RECRUIT TECHNOLOGIES Member's blog 自動要約APIを作ったので公開します
リクルートテクノロジーズの大杉です。 広島市立大学修士２回生の飯沼さんと一緒に、自然言語要約ツールを作りましたので、リクルートテクノロジーズのgithubアカウントにて公開します。このapiでは、入力した文章から、指定したパラメータ（行数など）に応じて、重要だと思われる文の抽出ができます。例えば、当ブログ当記事の直前のこの記事を3行で要約すると、以下のようになります。 1. “リクルートテクノロジーズでは、ここ最近、UXデザインの専門家とビッグデータの専門家が、協力してリクルートグループ内の各事業に入り、プロジェクトを推進していく事例が多くなっています。”, 2. “UXデザインでは、定性的なリサーチと定量的なアクセスログ解析を組み合わせて、ユーザ行動を可視化することは以前からやってきました。”, 3. “「成功体験とは何か」を定義して、きちんとデザインできるかが、UXデザインの大きな
N-gramモデルを利用したテキスト分析 ―インデックスページ―
↑ページ先頭 N-gramモデルを利用した事例 あるテキストから、任意のN-gram単位で共起頻度を集計し（N-gram統計を取る）、その結果を利用してテキストや言語の性格を見いだす研究によく利用される。 N-gramモデルで、ある文字列の直後に、特定の別な文字列は出現する確率を求める。 「an」の後には、必ず母音（aiueo）で始まる単語が結びつく確率が100% 「q」の後には、「u」が結びつく可能性が高い。 『論語』では「子」の後に「曰」が結びつく可能性が高い。 「百人一首」を平仮名に開いた場合の延べ数は、上位十五位までで全体の五割の使用量を占める（全部で六十八種の異なる平仮名（濁点含む）が使われている） 音声認識やOCR（原稿読みとりソフト）での利用 読みにくい文字でも、共起頻度の発生確率を考慮すれば、正しく原稿を可読出来る ↑ページ先頭 人文学的へのN-gramモデル導入 近藤みゆ
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言語処理100本ノック 2015
