人工知能アルゴリズムをç·å‹•å“¡ã—ã¦è§£ã統計的機械翻訳 - æ¦è”µé‡Žæ—¥è¨˜
昨日帰るã¨ã､katsuhiko-h ãã‚“ãŒè«–文紹介ã«è‹¦ã—ã‚“ã§ãã†ã ã£ãŸã®ã§(先週ã€å…ˆã€…週ã¨å½¼ãŒç´¹ä»‹ã—ã¦ã„ãŸ)自分ãŒã‚„ã£ã¦ã‚‚ã„ã„よã€ã¨å£°ã‚’ã‹ã‘ãŸã®ã§ã€åˆå‰ä¸ãŒã‚“ã°ã£ã¦èªã‚“ã§ç´¹ä»‹ã€‚ Jason Riesa and Daniel Marcu. Hierarchical Search for Word Alignment. ACL-2010. æ€ã„ãŒã‘ãšãŠã‚‚ã—ã‚ã„è«–æ–‡ã§ã‚ã£ãŸã€‚ ç°¡å˜ã«ã¾ã¨ã‚ã‚‹ã¨ã€æ©Ÿæ¢°ç¿»è¨³ã§ã¯å˜èªžã®å¯¾å¿œä»˜ã‘(ã©ã®å˜èªžãŒã©ã®ä½ç½®ã®ã©ã®å˜èªžã«ç¿»è¨³ã•ã‚Œã‚‹ã‹)ãŒé‡è¦ãªå•é¡Œãªã®ã ãŒã€ã“ã®å•é¡Œã¯å…¸åž‹çš„ã«ã¯ IBM Model ã¨ã„ã†ã®ã‚’使ã£ã¦(GIZA++ ã¨ã„ã†ãƒ„ールã«ã‚ˆã‚Š)計算ã™ã‚‹ã®ã ãŒã€ã“ã‚Œã¯æ•™å¸«ãªã—å¦ç¿’(人手ã«ã‚ˆã‚‹æ£è§£ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’用ã„ãªã„)ã§ã‚ã‚Šã€å˜èªžå¯¾å¿œ(アライメントã¨è¨€ã†)ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’作る必è¦ãŒãªã„ã®ãŒåˆ©ç‚¹ã ãŒã€è‡ªåˆ†ãŒã€Œã“ã†ã„ã†å¯¾å¿œä»˜ã‘ã«ãªã£ã¦ã»ã—ã„ã€ã¨æŒ‡å®šã™ã‚‹ã“ã¨ãŒã§ããªã„ã€ã¨ã„ã†å•
ã¯ã¦ãªã‚°ãƒ«ãƒ¼ãƒ—ã®çµ‚了日を2020å¹´1月31æ—¥(金)ã«æ±ºå®šã—ã¾ã—㟠- ã¯ã¦ãªã®å‘ŠçŸ¥
ã¯ã¦ãªã‚°ãƒ«ãƒ¼ãƒ—ã®çµ‚了日を2020å¹´1月31æ—¥(金)ã«æ±ºå®šã—ã¾ã—㟠以下ã®ã‚¨ãƒ³ãƒˆãƒªã®é€šã‚Šã€ä»Šå¹´æœ«ã‚’目処ã«ã¯ã¦ãªã‚°ãƒ«ãƒ¼ãƒ—を終了予定ã§ã‚る旨をãŠçŸ¥ã‚‰ã›ã—ã¦ãŠã‚Šã¾ã—ãŸã€‚ 2019年末を目処ã«ã€ã¯ã¦ãªã‚°ãƒ«ãƒ¼ãƒ—ã®æ供を終了ã™ã‚‹äºˆå®šã§ã™ - ã¯ã¦ãªã‚°ãƒ«ãƒ¼ãƒ—日記 ã“ã®ãŸã³ã€æ£å¼ã«çµ‚了日を決定ã„ãŸã—ã¾ã—ãŸã®ã§ã€ä»¥ä¸‹ã®é€šã‚Šã”確èªãã ã•ã„。 終了日: 2020å¹´1月31æ—¥(金) エクスãƒãƒ¼ãƒˆå¸Œæœ›ç”³è«‹æœŸé™:2020å¹´1月31æ—¥(金) 終了日以é™ã¯ã€ã¯ã¦ãªã‚°ãƒ«ãƒ¼ãƒ—ã®é–²è¦§ãŠã‚ˆã³æŠ•ç¨¿ã¯è¡Œãˆã¾ã›ã‚“。日記ã®ã‚¨ã‚¯ã‚¹ãƒãƒ¼ãƒˆãŒå¿…è¦ãªæ–¹ã¯ä»¥ä¸‹ã®è¨˜äº‹ã«ã—ãŸãŒã£ã¦æ‰‹ç¶šãã‚’ã—ã¦ãã ã•ã„。 