日本語形態素解析の裏側を覗く！MeCab はどのように形態素解析しているか - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、買物情報事業部の荒引 (@a_bicky) です。 前回、「検索結果の疑問を解消するための検索の基礎」で単語単位でインデキシングする前提で説明しましたが、今回は文などを単語単位で分割するために使う技術である形態素解析について触れます。 形態素解析器には色々ありますが、中でもメジャーと思われる MeCab の仕組みについて説明します。 MeCab の解析精度を上げるために辞書に単語を追加したことのある方もいると思いますが、動作原理を理解することで単語を追加する際に適切な生起コストを設定できるようになったり、学習の際に適切なパラメータを設定できるようになったりするはずです。 なお、MeCab は汎用テキスト変換ツールとしても使用できます が、簡単のため MeCab + IPA 辞書のデフォルト設定前提で説明します。 アジェンダ 形態素解析とは MeCab における最適な解析結果の推
都立大 自然言語処理研究室 - 自然言語処理を学ぶ推薦書籍
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
「“ワンピース型”の働き方を追求したい」未来型不動産サービスIESHILを開発｜ リブセンス | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
“あたりまえを、発明しよう。”をビジョンに掲げる、株式会社リブセンス。ビジョンは、新しい物の見方や行動の仕方が世の中の常識として定着する、そんなサービスを開発する意志を表現しています。 2006年の創業以来、アルバイト求人サイト『ジョブセンス』を皮切りに、賃貸情報サイト『door賃貸』、そして正社員転職サイト『ジョブセンスリンク』、企業の評判や噂などのクチコミ情報を集めたサイト『転職会議』など、数々のメディアを運営。そして次なる新規事業の1つが2015年8月に始動しました。この事業立ち上げの裏には、影なる立役者がいます。 その人物とは、リブセンスの多くの事業立ち上げに関わっているケンスケ氏。今回のインタビューでは、ケンスケ氏が中心となってプロジェクトを進めている未来型不動産サービス『IESHIL（イエシル）』と、エンジニアメンバーの働き方について、開発メンバーの皆さんとともにお話を伺いまし
「Jubatusハッカソンwith読売新聞」に参加してきました！ - tchikuba's blog
先月8/23(土)、8/24(日)の2日間で歌舞伎座タワーのドワンゴ本社を会場として行われた Jubatusハッカソンwith読売新聞に参加してきました！ 読売新聞の記事の写真にバッチリ写ってましたｗ ビッグデータの分析技術とヨミウリ・オンラインの記事を使った「Ｊｕｂａｔｕｓハッカソン ｗｉｔｈ 読売新聞」。優勝したのは、どんなアイデアだったでしょう？ http://t.co/euayPP6mU0 pic.twitter.com/BbQxG2Vkc7 — 読売新聞YOL (@Yomiuri_Online) 2015, 8月 25 ちょっと遅くなってしまいましたが参加レポートをば。 Jubatusは「ユバタス」と読み、Preferred Networksと NTTソフトウェアイノベーションセンタが開発した オンライン機械学習向け分散処理フレームワークです。 ※公式HPの受け売りですが(笑)
機械学習 - Wikipedia
機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、経験からの学習により自動で改善するコンピューターアルゴリズムもしくはその研究領域で[1][2]、人工知能の一種であるとみなされている。 典型的には「訓練データ」もしくは「学習データ」と呼ばれるデータを使って学習し、学習結果を使って何らかのタスクをこなすものとされる。例えば過去のスパムメールを訓練データとして用いて学習し、スパムフィルタリングというタスクをこなす、といったものである。 定義[編集] 論者により定義が異なるものの、トム・M・ミッチェルによる下記の簡潔な定義は広く引用されている： A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure
ランダムフォレストの基礎と最新動向
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