推論技術:inference Technology similarity(類似性)の基礎(5)データ拡張テクニック
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(ML)、機械学習(ML)のため自然言語の類似性。拡張データアプローチを用いたオントロジーマッチングの為の類似度
自然言語処理:Natural Language Processing
推論技術:inference Technology 推論技術:inference Technology 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
推論技術:inference 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
推論技術:inference Technology 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
セマンテックウェブ技術:Semantic web Technology 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
Clojure Clojureでの one hot vectorとcategory vector
自然言語処理の機械学習の用途のためのClojureによるone-hot-vectorとcategory-vectorの実装
Clojure Clojureでのstopword除去
自然言語処理のクレンジング処理で用いるストップワード処理について、複数のClojureとpyhtonでの実装例を以下に示す。Clojureではremove関数を用いる。
Clojure tfidfの概要とClojureでの実装
自然言語処理で用いるtfidfのClojureによる実装
推論技術:inference Technology 保護中: グラフィカルモデル 概要とベイジアンネットワーク
確率的生成モデルへの効率的アプローチの為のグラフィカルモデル概要、ベイジアンネットワーク
検索技術:Search Technology 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