ã¯ã¦ãªã‚°ãƒ«ãƒ¼ãƒ—ã«æŠ•ç¨¿ã•ã‚ŒãŸæ—¥è¨˜ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã®ã‚¨ã‚¯ã‚¹ãƒãƒ¼ãƒˆã«ã¤ã„㦠- ã¯ã¦ãªã‚°ãƒ«ãƒ¼ãƒ—日記 ã”利用ã®ã¿ãªã•ã¾ã«ã¯ã”迷惑をãŠã‹ã‘ã„ãŸã—ã¾ã™ãŒã€ã©ã†ãžã‚ˆã‚ã—ããŠé¡˜ã„ã„ãŸã—ã¾ã™ã€‚ 2020-06-25 追記 ã¯ã¦ãªã‚°ãƒ«ãƒ¼ãƒ—日記ã®ã‚¨ã‚¯ã‚¹ãƒãƒ¼ãƒˆãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã¯2020å¹´2月28
Alchemy - Open Source AI
Alchemy: Open Source AI Welcome to the Alchemy system! Alchemy is a software package providing a series of algorithms for statistical relational learning and probabilistic logic inference, based on the Markov logic representation. Alchemy allows you to easily develop a wide range of AI applications, including: Collective classification Link prediction Entity resolution Social network modeling Info
リダイレクトã®è¦å‘Š
表示ä¸ã®ãƒšãƒ¼ã‚¸ã‹ã‚‰ http://www-tsujii.is.s.u-tokyo.ac.jp/~hillbig/papers/2008-08-03-crf.ppt ã«ãƒªãƒ€ã‚¤ãƒ¬ã‚¯ãƒˆã—よã†ã¨ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚ ã“ã®ãƒšãƒ¼ã‚¸ã«ãƒªãƒ€ã‚¤ãƒ¬ã‚¯ãƒˆã—ãªã„よã†ã«ã™ã‚‹å ´åˆã¯ã€å‰ã®ãƒšãƒ¼ã‚¸ã«æˆ»ã£ã¦ãã ã•ã„。
Mean reciprocal rank - Wikipedia
This article needs additional citations for verification. Please help improve this article by adding citations to reliable sources. Unsourced material may be challenged and removed. Find sources: "Mean reciprocal rank" – news · newspapers · books · scholar · JSTOR (June 2007) (Learn how and when to remove this message) The mean reciprocal rank is a statistic measure for evaluating any process that
