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masui Googleの日本語Nグラムデータを利用したAjax仮名漢字変換

2009/06/18 リンク

nilab ChaIME: Stochastic Input Method Editor : 大規模コーパスを用いた統計的仮名漢字変換

2009/05/11 リンク

faw 日本語入力統計コーパス IME

辞書

2009/03/04 リンク

wacky Webブラウザ上で動作する日本語入力・かな漢字変換システム。統計的自然言語処理の手法を利用。大規模コーパス（Googleの日本語n-gramデータ）から推定した統計を用いて仮名漢字変換。

2009/02/23 リンク

toton ChaIME: 大規模コーパスを用いた統計的仮名漢字変換

nlp
ime

2009/02/11 リンク

ita-wasa 本入力メソッド ChaIME (チャイム)では、統計的自然言語処理の手法を用い、大規模コーパス(Google 日本語 N グラム)から推定した統計を用いることで、データ量の問題に対処し、品詞や連接コストの人手による調整なしに高

2008/11/18 リンク

satohi 奈良先端大。CRF。

IME
IM

2008/06/24 リンク

takunama 履歴も興味深い。期待。

input method

2008/03/26 リンク

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ChaIME

ブラウザから使える IME としては AjaxIME が有名ですが、AjaxIME よりは仮名漢字変換モデルをがんばっ... ブラウザから使える IME としては AjaxIME が有名ですが、AjaxIME よりは仮名漢字変換モデルをがんばっているので、多少精度がよいようです。 ATOK 2007 はたまたま失敗する事例ばかり集めているので悪く見えますが、普段はもっとよいですね。言語モデルを Web コーパスから作り、仮名漢字変換モデルを新聞記事から作っているので、上記4つの硬い文は ChaIME でも正しく変換できることは予測可能ですが、下記4つは難しいです。このような文体で書かれたコーパス(ブログデータ?)から仮名漢字変換モデルを学習するとうまく行くかもしれません。統計的仮名漢字変換統計的仮名漢字変換についてページを分けました。既知の問題点(優先度順) unigram によるバックオフ(辞書引き回数が減る) 仮名漢字モデルの Google 日本語 N グラムからの推定現在2GBの辞書サイズ

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gologo132010/04/02
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