similarity(類似性)の基礎(4)内部構造に基づくアプローチ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)活用の為の自然言語の類似性について、データ型やドメイン要素に基づいた類似性の推定
検索技術:Search Technology
similarity(類似性)の基礎(3)言語ベースのアプローチ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)に活用可能な自然言語の類似性の評価への言語的なアプローチ、多言語対応を含めて
similarity(類似性)の基礎(2)文字列ベースのアプローチ
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)の活用の為の自然言語処理のベースとなる生テキストの構造化の為の各種手法まとめ、正規化技術、部分文字列の扱い、編集距離、トークンベース
距離とパス比較について
similarity(類似性)の基礎(1)概要
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)を適用する際に重要となる自然言語の類似性の定義と概要をオントロジーのマッチングをベースに解説する
保護中: 対称関係データのクラスタリング -スペクトラルクラスタリング
グラフの解析等に用いられる関係性の機械学習による抽出、知識抽出と予測、スペクトラルクラスタリング
JumanとKNP
オープンソース日本語自然言語処理(形態素解析、かかり受け解析等)ツールJuman、KNP
OpenNLP
自然言語処理のためのOSS、OpenNLPの使い方
ElastciSearchについて
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)に活用できる検索技術。Elastic search技術の構成とデータ構造
保護中: n-gramについて(検索パターンマッチングのもう一つの手段)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)への活用のための検索技術。検索パターンマッチングのためのn-gramの概要
KPIの具体例
デジタルトランスフォーメーション(DX)や機械学習(ML)、人工知能(AI)の課題設定、問題解決のためのKPIの具体例