ã¤ã¤ã˜ï¼šæ—¥æœ¬èªžæ©Ÿèƒ½è¡¨ç¾è¾žæ›¸
ã“ã“ã§ã€ã€Œè¤‡åˆè¾žã€ã¨ã¯ã€ã€Œã«å¯¾ã—ã¦ã€ã‚„「ãªã‘ã‚Œã°ãªã‚‰ãªã„ã€ã®ã‚ˆã†ã«ã€è¤‡æ•°ã®èªžã‹ã‚‰æ§‹æˆã•ã‚Œã€ã‹ã¤ã€å…¨ä½“ã¨ã—ã¦æ©Ÿèƒ½èªžã®ã‚ˆã†ã«åƒã表ç¾ã®ã“ã¨ã§ã™ã€‚ 我々ã¯ã€æ©Ÿèƒ½èªžã¨è¤‡åˆè¾žã‚’ç·ç§°ã—ã¦ã€ã€Œæ©Ÿèƒ½è¡¨ç¾ã€ã¨å‘¼ã¶ã“ã¨ã«ã—ã¾ã™ã€‚ 機能表ç¾ã®æ•° 日本語ã«ã¯ã€ã„ã£ãŸã„ã©ã‚Œãらã„ã®æ©Ÿèƒ½è¡¨ç¾ãŒã‚ã‚‹ã®ã§ã—ょã†ã‹ï¼Ÿ 実ã¯ã€ã“ã‚Œã«ç”を与ãˆã‚‹ãŸã‚ã«ã¯ã€ã€Œä½•ã‚’åŒä¸€ã¨ã¿ãªã™ã‹ã€ã¨ã„ã†ã“ã¨ã‚’厳密ã«å®šç¾©ã™ã‚‹å¿…è¦ãŒã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ ãŸã¨ãˆã°ã€ã€Œã«é–¢ã™ã‚‹ã€ã¨ã€Œã«ã‹ã‚“ã™ã‚‹ã€ã¯åŒä¸€è¡¨ç¾ã§ã—ょã†ã‹ï¼Ÿ ã“ã‚Œã¯ã€å˜ã«æ¼¢å—表記ã¨ã‹ãªè¡¨è¨˜ã®é•ã„ã§ã™ã‹ã‚‰ã€åŒä¸€è¡¨ç¾ã¨è€ƒãˆã‚‹ã®ãŒè‡ªç„¶ã®ã‚ˆã†ã«æ€ãˆã¾ã™ã€‚ ã§ã¯ã€ã€Œã«é–¢ã™ã‚‹ã€ã¨ã€Œã«é–¢ã—ã¦ã€ã¯åŒä¸€è¡¨ç¾ã§ã—ょã†ã‹ï¼Ÿ 「Ａã«é–¢ã™ã‚‹èª¿æŸ»ã€ã¨ã€Œï¼¡ã«é–¢ã—ã¦èª¿æŸ»ã—ãŸã€ã¯ã€æ„味的ã«å¯¾å¿œã—ã¾ã™ã‹ã‚‰ã€åŒä¸€è¡¨ç¾ã¨è€ƒãˆãŸããªã‚Šã¾ã™ã€‚ã—ã‹ã—一方ã§ã€å‰è€…ã¯é€£ä½“助詞相当（「Ａã®èª¿æŸ»ã€ï¼‰ã§ã‚ã‚‹ã®ã«å¯¾ã—ã€å¾Œè€…ã¯æ ¼åŠ©è©žç›¸å½“（「Ａを調査ã—ãŸã€ï¼‰ã§ã™ã‹ã‚‰ã€
Enju - A practical HPSG parser
ã‚ªãƒ³ãƒ©ã‚¤ãƒ³ãƒ‡ãƒ¢å…¬é–‹ä¸ English page 目次 ã¯ã˜ã‚ã« Enju ã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ¼ãƒ« Enju ã®ä½¿ã„æ–¹ デモã¨ã‚¦ã‚§ãƒ–インタフェース マニュアルãªã© 生命科å¦æ–‡çŒ®ç”¨ã®è§£æžãƒ¢ãƒ‡ãƒ« å‚考文献 ã¯ã˜ã‚ã« Enju ã¯è‹±èªžã®æ§‹æ–‡è§£æžå™¨ã§ã™ï¼ŽHPSGç†è«–ã«åŸºã¥ã文法[1-7]ã¨é«˜é€Ÿãªæ§‹æ–‡è§£ æžã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ [8-11]ã«ã‚ˆã‚Šï¼Œé«˜é€Ÿã‹ã¤é«˜ç²¾åº¦ãªæ§‹æ–‡è§£æžã‚’è¡Œã„ï¼Œæ§‹æ–‡æ§‹é€ ãŠ ã‚ˆã³è¿°èªžé …æ§‹é€ ã‚’å‡ºåŠ›ã—ã¾ã™ï¼Žæ–‡ã®æ„味を扱ã†ã“ã¨ãŒå¿…è¦ã§ã‚る高度ãªè‡ªç„¶è¨€ 