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natural-language-processingとtext-miningに関するnabinnoのブックマーク (15)
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nabinno 2016/07/23
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【特別連載】 さぁ、自然言語処理を始めよう！（第2回： 単純集計によるテキストマイニング）
みなさまこんにちは。 前回の連載 【特別連載】 さぁ、自然言語処理を始めよう！（第1回： Fluentd による Tweet データ収集） では Twitter Streaming API 経由で、日本人がつぶやいた Tweet の 1% ランダムサンプリングデータを fluentd を用いて取得し、その結果を DB (MySQL) に格納しました。 今回はこの集めた Tweet データを、形態素解析ライブラリの MeCab 、Python というプログラミング言語、数値計算用ライブラリである numpy、scipy、scikit-learnを用いて「ある時間における特徴的な言葉」を機械的に抽出してみたいと思います。 実行環境は前回構築した Amazon Web Service (AWS) の fluentd 用サーバを引き続き利用します。 ・前回利用した Fluentd 用サーバ (AW
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Clojure/lucene-kuromojiでテキストマイニング入門 〜形態素解析からワードカウントまで〜 - CLOVER🍀
ClojureとKuromojiを使った、面白そうなエントリがあったので Clojure/kuromojiでテキストマイニング入門 〜形態素解析からワードカウントまで〜 http://antibayesian.hateblo.jp/entry/2013/09/10/231334 Luceneに入っているKuromojiを使って書き直してみました。 プロジェクトの作成。 $ lein new app lucene-kuromoji project.clj (defproject lucene-kuromoji "0.1.0-SNAPSHOT" :description "FIXME: write description" :url "http://example.com/FIXME" :license {:name "Eclipse Public License" :url "http://
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Zzz Eee Lll Ccc Hhh
仮名漢字変換 統計的なモデル(クラス2-gramモデル)を用いる方法を1998年に世界で初めて(!?)提案しました。 当時は、開発者が一生懸命手で書いた規則を用いる方法が主流でした。 確率的手法は理論的なので、保守が容易であったり発展性が格段に高いのが利点です。 実際、分野適応が容易であったり、単語の自動獲得などに発展させることができます。 モデルやコードを簡素化した統計的仮名漢字変換が、以下の SIMPLE リンクからダウンロードで きます。 詳細の解説はいずれ書きますが、とりあえずよい解説に譲ります。 リンク SIMPLE (Statistical Input Method for Personal Learning and Education; 仮) or KyKC (休憩しぃ)? simple.tar ダウンロード (とりあえず再配布不可です) 統計的仮名漢字変換の学習用 単語と読
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自然言語処理入門
自然言語処理入門 澁谷 翔吾, 廣安 知之, 三木 光範 ISDL Report No. 20091110003 2009年 6月 8日 Abstract 本レポートは自然言語処理で基本的な処理について解説する．内容としては，文書内の単語の重み付け, および文書間のベクトル計算について解説する. これらを解説するにあたり，Introduction to Information Retrieval[1]の第6章, 「Scoring, term weighting and the vector space model」を参考にし, 得られた知見についてまとめた. 1 はじめに 近年, 検索エンジンでは検索対象となるドキュメント内の文字に重みを付与し, 候補となる情報に順位付けを行い, 効率的に情報を提供する仕組みが用いられている. これは, 検索クエリーとドキュメントの関連
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rubyneko - Rubyで簡単に形態素解析結果を使う
「KOIL FACTORY PRO」で新たな視点でつくる「衣食住遊」の体験型フェス「ほにゃらら+らDAY」が10月29日と30日に開催
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TF・IDF - 長岡技術科学大学 電気系 自然言語処理研究室
ティーエフアイディーエフ TF・IDF 索引語の重み付け方法のひとつ。 TF(Term Frequency)は文書dに置ける検索語tの頻度 IDF(Inverted Document Frequency)は索引語が現れる相対文書頻度の逆数の対数 文書数Nと索引語tが一回以上出現する文書の数df(t)よって次式のように定義される。 IDF(t) = log10 (N / DF(t)) この両者の積を取ることで、索引語の重み付けを行う。 ex.一文書中に同じ索引語が多く出現すれば、TF-IDFの値は大きくなる。 また、多くの文書に索引語が出現すれば、値は小さくなる。 [編集] TF・IDF による重要度 文書を特徴付けるキーワードになるようなタームの性質として、その文書に数多く、つまり高い頻度で現れる（TF）、少ない数の文書にしか現れない（IDF）、というふたつを考える。これはシンプルだが、
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tf-idf - Wikipedia
情報検索の分野において、tf–idf (または、 TF*IDF、TFIDF、TF–IDF、Tf–idf)は、term frequency–inverse document frequencyの略であり、コーパスや収集された文書群において、ある単語がいかに重要なのかを反映させることを意図した統計量（数値）である[1]。また、tf-idfは情報検索や、テキストマイニング、ユーザーモデリング（英語版）における重み係数（英語版）にもよく用いられる。ある単語のtf-idfの値は文書内におけるその単語の出現回数に比例して増加し、また、その単語を含むコーパス内の文書数によってその増加が相殺される。この性質は、一般にいくつかの単語はより出現しやすいという事実をうまく調整することに役立っている。今日、tf-idfはもっとも有名な語の重みづけ(term-weighting)手法である。2015年に行われた研究
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機械学習をはじめよう - Qiita
#Introduction 「機械学習」 みなさんはどうやってこの言葉に出逢いましたか？ 最近よく聞くから？友達にやってみないかと誘われて？ もしあなたが今この記事を読んで機械学習という言葉を知ったのなら、それは私にとってとても喜ばしいことです。 でも、いざ始めてみると... 難しいですよね。 本屋でパターン認識と機械学習をパラパラっとめくってみて「うっ...」っとなった方もいるんじゃないでしょうか。 じつは、機械学習の理論のかなりの部分は難解な数式で構成されています。 初めからその数式に挑もうとすると... 難しくて挫折しそうになります。 もしあなたが機械学習のアルゴリズムを完全に、どこまでも深く理解したいのなら数式をいじり倒す必要があります。 しかし、アルゴリズムを実装してみたり、実際に使ってみるだけなら、そんなに深く理解する必要はありません。数式を完全に理解しなくても、アルゴリズムの
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Sentiment analysis - Wikipedia
Sentiment analysis (also known as opinion mining or emotion AI) is the use of natural language processing, text analysis, computational linguistics, and biometrics to systematically identify, extract, quantify, and study affective states and subjective information. Sentiment analysis is widely applied to voice of the customer materials such as reviews and survey responses, online and social media,
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形態素解析 - Wikipedia
形態素解析（けいたいそかいせき、Morphological Analysis）とは、文法的な情報の注記の無い自然言語のテキストデータ（文）から、対象言語の文法や、辞書と呼ばれる単語の品詞等の情報にもとづき、形態素（Morpheme, おおまかにいえば、言語で意味を持つ最小単位）の列に分割し、それぞれの形態素の品詞等を判別する作業である。 自然言語処理の分野における主要なテーマのひとつであり、機械翻訳やかな漢字変換など応用も多い（もちろん、かな漢字変換の場合は入力が通常の文と異なり全てひらがなであり、その先に続く文章もその時点では存在しないなどの理由で、内容は機械翻訳の場合とは異なったものになる）。 もっぱら言語学的な観点を主として言語学で研究されている文法にもとづく解析もあれば、コンピュータ上の自然言語処理としてコンピュータでの扱いやすさに主眼を置いた解析もある。以下は後者のためのツールを
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