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hamadakoichi
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メガロドン
@teroatautomaton
nokuno「3D化するライブラリ見つけたからやってみた！」yokkuns「そこにどんな意味が？」nokuno「ねーよ」→つかみ合いの大げんかなう
2010-09-19 17:09:14
Hnz
@hnz
@nokuno さんの発表の参考文献 - http://chasen.org/~daiti-m/paper/topic2006.pdf #TokyoR
2010-09-19 17:09:46
メガロドン
@teroatautomaton
topicモデルに使うのです。でも「医療系の話題だと薬とか治療って単語がよく出てくるというのがわかります」って説明は、多分言語処理以外の方からしてみたら「何当たり前のこと言ってるの？馬鹿じゃね？」って思われるんじゃないかと危惧
2010-09-19 17:15:26
Kohta Ishikawa
@_kohta
wwww 文書を解析して言語間の類似性とか共起性みたいなものを理解しておけば、入力候補の選定とかに使える気もしました RT @AntiBayesian あーあ、@_kohtaの質問マジ空気読めてーな。あーあ、マジ萎えるわー（本質突かれて涙目）
2010-09-19 17:15:33
メガロドン
@teroatautomaton
弊社では医療というか保険のテキストマイニングソリューション提供しておりますが、そこでも辞書人手で作りまくりました。2ヶ月ぐらいかけたと思います。結局は人で最強です（ｷﾘｯ
2010-09-19 17:18:59
close_yutori
@kimukou2628
医療用語等のカルテのデータをマイニングする場合には、現状だと辞書を作り込む方が近道 除外するようなパッケージはない？ #TokyoR
2010-09-19 17:19:13
里 洋平
@yokkuns
ありがとうございます！ “@y_shindoh: web siteを点、web site間の距離をリンクを何回辿るかで定義すれば、@yokkunsが言った状況になる。いや、ウェッブ・サイエンス系の本の受け売りですが。 #TokyoR”
2010-09-19 18:49:25
langstat
@langstat
RT @hamadakoichi 「Rによる文書モデルの可視化 ～トピックモデル、ディリクレ分布、LDA」 ( @nokuno さん) http://slidesha.re/8WX0KS #TokyoR
2010-09-19 19:08:49
SAKAUE Akkuş Tatsuya
@sakaue
RT @langstat: RT @hamadakoichi 「Rによる文書モデルの可視化 ～トピックモデル、ディリクレ分布、LDA」 ( @nokuno さん) http://slidesha.re/8WX0KS #TokyoR
2010-09-19 19:34:49
makoto
@DIG11
RT @langstat: RT @hamadakoichi 「Rによる文書モデルの可視化 ～トピックモデル、ディリクレ分布、LDA」 ( @nokuno さん) http://slidesha.re/8WX0KS #TokyoR
2010-09-19 19:38:51