語処ç†ã‚¢ãƒ—リケーション，例ãˆã°æƒ…å ±æŠ½å‡ºï¼Œè‡ªå‹•è¦ç´„，質å•å¿œç”ãªã©ã§ç‰¹ã«æœ‰ 用ã§ã™ï¼Ž ã“ã®æ§‹æ–‡è§£æžå™¨ã®ä¸»ãªç‰¹å¾´ã¯ä»¥ä¸‹ã®ã¨ãŠã‚Šã§ã™ï¼Ž 高精度ã‹ã¤æ·±ã„解æžï¼š æ§‹æ–‡æ§‹é€ ã ã‘ã§ãªãè¿°èªžé …æ§‹é€ ã‚‚å‡ºåŠ›ã™ã‚‹ ã“ã¨ãŒã§ã，新èžè¨˜äº‹ã‚„生命科å¦æ–‡çŒ®ã«å¯¾ã—ã¦ã¯90%程度ã®ç²¾åº¦ã§è§£æžã™ã‚‹ ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ï¼Ž 高速ãªè§£æžï¼š デフォルトã®è¨å®šã§ä¸€æ–‡å¹³å‡ç´„500ミリ秒（ãŸã„ã¦ã„ã® Penn Tre
2009-03-14
2009-03-14 神的展開ã®æ—¥ ã‚ã€æ˜¨æ—¥ã®è©±ã€‚åˆå‰ã¯id:sayamatcherã•ã‚“ã¨ãŠä¼šã„ã—ã¦@DBCLSã€ãƒã‚¤ãƒˆã®ã“ã¨ã¨ã‹ã‚’話ã•ã›ã¦ã‚‚らã£ãŸã€‚4月ã‹ã‚‰é€±ä¸€ã§ãŠä¸–話ã«ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ãªã‚“ã‹æŸãƒ¡ãƒ³ãƒ„ãŒæƒã£ã¦ã—ã¾ã†ã¨ã„ã†ã“ã¨ã§ã‚ã‚ãŸã€‚ãƒã‚¤ãƒˆã®å†…容ã¯ã“ã¡ã‚‰ã®èˆˆå‘³é–¢å¿ƒã‚’最大é™ã«é…æ…®ã—ã¦ã„ãŸã ã„ã¦ã€ãªã‚“ã‹â€¦ 2009-03-14 人工知能基本å•é¡Œç ”究会(SIG-FPAI)ã§ã®å²¡é‡ŽåŽŸã•ã‚“ã®ç™ºè¡¨ã®ã¨ãã«å–ã£ãŸãƒ¡ãƒ¢ 機械å¦ç¿’ hillbig.cocolog-nifty.comã¨ã„ã†ã“ã¨ã§åƒ•ãŒå–ã£ãŸãƒ¡ãƒ¢ã‚‚出ã—ã¦ã¿ã‚ˆã†ã¨æ€ã†ã€‚内容ã¨ã—ã¦ã¯å¤§ä½“3ã¤ã§ オンラインå¦ç¿’ L1æ£å‰‡åŒ– 索引を用ã„ãŸåŠ¹çŽ‡åŒ–, å…¨ã¦ã®éƒ¨åˆ†æ–‡å—列を利用ã—ãŸæ–‡æ›¸åˆ†é¡ž ã¨ã„ã†æ„Ÿã˜ã ã£ãŸã‚“ã ã‘ã©ã€æœ€å¾Œã®ç´¢å¼•ã®ä»˜è¿‘ã¯id:syou6162ã®å‹‰å¼·ä¸è¶³â€¦
スペル修æ£ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã¯ã©ã†æ›¸ãã‹
Peter Norvig / é’æœ¨é– è¨³ 先週ã€2人ã®å‹äºº(ディーンã¨ãƒ“ル)ãŒãã‚Œãžã‚Œåˆ¥å€‹ã«GoogleãŒæ¥µã‚ã¦æ—©ãæ£ç¢ºã«ã‚¹ãƒšãƒ«ä¿®æ£ã§ãã‚‹ã®ã«ã¯é©šãã°ã‹ã‚Šã ã¨ç§ã«è¨€ã£ãŸã€‚ãŸã¨ãˆã° speling ã®ã‚ˆã†ãªèªžã§Googleを検索ã™ã‚‹ã¨ã€0.1秒ãらã„ã§ç”ãˆãŒè¿”ã£ã¦ãã¦ã€ã‚‚ã—ã‹ã—ã¦: spelling ã˜ã‚ƒãªã„ã‹ã¨è¨€ã£ã¦ãã‚‹(Yahooã‚„Microsoftã®ã‚‚ã®ã«ã‚‚åŒæ§˜ã®æ©Ÿèƒ½ãŒã‚ã‚‹)。