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自然言語処理に関するtakutakumaのブックマーク (2)

  • RakutenMAによる形態素解析入門 - あんちべ!

    概要 稿はRakutenMAというJavaScriptだけで動く学習器付きの形態素解析器を利用する入門記事です。記事を読了すると、形態素解析の実行と形態素解析のモデルを作成・更新出来るようになります。 また、稿ははてな×PC工房との連動企画の補足をするべく書きました。 「あんちべさんと一緒に Rakuten MA で形態素解析はてなニュース連動企画 第二弾! : パソコン工房 パソコン工房のPCで遊ぼう第2弾! あんちべさんと一緒に Rakuten MA で形態素解析 - はてなニュース RakutenMAを利用したエディタ判定器デモ エディタ判定器 :パソコン工房 【やじうまWatch】Emacs派とVim派の対立を煽る「エディタ判定器」が面白いと評判 -INTERNET Watch はじめに 近年、twitterやFacebookなどのSNSAmazonのレビューなどから得ら

    RakutenMAによる形態素解析入門 - あんちべ!
  • テキスト自動要約メモ - Negative/Positive Thinking

    はじめに 前から気になっててほっといてた自動要約についてメモ。 文短縮とか試してみたい。 テキスト要約 与えられたテキストをより短いテキストに簡潔にまとめること 要約率 = (要約後の文字数or文数) / (与えらえたテキストの文字数or文数) 要約の過程 以下の3つがある(とされている) 1.テキストの解析と理解 2.要約の内部表現への変換/変形 3.内部表現から要約テキストの生成 ただし、これらをすべてきちんとやるのは難しい 人間の場合は、以下のような行為が行われているとか 不要句の削除 文の結合 構文的変形 句の言い換え 句の置き換え 文の並び替え 考慮すべき点 長さ ジャンル/分野 単一文/複数文 なんのための要約か?利用方法 出力形式 重要文抽出 テキストから重要な文を抜き出す要約手法 なんらかの情報をもとに重要度を計算 要約率などの条件を満たすまで文を選択する 機械学習や確率値

    テキスト自動要約メモ - Negative/Positive Thinking
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