギカ NLTK NLTKコーパス まど☆マギ台詞単語解析 まど☆マギ台詞形態素解析 魔法少女まどか☆マギカ NLTK練習の題材として2011年の大ヒットアニメ？「魔法少女まどか☆マギカ」の台詞を用いる。通称まど☆マギで知られる本作品であるが、第15回文化庁メディア芸術祭アニメーション部門大賞、既に映画かも決まっておりテレビシリーズの総集編前後編と完全新作の全3作品の製作が予定されている。いわゆるダークファンタジーの世界観で台詞の中にも絶望を彷彿させるマイナス思考な台詞が多いように思う。事前の予想では「いやだ」とか「助けて」などの台詞が頻繁に使われていると考えたが、それらをNLTKを用いて検証してみる。この記事の前半はNLTKの設定、後半がまど☆マギの台詞を単語/形態素の両面で解析している。尚使用するサンプルコードは全てgithubに挙げているので、そちらを参照して欲
自然言語処理を学ぶ推薦書籍を紹介します。2021年03月現在、自然言語処理を勉強したい理工系の学生・エンジニアの人は、以下の本を推薦します。 （概要）自然言語処理（放送大学出版） （理論）言語処理のための機械学習入門＋深層学習による自然言語処理 （実装）Python 機械学習プログラミング 第3版 自然言語処理を勉強したい、非理工系・非エンジニアの人には、以下の本を推薦します。 （数式なし）自然言語処理の基本と技術 （数式あり）自然言語処理（放送大学出版） オライリーから出ている「入門 自然言語処理」は特殊な本（詳しい人がこれを使ってレクチャーしてくれるならともかく、独習に向いていない）で、Python 2 で書かれているだけでなく、すでに動かなくなったコードも多々あり、2019年時点では読まない方がいい本です。（それでもどうしても、意地でも読みたい人は、本家にある Python 3 対応
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
13. 自然言語処理の実装 • モデルの理解やドメインの知識 ＞＞…… ……＞＞ プログラミング能力 – プログラミングが必ずしも得意じゃない – 数学が（ｒｙ – （データ解析とか統計処理とかも同様） • 「好きなプログラミング言語で実装」 • 「アプリに合わせて言語を選ぶ」 – おまえは何を言っているんだ状態 15. 多すぎるし！ • Python – Numpy / Scipy – Scikit-learn – Theano – Caffe – NLTK • C++ – Octava / Eigen – Vowpal Wabbit • Java – Mahout – Spark MLlib – Weka – Stanford CoreNLP • .NET – Accord.NET • Lua – Torch • Jubatus • OpenCV • AzureML • Amazon
「Word2Vec」は、米グーグルの研究者であるトマス・ミコロフ氏らが提案した手法であり、いくつかの問題について従来のアルゴリズムよりも飛躍的な精度向上を可能にした自然言語処理の手法。 Word2Vecは、その名前の表す通り、単語をベクトル化して表現するする定量化手法である。例えば日本人が日常的に使う語彙数は数万から数十万といわれるが、Word2Vecでは各単語を200次元くらいの空間内におけるベクトルとして表現する。 その結果、今まで分からなかったり精度を向上するのが難しかった単語同士の類似度や、単語間での加算・減算などができるようになり、単語の「意味」を捉えられるようになった。 というわけで、かなり興味深いないようなので、早速実践してみることにします。 1.環境構築 subversionを使ってWord2Vecのソースコードをcheckoutする。 mkdir ~/word2vec_t
Natural Language Processing with Python – Analyzing Text with the Natural Language Toolkit Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper This version of the NLTK book is updated for Python 3 and NLTK 3. The first edition of the book, published by O'Reilly, is available at http://nltk.org/book_1ed/. (There are currently no plans for a second edition of the book.) 0. Preface 1. Language Processing and P
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
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