ディーンã¨ãƒ“ルãŒé«˜ã„実績をæŒã£ãŸã‚¨ãƒ³ã‚¸ãƒ‹ã‚¢ã§ã‚ã‚Šæ•°å¦è€…ã§ã‚ã‚‹ã“ã¨ã‚’æ€ãˆã°ã€ã‚¹ãƒšãƒ«ä¿®æ£ã®ã‚ˆã†ãªçµ±è¨ˆçš„言語処ç†ã«ã¤ã„ã¦ã‚‚ã£ã¨çŸ¥ã£ã¦ã„ã¦è‰¯ã•ãã†ãªã‚‚ã®ãªã®ã«ã¨ç§ã¯é©šã„ãŸã€‚ã—ã‹ã—彼らã¯çŸ¥ã‚‰ãªã‹ã£ãŸã€‚よã考ãˆã¦ã¿ã‚Œã°ã€ 別ã«å½¼ã‚‰ãŒçŸ¥ã£ã¦ã„ã‚‹ã¹ãç†ç”±ã¯ãªã„ã®ã ã£ãŸã€‚ é–“é•ã£ã¦ã„ãŸã®ã¯å½¼ã‚‰ã®çŸ¥è˜ã§ã¯ãªãã€ç§ã®ä»®å®šã®æ–¹ã 。 ã“ã®ã“ã¨ã«ã¤ã„ã¦ã¡ã‚ƒã‚“ã¨ã—ãŸèª¬æ˜Žã‚’書ã„ã¦ãŠã‘ã°ã€å½¼ã‚‰ã°ã‹ã‚Šã§ãªã多ãã®äººã«æœ‰ç›Šã‹ã‚‚ã—ã‚Œãªã„。Googleã®
自然言語データã«é–¢ã™ã‚‹æƒ…å ± - NAIST Computational Linguistics
æ¦‚è¦ æƒ…å ±å‡¦ç†å¦ä¼šã€Œè‡ªç„¶è¨€èªžè³‡æºã®å…±æœ‰åŒ–ç ”ç©¶ã‚°ãƒ«ãƒ¼ãƒ—ã€(委員：æ¾æœ¬è£•æ²»ï¼Œå¾³æ°¸å¥ä¼¸ï¼Œç”°ä¸è£•ä¸€ï¼Œä½é‡Žæ´‹)ã®èª¿æŸ»å ±å‘Š 自然言語資æºã®ä¸€è¦§ã‚’éšæ™‚æ•´å‚™ã—ã¦ã„ã¾ã™ï¼Ž 下記以外ã®æƒ…å ±ã‚’ãŠæŒã¡ã®æ–¹ã¯ï¼Œã©ã®ã‚ˆã†ãªæƒ…å ±ã§ã‚‚ãŠçŸ¥ã‚‰ã›ã„ãŸã ã‘ã‚Œã°å¹¸ã„ã§ã™ï¼Ž (連絡先: [email protected]aist.jp) ↑ 関連資料 SNLR(International Workshop on Sharable Natural Language Resources, NAIST, Nara, Aug. 1994)ã§ç™ºè¡¨ã•ã‚ŒãŸè¨€èªžè³‡æºã®ã¾ã¨ã‚ Jane A. Edwardsã«ã‚ˆã‚‹ã‚³ãƒ¼ãƒ‘スã®ã‚µãƒ¼ãƒ™ã‚¤ Edwards, Jane A. & Martin D. Lampert (eds.): Talking Data: Transcription and Coding in Discourse Research, London and
Speech and Language Processing (2nd Ed.): Updates
Chapter 1: Introduction This chapter is largely the same with updated history and pointers to newer applications. (top) Chapter 2: Regular Expressions and Automata This chapter is largely the same with some bug fixes. (top) Chapter 3: Words and Transducers This new version of the chapter still focuses on morphology and FSTs, but is expanded in various ways. There are more details about the formal
