This course will cover the major techniques for mining and analyzing text data to discover interesting patterns, extract useful knowledge, and support decision making, with an emphasis on statistical approaches that can be generally applied to arbitrary text data in any natural language with no or minimum human effort. Detailed analysis of text data requires understanding of natural language text,

リレーショナルデータベースのデータ構造は、大きく「物理構造」と「論理構造」に分けられます。前回解説したデータファイル、オンラインREDOログファイル、制御ファイルなどのRDBを構成するファイルが物理構造です。今回はもう1つのデータ構造である、「論理構造」の役割を解説します。【更新版】 データベースの「論理構造」とは リレーショナルデータベース（以下、RDB）のデータ構造は、大きく「物理構造」と「論理構造」に分けられます。第2回『リレーショナルデータベースの3大構成要素とは？』で解説した、RDBを構成するOSファイル──Oracle Databaseでは、「データファイル」「オンラインREDOログファイル」「制御ファイル」は物理構造です。 それに対して、「社員表」のような表データなどを格納する表領域や、セグメント、エクステント、データブロックのような、データ管理を容易にするための内部的に使う

アクセンチュアは2016年10月14日、データ分析処理基盤のクラウドサービス「アクセンチュア インサイト プラットフォーム（AIP)」の国内での販売を、本格的に開始した。 AIPの最大の特徴は、オンプレミスで同様の環境を構築するのに比べて、短期間で利用を開始できること。「オンプレミスで構築しようとすると4～6カ月掛かる分析処理基盤を、契約から1～2週間で構築するので、素早く利用を始められる」（工藤卓哉Data Science Center of Excellenceグローバル統括兼アクセンチュアアナリティクス日本統括マネジング・ディレクター、写真）。 写真●アクセンチュアの工藤卓哉Data Science Center of Excellenceグローバル統括兼アクセンチュアアナリティクス日本統括マネジング・ディレクター AIPでは、分析アプリケーション、データ可視化ツール、ETL（抽出・

富士通は企業がインターネットを通じた顧客からの問い合わせに、人工知能（AI）を使って対応する「チャットボット」を容易に構築できるソフトウエアを開発した。利用企業は事前に学習した結果から適切な受け答えを自動的に探し、顧客の問い合わせに回答できる。2017年1月から月額100万円台の企業向け課金型サービスとして提供する方針

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You’re running out of time to join the Startup Battlefield 200, our curated showcase of top startups from around the world and across multiple industries. This elite cohort — 200…

本連載では、Deep Learningの中でも、時系列データを扱うRecurrent Neural Networkについて解説。加えて、その応用方法として原稿校正（誤字脱字の検知）の自動化について解説します。今回は、Long Short Term MemoryとResidual Learningの概要、「助詞の検出」精度を改善した探索アルゴリズムについて｡

1. The document discusses various statistical and neural network-based models for representing words and modeling semantics, including LSI, PLSI, LDA, word2vec, and neural network language models. 2. These models represent words based on their distributional properties and contexts using techniques like matrix factorization, probabilistic modeling, and neural networks to learn vector representatio

7. データ準備 • ダウンロードする – アノテーション付データが多い – 研究機関が作成・公開していることが多い • NII 情報学研究データリポジトリ http://www.nii.ac.jp/dsc/idr/datalist.html • ALAGIN 言語資源・音声資源サイト https://alaginrc.nict.go.jp/ – Pros: • 既存研究と実験結果を比較できる． • 無料！ – Cons: • 最新のデータは手に入りにくい． 8. データ準備 • 購入する – 新聞記事，アノテーション付データ – Pros: • フォーマットされている • ノイズが少ない（ことが多い） – Cons: • 結構高い • 契約の年次更新が必要なことも

米Microsoftが「BitFunnel」という新しいオープンソースプロジェクトを開始した。同社の検索エンジン「Bing」向けのアルゴリズムをベースとした実験的な情報検索システムで、高速さを特徴とする。現在、早期段階のコードが公開されている。 BitFunnelはBingで利用されている高性能な全文検索システム。キーワード、フレーズ、数学的表現を含むクエリに対してドキュメントを識別・ランク付けするアルゴリズムを持つ。BitFunnelのほか、C++表現「NativeJIT」、JavaおよびLuceneベースのツール「Workbench」の3種類のプロジェクトで構成される。ライセンスはMIT License。 開発チームによると、アルゴリズムの一部をオープンソースにした段階であり、新しいシステムが実際にドキュメントの解析やクエリ処理を行えるようになるにはもう少し時間を要するとしている。今後

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2015年10月29・30日に早稲田大学で行われた第6回対話システムシンポジウムにおいて，対話破綻検出チャレンジの特別セッションが開催されました． チャレンジ参加者のプレゼンテーションの動画，および発表資料はこちら 対話破綻検出チャレンジでは，対話の破綻（システムが文脈的に不適切な応答をした箇所）を検出する技術（対話破綻検出）に焦点を絞り，参加者が各自開発した手法や技術を持ち寄ることで互いの技術を高め合うことを目的とします． 対話破綻検出は将来の対話システムにとって極めて有用な技術となり得ます．たとえば，システムがある発話をすると対話が破綻するという可能性を事前に推定できれば，それが回避できる可能性が高まります．また，たとえ不適当な応答を防ぐ事ができなくても，その後のユーザの反応から対話の破綻が検出できれば，対話の話題を変えるなど，エラーからの回復戦略を取ることも可能となります．本チャレン

SmartNewsの中路です。こちら[http://qiita.com/advent-calendar/2014/machinelearning](Machine Learning Advent Calendar)の10日目のエントリーです。 はじめに Machine Learningの非常に重要な応用として、自然言語処理があります。弊社でも、いたるところで自然言語処理の技術を使っています。さて"自然言語処理を勉強したい"というのであれば、一からアルゴリズムを勉強して、学習データを準備して、という方法はとてもよいのですが、もし"アプリケーションを作りたいので気軽に試したい"というならば一から全部用意するのはめんどくさい。 ということで、簡単に試せるライブラリは本当にありがたいわけです。 さて、弊社のサーバーサイドのシステムしかり、世の多くのシステムは、Javaで作られているわけですが、自然