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人気順 10 users 50 users 100 users 500 users 1000 users言語処理するのに Python でいいの? #PyDataTokyo
Transcript 1. 言語処理するのに Python でいいの? PyData.Tokyo #5 2015/5/22 サイボウズ・ラボ株式会社 中谷 秀洋(@shuyo) 2. @shuyo 3. 今日の発表の姉妹編 • 数式を綺麗にプログラミングするコツ – http://www.slideshare.net/shuyo/programming-based-on-formula – 夏のプ... 続きを読む
猫に教えてもらうルベーグ可測
猫に教えてもらうルベーグ可測 Presentation Transcript 猫に教えてもらうルベーグ可測 #みどりぼん 3 2014/6/10 @shuyo とあるビッグデータな勉強会が 開催されたある日の夜のこと── あ~、にゃー先生~ 聞いてくださいよ~ ((( どうしたにゃ バグ直したら精度下がっちゃったよぅな顔にゃ 「本当にわかったとは言えにゃい」とか 本当にわかってる人は言わにゃいから... 続きを読む
Knerser-Ney スムージングによる文書生成 - Mi manca qualche giovedi`?
言語モデル, 文書生成, 言語処理少し前に Knerser-Ney スムージングの性能を測ってみた記事 を書いたが、今回は Knerser-Ney スムージングによる n-Gram 言語モデルで文書生成を行なってみた。スクリプトはこちら。 https://github.com/shuyo/iir/blob/master/ngram/knlm.py 適当なテキストファイル(複数可)を入力すると、1行... 続きを読む
ノンパラベイズ入門の入門
機械学習×プログラミング勉強会 vol.2 での発表資料です。 ベイズの何が嬉しいか、ノンパラベイズの何が嬉しいかを数式を使わず語ります。 ノンパラベイズ入門の入門 — Presentation Transcript ノンパラベイズ入門の入門 2012/11/09 MLxPGstudy中谷 秀洋 (@shuyo, id:n_shuyo) サイボウズ・ラボ 資料について• やること – ベイズって何... 続きを読む
PRML読書会の思い出(と復々習レーンkick-offのお知らせ) - naoya_t@hatenablog
しっかし3年前の6月にPRMLを読み始め「事前分布? なにそれおいしいの」だった頃のshuyoに「3年後には言語処理学会やNAISTで発表してんねんで」とつぶやいてみたい。信じないだろうけどw PRML読書会を始めてくださった @naoya_t さんには感謝しまくってもし足りない— Nakatani Shuyoさん (@shuyo) 4月 9, 2012PRML読もうとか言い出したのもう3年前にな... 続きを読む
∞-gram を使った短文言語判定
∞-gram を使った短文言語判定 - Presentation Transcript ∞-gram による短文言語判定 2011/11/23 TokyoNLP #8 中谷 秀洋@サイボウズ・ラボ @shuyo / id:n_shuyo アジェンダ• 言語判定• 極大部分文字列• 実装• コーパス作りと正規化• 評価 言語判定 これ何語?• Ik kan er nooit tegen als me... 続きを読む