Webページã®æœ¬æ–‡æŠ½å‡º (nakatani @ cybozu labs)
Webページã®è‡ªå‹•ã‚«ãƒ†ã‚´ãƒ©ã‚¤ã‚º ã®ç¶šã。 å‰å›žæ›¸ã„ãŸã¨ãŠã‚Šã€ãƒ‘ストラックã§è¡Œã£ã¦ã„ã‚‹ Web ページã®ã‚«ãƒ†ã‚´ãƒ©ã‚¤ã‚ºã§ã¯ã€Web ページã®æœ¬æ–‡æŠ½å‡ºãŒã²ã¨ã¤ã®éµã«ãªã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚今回ã¯ãã®æœ¬æ–‡æŠ½å‡ºãƒ¢ã‚¸ãƒ¥ãƒ¼ãƒ«ã‚’公開ã—ã¤ã¤ã€ä½¿ã£ã¦ã„る技法をã–ã£ãり解説ãªã©ã—ã¦ã¿ã¾ã™ã€‚ 本モジュールã®åˆ©ç”¨ã¯è‡³æ¥µç°¡å˜ã€‚require ã—㦠analyse メソッドã«è§£æžã—ãŸã„ html を与ãˆã‚‹ã ã‘。文å—コード㯠UTF-8 ã§ã™ã€‚ ã€è¿½è¨˜ã€‘大事ãªã“ã¨æ›¸ã忘れ。本モジュール㯠Ruby1.8.5 ã§å‹•ä½œç¢ºèªã—ã¦ã„ã¾ã™ãŒã€ç‰¹åˆ¥ãªã“ã¨ã¯ã—ã¦ã„ãªã„ã®ã§ã€1.8.x ãªã‚‰å‹•ãã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ $KCODE="u" # æ–‡å—コード㯠utf-8 require 'extractcontent.rb' # オプション値ã®æŒ‡å®š opt = {:waste_expressions => /ãŠå•ã„åˆã‚ã›|会社概è¦/} ExtractCont
JMLR Special Issue on Variable and Feature Selection
An Introduction to Variable and Feature Selection     (Kernel Machines Section) Isabelle Guyon, André Elisseeff; 3(Mar):1157--1182, 2003. [abs][pdf] [ps.gz] [ps] Distributional Word Clusters vs. Words for Text Categorization     (Kernel Machines Section) Ron Bekkerman, Ran El-Yaniv, Naftali Tishby, Yoad Winter; 3(Mar):1183--1208, 2003. [abs][pdf] [ps.gz] [ps]    [data] Extensions to Metric Based M
自然言語処ç†ã®å¦ä¼š - DO++
