TechCrunchThursday on X (Twitter), all users saw the same pinned topic under the “What’s happening?” sidebar. As part of a “timeline takeover” — which gives advertisers ̶
NLP APIでいろいろ試してみた - Qiita
WWDC2017のNatural Language Processing and your Appsで発表されたように、NLP APIが強化されているので試しにいろいろいじってみました。 NLP APIにおける自然言語処理の流れなどを知りたい場合はこちらの記事を御覧ください。 利用可能なタグスキームの取得 利用可能なタグスキームは以下のメソッドで取得することができます。languageのところにはjaなどの言語コードを指定します。 class func availableTagSchemes(for unit: NSLinguisticTaggerUnit, language: String) -> [NSLinguisticTagScheme] ちなみに利用可能なスキームをユニット単位で知りたいのではなく、言語単位で知りたい場合は以下のメソッドを使うことができます。これから例に挙げるサン
The Surprisingly Simple Logic Behind Japanese Sentence Structure - 80/20 Japanese
Most people find Japanese sentence structure to be difficult and confusing. This is completely understandable considering how fundamentally different it is to other languages, but the truth is that Japanese grammar is actually incredibly logical – it just needs to be looked at from the right angle. Usually, the basic structure of Japanese sentences is considered to be SOV – subject-object-verb (eg
Awesome RubyNLP
[RubyML | RubyDataScience | RubyInterop] Awesome NLP with Ruby Useful resources for text processing in Ruby This curated list comprises awesome resources, libraries, information sources about computational processing of texts in human languages with the Ruby programming language. That field is often referred to as NLP, Computational Linguistics, HLT (Human Language Technology) and can be brought i
Stanford Parser
Please enter a sentence to be parsed: My dog also likes eating sausage.
How To Get Into Natural Language Processing | Y Combinator
We’re excited to introduce a new series we’re calling Paths. Each post will outline an emerging technology and give you clear steps on how to get started in that field. This series was designed with makers and aspiring entrepreneurs in mind. We talked to college students interested in engineering, business, and technology to figure out what resources would be most helpful to them. Then, we reached
「漢語ピンインの父」、周有光氏が死去 １１１歳：朝日新聞デジタル
中国で普及している漢字の発音のローマ字表記「ピンイン」の成立に主導的な役割を果たし、「漢語ピンインの父」と呼ばれた中国の言語学者、周有光氏が１４日、死去した。１１１歳だった。中国メディアが一斉に伝えた。 中国メディアによると、周氏は江蘇省出身。上海の大学で経済学や言語学を学び、１９３３年から２年間、日本に留学。経済学の教授や銀行員などを務めていたが、新中国成立後間もない５０年代、周氏の漢字改革についての論文が注目され、中国文字改革委員会の要請で「漢語ピンイン計画委員会」の委員になった。識字率の向上などを目的にピンインの考案に貢献し、５８年の全国人民代表大会（全人代）の決議で現在の形式のピンインが導入され、教育現場で普及した。パスポートなどにもピンイン表記が使われている。 退職後は、外国メディアの取材に対し、共産党に対する批判や民主主義の重要性を主張していた。（北京＝西村大輔）
ディープラーニングによる 自然言語処理 (技術編)
名古屋大学特別講義 2016年6月29日(水) ディープラーニングによる 自然言語処理 (技術編) 日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所 坪井 祐太 yutat@jp.ibm.com 1 ニューラルネットワーク技術詳細 • 目的関数 • 誤差関数 • 目的関数の最小化 • 勾配法 • 目的関数の微分計算 • 誤差逆伝搬法 • 誤差の分解と対処手法 • 推定誤差に効く手法 • 最適化誤差に効く手法 • RNNの話題 2 目的関数: 誤差 • 教師あり学習の目的関数 • 𝑥 ∈ 𝑋: 入力, 𝑦 ∈ 𝑌: 出力 • 入力xからyを予測したい問題設定 • 真の目的関数: 𝐿∗ 𝜃 = ∫𝑝 𝑥, 𝑦 ℓ𝜃 𝑥, 𝑦 𝑑𝑥𝑑𝑦 • ℓ𝜃は事例ごとの損失関数（後述） • 訓練データでの誤差 • データ分布p(x,y)は普通わからないので訓練データN個: D=
圧縮プログラムによる著者推定技術のニンジャスレイヤーへの応用
Deep phenotyping to aid identification of coding & non-coding rare disease v...mhaendel
形態素解析エンジンMeCabにて文章中から短歌を抽出 - inaniwa3's blog
概要 偶然５７５７７になっている文章を短歌としてつぶやく Twitter の bot を作りました。 フクロウが鳴くと明日は晴れるので洗濯物を干せという意味 #tanka ウィキペディア日本語版「フクロウ」より http://t.co/Dm1uHcQdzR— 偶然短歌bot (@g57577) 2014, 12月 31 再帰的アルゴリズムが有効な問題として有名であり #tanka ウィキペディア日本語版「ハノイの塔」より http://t.co/vm2ZqwImKi— 偶然短歌bot (@g57577) 2014, 12月 31 文章はウィキペディア日本語版を対象としました。 作り方 jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2 をダウンロード。 WP2TXT で上記を扱いやすい形式に変換。 このスクリプト で５７５７７になっている文を抽出。数時間かけて（遅い）
アンドロイドアプリ情報サイト[アンドロイダー]
レビューサイト「アンドロイダー」サービス終了のお知らせ 2010年より運営してまいりました「アンドロイダー」は、 2017年6月30日(金)をもって、サービスを終了いたしました。 長きにわたりご愛顧いただき、心よりお礼を申し上げます。 アンドロイダーのビジネスについて アグリゲーション事業 端末メーカーや通信キャリア、各種メディアのご要望にあわせ。当社がアプリ開発者との窓口を担い、コンテンツやアプリのスピーディーなアグリゲーションを実現いたします。 事例: KDDI株式会社「auスマートパス」 株式会社NTTドコモ「スゴ得コンテンツ」 プライバシーポリシー
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Just say ‘non’: The problem with French immersion | Maclean's Education
Deep Learning Takes on Translation | June 2017 | Communications of the ACM
Amazon Lex - Quickly Build Conversational Interfaces
○ン○ン○ン←を満たす語は意外と少ない
Nerd pyrotechnics - TLS
The mind-blowing AI announcement from Google that you probably missed.
新たなRNNと自然言語処理
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