Text Mining and Analytics
This course will cover the major techniques for mining and analyzing text data to discover interesting patterns, extract useful knowledge, and support decision making, with an emphasis on statistical approaches that can be generally applied to arbitrary text data in any natural language with no or minimum human effort. Detailed analysis of text data requires understanding of natural language text,
Learning Reinforcement Learning
Github Repo with code and exercises Why Study Reinforcement Learning #Reinforcement Learning is one of the fields I’m most excited about. Over the past few years amazing results like learning to play Atari Games from raw pixels and Mastering the Game of Go have gotten a lot of attention, but RL is also used in Robotics, Image Processing and Natural Language Processing. Combining Reinforcement Lear
Statistical Semantic入門 ~分布仮説からword2vecまで~
【DL輪読会】High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion ModelsDeep Learning JP
Foundations of Statistical Natural Language Processing | MIT CogNet
Statistical approaches to processing natural language text have become dominant in recent years. This foundational text is the first comprehensive introduction to statistical natural language processing (NLP) to appear. The book contains all the theory and algorithms needed for building NLP tools. It provides broad but rigorous coverage of mathematical and linguistic foundations, as well as detail
artificial intelligence | natural language processing / Stanford School of Engineering - Stanford Engineering Everywhere
1 hr 13 min* Topics: Logistics, Goals Of The Field Of NLP, Is The Problem Just Cycles?, Why NLP Is Difficult? The Hidden Structure Of Language, Why NLP Is Difficult: Newspaper Headlines, Machine Translation, Machine Translation History, Centauri/Arcturan Example Transcript: HTML | PDF 1 hr 14 min* Topics: Questions That Linguistics Should Answer, Machine Translation (MT), Probabilistic Language
BLOG::broomie.net: 機械学習の勉強を始めるには
thriftとかhadoopなど，何やらいろいろと手を出してしまい，ここのところブログの更新が滞ってしまっていますが，今日は前から書きたかったトピックについて自分へのメモの意味も含めて記しておきたいと思います． はじめに 最近，といっても結構前からなのですが，海外のブログなどで「機械学習の勉強を始めるガイドライン」についてのエントリーがいくつか見られ，かつ，議論も少し盛り上がっています．僕は機械学習が好きなだけで，専門というにはほど遠いのですが，僕も一利用者としてはこのトピックに関してはとても興味があります． 機械学習というと，色々な数学的な知識が必要であったり，統計学や人工知能の知識も必要になったりしまったりと，専門的に学ぶ機会が無かった人にとっては興味が湧いてもなかなか始めるには尻込みしてしまうことかと思います．今日紹介するエントリーは，そんな方々にヒントになるような内容になっていると
CS 276: Information Retrieval and Web Search
Information retrieval is the process through which a computer system can respond to a user's query for text-based information on a specific topic. IR was one of the first and remains one of the most important problems in the domain of natural language processing (NLP). Web search is the application of information retrieval techniques to the largest corpus of text anywhere — the web — and it is the
Computer Science Books Online
Theory of Computation Information & Coding Theory Algorithms & Data Structures Programming Language Theory Concurrent, Parallel & Distributed Systems Databases & Information Retrieval Artificial Intelligence Computer Architecture & Engineering Computer Security & Cryptography Computational Science Information Science Software Engineering A Balanced Introduction to Computer Science by David Reed, 2
Foundations of Statistical Natural Language Processing
This is the companion website for the following book. Chris Manning and Hinrich Schütze, Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press. Cambridge, MA: May 1999. Interested in buying the book? Some more information about the book and sample chapters are available. If you are here to look up something that is mentioned in the book, click on the appropriate chapter link below. A l
スタンフォード大学の自然言語処理(NLP)の授業公開っぷりがとてつもない件 - Unchained Life
以前からMITのOCWを中心にアメリカの大学の授業のビデオや資料などが公開されているのは知っていたが、今日知ったスタンフォード大学の授業公開っぷりがものすごい。 http://see.stanford.edu/SEE/lecturelist.aspx?coll=63480b48-8819-4efd-8412-263f1a472f5a 授業のビデオだけではなく、なんと授業のtranscript、つまり授業中に先生がしゃべったことがテキストに書き起こされているのだ。 MITなどでも授業のビデオは公開されていたが、当然授業の内容を理解するには授業資料がある場合にせよ、何をしゃべっているかを自分で聞き取るほか無く、リスニング力が低い僕には結構ネックだった。 それが今回しゃべる内容がテキストになっているということで聞き取れなくてもテキストを見ればよいし、リスニングの勉強にもなる。 しかも公開されてい
学生実験
形態素解析プログラムの作成(情報メディア創成学類) 自然言語処理(情報(科)学類) - 辞書と日本語単語分割 - 担当教官 山本幹雄 ; myama AT cs.tsukuba.ac.jp ( 内線6559, 総B908 ) 実施学期 2012年度2学期 第1回目(9/5(水)は12:30に3A311(天王台地区第3エリア)に集合.できれば実験テキストを印刷して持ってきてください。印刷するつもりがない人は印刷しなくてもよいです(ノーパで表示できればそれで十分)。 実験テキストと資料 実験テキストのpdfファイルはここ(32ページ)。 (テキストには「情報学類」と書いてありますが、情報メディア創成学類も情報科学類も同じテキストでよいです) 上記テキストだけでも実験できるように書いてはありますが、関連授業の 資料も参考になるはずです。ホームページにはここから。 実験概要 自然言語処理とは日本語
カーネル多変量解析（赤穂昭太郎・著） - Loud Minority
カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学)posted with amazlet at 09.04.01赤穂 昭太郎 岩波書店 売り上げランキング: 107675 Amazon.co.jp で詳細を見る機械学習やデータマイニングで、近年頻繁に用いられるカーネル法に着目した本。機械学習の教科書として、パターン認識と機械学習 上 - ベイズ理論による統計的予測(通称・PRML)が褒められている所を見る。PRMLが非常に良く書かれており（レベルが低いとは言わない。あちこちで褒められているのが不思議なくらいレベル高い読者を想定していると思う）、翻訳も、さすがに専門家が集まって訳していて、良く訳されており、機械学習の入門書として納得がいく。しかし、機械学習一般というより、日本語版の副題にあるとおりベイズ統計から見た機械学習と考えられる程、ベイスに寄っていた。それに
機械学習による自然⾔語処理 チュートリアル 〜PerceptronからCRFまで〜 (2008-08-03-crf.pdf)
機械学習による自然⾔語処理 チュートリアル 〜PerceptronからCRFまで〜 岡野原 大輔 東京大学 Preferred Infrastructure 2008 8/3@PFI本郷オフィス 目次 • 自然⾔語処理 紹介 • 機械学習導⼊ • パーセプトロン • バッチ学習 (最大エントロピー法) • 過学習/正則化 • 多クラス分類 • 系列分類 (CRF, Structured Perceptron) このへんで 眠くなる 自然⾔語処理 (1/2) • ⾔語情報をコンピュータで処理する – コンピュータ⾔語の研究との対⽐で自然⾔語 – 世界最初のコンピュータの出現の頃から自動翻訳は 試みられている。コンピューターサイエンスの中で も歴史の⻑い分野 – 近年ビジネス的にも成功, Googleなどなど • 非常に幅広い分野と接触する、境界領域 – 処理する⼿法 = ⾔語学, 数学,
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Introduction to Linguistics for Natural Language Processing
TokyoTech Be-TEXT 統計的機械学習 生成モデルに基づくパターン認識 | Ohmsha
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