プãƒã‚°ãƒ©ãƒŸãƒ³ã‚°è¨€èªžã®å¦ä¼šã«è§¦ç™ºã•ã‚ŒãŸä½œã£ãŸã€‚ç§è¦–点ã§æ›¸ã„ãŸã®ã§ã€é–“é•ã£ã¦ãŸã‚Šã—ãŸã‚‰çªã£è¾¼ã‚“ã§ãã ã•ã„。 自然言語処ç†ã¯ã€æƒ…å ±æ¤œç´¢ã€ã‚¦ã‚§ãƒ–ã€æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã¨ã‹ã¨ã®å¢ƒç•Œé ˜åŸŸã ã£ãŸã‚Šã™ã‚‹ã®ã§ã™ãŒã€ãã†ã„ã†ã®ã¯é™¤ã„ã¦ã¾ã™ã€‚ 大体ã®å¦ä¼šæƒ…å ±ã¯ACL wiki è«–æ–‡ã¯ACL anthology ã‹ã‚‰å¾—られるã¨æ€ã„ã¾ã™ ACL The Association for Computational Linguistics ACL2008 自然言語処ç†ã®ä¸€ç•ªã§ã‹ã„会è°ã€‚ç†è«–ã‹ã‚‰ã‚¢ãƒ—リケーションã¾ã§ä½•ã§ã‚‚集ã¾ã‚‹ãŒã€å¼·ã„ã¦è¨€ãˆã° 機械翻訳ã€æ§‹æ–‡è§£æžãŒå¤šã„。ã„ã‚ã„ã‚ãªãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ã‚·ãƒ§ãƒƒãƒ—（１ï¼ãらã„）も併è¨ã•ã‚Œã‚‹ã€‚ EMNLP Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing EMNLP2008 è¨€èªžæƒ…å ±ã‹ã‚‰çµ±è¨ˆçš„ãªæƒ…å ±ã‚’å–り出ã—ã¦æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’を使ã£ã¦è‡ªç„¶
大è¦æ¨¡ãƒ†ã‚スト処ç†ã‚’支ãˆã‚‹å½¢æ…‹ç´ 解æžæŠ€è¡“（工藤拓æ°ãƒ»Google） - Cafe Babe
第80回知è˜ãƒ™ãƒ¼ã‚¹ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ç ”ç©¶ä¼šã‚’é–‹å‚¬ã—ãŸãŒï¼ŒäºŒæ—¥é–“ã§58åã®æ–¹ã€…ã«å‚åŠ ã—ã¦é ‚ã，ç©æ¥µçš„ã«è°è«–ã«åŠ ã‚ã£ã¦é ‚ã„ãŸï¼Žã“ã®å ´ã‚’借りã¦ï¼Œå‚åŠ ã—ã¦ãã‚ŒãŸæ–¹ã€…ã«æ„Ÿè¬ã—ãŸã„．大変é…ããªã£ãŸï¼ˆçˆ†ï¼‰ãŒï¼ŒGoogleã®å·¥è—¤æ‹“æ°ã«ã‚ˆã‚‹æ‹›å¾…講演「大è¦æ¨¡ãƒ†ã‚スト処ç†ã‚’支ãˆã‚‹å½¢æ…‹ç´ 解æžæŠ€è¡“ã€ã®æ¦‚è¦ã‚’，ã“ã®ãƒ–ãƒã‚°ã§å ±å‘Šã—ã¦ãŠããŸã„．工藤æ°ã®å°‚門分野ã¯çµ±è¨ˆçš„自然言語処ç†ã¨æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã§ã‚ã‚‹ãŒï¼Œæ—¥æœ¬èªžå½¢æ…‹ç´ 解æžã‚¨ãƒ³ã‚¸ãƒ³MeCabã®é–‹ç™ºè€…ã§ã‚り，他ã«ã‚‚自然言語処ç†é–¢é€£ã®æœ‰ç›Šãªãƒ„ールや，Webベースã®æ—¥æœ¬èªžå…¥åŠ›ã‚’å¯èƒ½ã«ã™ã‚‹Ajax IMEã®ã‚ˆã†ãªãƒ¦ãƒ‹ãƒ¼ã‚¯ãªã‚µãƒ¼ãƒ“スをæä¾›ã—ã¦ã„ã‚‹ãªã©ï¼Œæ™‚代をリードã™ã‚‹ç ”究開発者ã®ä¸€äººã§ã‚る．