第12回 発表募集 - 人工知能学会 データマイニングと統計数理研究会 (SIG-DMSM)
人工知能学会 データマイニングと統計数理研究会 (SIG-DMSM) 第12回 発表募集 日程 2010年3月29日(月)〜30日(火) 場所 統計数理研究所2F大会議室 (東京都立川市) 共催 日本学術会議 情報学委員会 大量実データの利活用基盤分科会 (予定) 協賛 電子情報通信学会 情報論的学習理論時限研究専門委員会 招待講演 北川 源四郎（統計数理研究所）／中島 秀之（公立はこだて未来大学） 担当幹事 樋口 知之（統計数理研究所）／神嶌 敏弘（産業技術総合研究所） 人工知能学会「データマイニングと統計数理研究会」は2006年に設立されました．本研究会は，データマイニングやデータサイエンスの理論や技術の研究・開発を目的としています．特に，機械学習と統計数理学的の両研究コミュニティの交流により，互いの技術・アプローチを融合した新たな手法の創出をめざしてきました． こうした活動を続けて
人物情報検索のトレンドご紹介 part3 テキストマイニング技術について
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、Yahoo! JAPAN 研究所の山下達雄です。 今回は「Yahoo!人物名鑑」の一要素である「関連人物モジュール」について技術的な解説をしていきたいと思います。よろしくお願いします。 関連人物モジュールは、人物名鑑のページの右カラムにある「関係ありそうな人物名」で使われています。 例）妻夫木聡さんの場合 ウェブ上のさまざまなテキストデータを分析して、人物同士の関連度を計算し、その関連度の高い人物をタグクラウド形式で表示しています。 関連度の計算には様々なテキストマイニング的な手法を用いていますが、ここではウェブ検索を利用した簡単で効果的を方法を説明します。 ■処理の流れ 分かりやすくするため、関連人物ではなく関連語を
The Business of Mining the Twitter Stream
While mining Twitter data for business and marketing intelligence (trend/buzz analysis, sentiment/opinion mining, authority/influence analysis) looks like a compelling path to explore for a business model, it is important to consider the proposition from the point of view of the customer. Enterprises have been working with vendors in this space (mining social media content for BI) for well over 5
Data Mining: Text Mining, Visualization and Social Media
There has been a lot of commentary recently on issues relating to an experimental chat bot that Microsoft has (or had) launched named (after, perhaps, a river in Scotland) Tay. After a brief existence online, the bot was removed due to behaviours perceived as offensive which it was persuaded to engage in. Peter Lee of MSR has this to say about it. While there is much to learn from what transpired,
NAIST 奈良先端科学技術大学院大学 - プレスリリース - ネットに蓄積され...
ネットに蓄積された個人の経験を集めて知の宝庫に ～CGM上の経験情報を検索・分析できるデモサービス「みんなの経験」を一般公開～ 【概要】 奈良先端科学技術大学院大学（学長：安田 國雄）情報科学研究科 自然言語処理学講座の乾健太郎准教授と阿部修也研究員らの研究グループは、ニフティ株式会社（社長：和田 一也、東京都品川区）との産学連携により、ブログなどネットに書かれた個人の経験情報を検索できるシステム「みんなの経験」を開発しました。本日12月4日（木）から研究目的のサービスとして一般に公開いたします（「みんなの経験」：http://minna.naist.jp/）。 「みんなの経験」では、商品や店舗、観光地、行政サービスなど様々なトピックについて、人々がブログに書き記した膨大な数の経験を自動解析し、データベース化しています。ユーザは、例えば「アロマオイル」や「インターネットオークション」のよう
tutorials [Auton Lab]
By: Jeff Schneider, Mary Soon Lee, Andrew Moore Description: A tutorial on using the Windows Vizier software, which provides a GUI for doing fast and autonomous locally weighted learning and nearest neighbor style learning. The Vizier software itself is available for free download at http://www.cs.cmu.edu/~awm/vizier, where you will find more details. Description: This is a link to the Auton Codin
専門用語（キーワード）自動抽出用Perlモジュール "TermExtract"の解説
はじめに テキストデータから、専門用語を取り出すためのPerlモジュール"TermExtract"を解 説します。 日本語の文章中から単語を切り出す定番のソフトとして、「茶筅」や「案山子」があ りますが、そのまま専門用語の抽出に使うには次の２つの問題があります。 ひとつは、複合語に対応していないことです。専門用語の多くは単語を組み合わせて、 複雑な概念を表すことが多くなります。特に「茶筅」の場合は単語を品詞単位で細かく 分割するため、そのまま使うには難があります。 もうひとつは、どの用語が重要であるか判断する仕組みを持たないことです。 その問題点を解決したソフトに東京大学・中川裕志教授、横浜国立大学・ 森辰則助教授が作成した「専門用語自動抽出システム」があります。 それは、１）「茶筅」の形態素解析結果を複合語に組み立て、２）その複合語（単語の場 合もある）を重要度の高い順に返すものです。
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