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言語処理学会第19回年次大会 (NLP2013) チュートリアル資料（岡崎担当分） 岡崎 直観 東北大学大学院情報科学研究科 okazaki at ecei.tohoku.ac.jp http://www.chokkan.org/ @chokkanorg 研究者流 コーディングの極意 1 研究におけるコーディングの極意？ • 今回のチュートリアルをきっかけにサーベイ – ソフトウェアエンジニア向けの指南書は存在 – でも，研究者向けの資料は数少ない • 自分が修士課程の頃は完全に我流だった – 複数文書自動要約のプログラムをすべてC++で実装 – *NIXを使うスキルはなく，すべてWindows上で実行 – 今から考えると，無駄だらけの実験作法だった • ほとんどの大学では実験の講義があるが… – 研究のためのコーディング作法は教えてくれない 2 繰り返される残念な光景 • 論文の締切前日
「青空文庫」をテキストマイニング！ 前回の「いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門」では、Hadoopとテキストマイニングの概要や構成、MapReduceの仕組み、Hadoopの活用場面などを解説し、Hadoopの実行環境を構築しました。今回から、Hadoopを使い、テキストマイニングのMapReduceプログラムを作成していきます。 「青空文庫」というサイトをご存じでしょうか。青空文庫は、著作権が切れた日本の文学作品を掲載しているWebサイトで、青空文庫の全データをDVDや、BitTorrentによる配信で入手できます。今回は、このデータを使ってテキストマイニングを行いましょう。 前回、テキスト分類で、著者の性別、年齢、地域、職業などの属性も推定できると書きましたが、青空文庫は、他のデータにはない、著者属性があります。青空文庫の作品は、著作権が切れて、作者がなくなっている場
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing withPython と同じCreative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
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