彼ã®æ´»å‹•ã«èˆˆå‘³ãŒã‚ã‚Œã°ï¼Œå½¼ã®ãƒ–ãƒã‚°ã€Œãã¾ãれ日記ã€ã¯å¿…見ã ã‚ã†ï¼Ž ãªãŠï¼Œå½“æ—¥ã¯å¼Šç¤¾å´ã®ä¸æ‰‹éš›ã§ï¼Œäºˆå®šã—ã¦ã„ãŸå·¥è—¤æ°ã®é‡è¦ãªãƒ‡ãƒ¢ã‚’ãŠã“ãªã†ã“ã¨ãŒã§ããªã‹ã£ãŸï¼Žå¼Šç¤¾ã¯ãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯ä¼šç¤¾ã§ã‚ã‚‹ã«ã‚‚ã‹ã‹ã‚らãšï¼Œãƒãƒƒãƒˆãƒ¯ãƒ¼ã‚¯
Google Japan Blog: 大è¦æ¨¡æ—¥æœ¬èªž n-gram データã®å…¬é–‹
çªç„¶ã§ã™ãŒã€ç©´åŸ‹ã‚クイズã§ã™ã€‚下線部ã«å…¥ã‚‹å˜èªžã¯ãªã‚“ã§ã—ょã†? グーグルã§_____ ãŠãらãã€ã€Œæ¤œç´¢ã€ã€Œèª¿ã¹ã‚‹ã€ã€ŒæŽ¢ã™ã€ã¨ã„ã£ãŸå˜èªžã‚’æ€ã„ã¤ãã®ã§ã¯ãªã„ã§ã—ょã†ã‹ï¼Ÿ 実際ã«ã€Webã«ã‚るドã‚ュメントをãã¾ãªã調ã¹ã€ã€Œã‚°ãƒ¼ã‚°ãƒ«ã§ã€ã®å¾Œã«ãã‚‹å˜èªžã‚’調ã¹ã‚‹ã¨ã€ã€Œæ¤œç´¢ã€ãŒ1ä½ã§ã‚ã‚‹ã¨ãŒã‚ã‹ã‚Šã¾ã™ã€‚ 一般ã«ã€ç›´å‰ã®(N-1)個ã®å˜èªžã‚’見ã¦ã€æ¬¡ã®å˜èªžã‚’予測ã™ã‚‹ãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚’N-gram言語モデルã¨ã„ã„ã¾ã™ã€‚ã•ãã»ã©ã¯ã€ã€Œã‚°ãƒ¼ã‚°ãƒ«ã€ 㨠「ã§ã€ã®2å˜èªžã‹ã‚‰æ¬¡ã‚’予想ã—ã¦ã„ã‚‹ã®ã§ã€3-gram言語モデルã®ä¾‹ã¨ãªã‚Šã¾ã™ã€‚ç¾æ™‚点ã®å˜èªžãŒã€ç›´å‰ã®(N-1)個ã®ã¿ã«å½±éŸ¿ã‚’å—ã‘ã‚‹ã¨ã„ã†ä»®èª¬ã¯ã€ä¸€è¦‹ç¾å®Ÿé›¢ã‚Œã—ã¦ã„るよã†ã§ã™ãŒã€å®Ÿéš›ã«ã¯éžå¸¸ã«æœ‰åŠ¹ãªå ´åˆã‚‚多ãã€ã‹ãªæ¼¢å—変æ›ã€OCRã®ã‚¨ãƒ©ãƒ¼è¨‚æ£ã€æ©Ÿæ¢°ç¿»è¨³ã€éŸ³å£°èªè˜ãªã©ã«åºƒã用ã„られã¦ã„ã¾ã™ã€‚ãŸã¨ãˆã°ã€éŸ³å£°èªè˜ã®å ´åˆã€ãƒŽã‚¤ã‚ºç‰ã§ç¾æ™‚点ã®å˜èªžã‚’システムãŒèžãå–ã‚Œãªãã¦ã‚‚ã€è¨€èªžãƒ¢ãƒ‡ãƒ«
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
最新ã®äººæ°—エントリーã®é…ä¿¡
j次ã®ãƒ–ックマーク
kå‰ã®ãƒ–ックマーク
lã‚ã¨ã§èªã‚€
eコメント一覧を開ã
oページを開ã
Loading...
ACL Anthology
リダイレクトã®è¦å‘Š
http://www.chasen.org/~taku/publications/nl161.pdf
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}