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商品の説明
内容（「BOOK」データベースより）
Nグラムモデル、隠れマルコフモデル、確率文法、最大エントロピー法…確率・統計的観点からの言語のモデル化と応用を詳説。この刺激的な分野への、最初の系統的入門書。
内容（「MARC」データベースより）
言語を取り巻く広大な学問分野のうち、計算的方法を中心にその技術的内容を系統的に提示する入門書。4巻ではNグラムモデル、隠れマルコフモデル、最大エントロピー法など確率・統計的観点からの言語のモデル化と応用を解説。
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12 人中、12人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
この本は、Nグラム、HMM、確率文脈自由文法等についてかかれている。
とりわけ著者のバックグラウンドと思われる自然言語の解析を目的としているように見受けられるが、これらは、ゲノムの解析にも使われておりこのような研究をしようと思っている人にとっても有用な情報である。
丁寧に書かれており、理解し易い良書。
とりわけ著者のバックグラウンドと思われる自然言語の解析を目的としているように見受けられるが、これらは、ゲノムの解析にも使われておりこのような研究をしようと思っている人にとっても有用な情報である。
丁寧に書かれており、理解し易い良書。
12 人中、11人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
Manning&Shutzeが「浅く、広く」であるならは、この本は「もうちょっと深く、狭く」であると思います。
比較的丁寧で分かりやすい説明で、ちゃんと最大エントロピー法までカバーしている点はありがたかった。
この本がきちんと理解できていれば、自然言語処理における確率的技法に関して、困ることはあまりないでしょう。
比較的丁寧で分かりやすい説明で、ちゃんと最大エントロピー法までカバーしている点はありがたかった。
この本がきちんと理解できていれば、自然言語処理における確率的技法に関して、困ることはあまりないでしょう。
4 人中、3人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
日本語での統計的自然言語処理として定番の教科書です。
確率的言語モデルは統計的自然言語処理の中核をなす概念で、「文の生起確率」をモデル化することで様々な応用を可能にします。
例えば形態素解析、仮名漢字変換、音声認識、手書き文字認識、機械翻訳などが言語モデルを使っています。
個人的には、修論のときにViterbiアルゴリズムを実装するときにお世話になりました。
確率的言語モデルは統計的自然言語処理の中核をなす概念で、「文の生起確率」をモデル化することで様々な応用を可能にします。
例えば形態素解析、仮名漢字変換、音声認識、手書き文字認識、機械翻訳などが言語モデルを使っています。
個人的には、修論のときにViterbiアルゴリズムを実装するときにお世話になりました。
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