Book/言語と心理の統計 (統計科学のフロンティア10)

言語と心理の統計 (統計科学のフロンティア10)†

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@Book{jb,
 author =    "金 明哲 and 村上 征勝 and 永田 昌明 and 大津 起夫 and 山西 健司",
 title =        "言語と心理の統計 --- ことばと行動の確率モデルによる分析",
 publisher =    "岩波書店",
 year =         2003,
 volume =    10,
 series =    "統計科学のフロンティア",
 yomi =      "Kin and Murakami and Nagata and Ohtsu and Yamanishi"
}

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キーワード†

自然言語処理, 形態素解析, 隠れMarkovモデル, Viterbiアルゴリズム, 固有表現抽出, 最大エントロピー法, テキスト分類, k最近傍法, 単純ベイズ法, ブースティング, SVM, 統計的機械翻訳, 情報理論, IBM翻訳モデル, EMアルゴリズム, スタックデコーダ

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メモ†

以下の4部構成

文章の統計とは
確率モデルによる自然言語処理
社会調査データからの推論：実践的入門
データとテキストのマイニング

ここでは第2部について．雑談@くどう:書籍/自然言語処理で述べられているように，Book/確率的言語モデル以降の統計的自然言語処理技術．

隠れMarkovモデルを用いた形態素解析
人名や地名などの固有表現にタグを付ける固有表現抽出を隠れMarkovモデルやクラス分類手法を用いて行う方法
テキスト分類で代表的なクラス分類手法を簡単に取り上げる
言語Aの文 e が与えられたときの，言語Bの文 f 生じる条件付確率分布 Pr[f|e] を考え，あらゆる言語 B の文の中で，Pr[f|e] を最大化する文を翻訳文とする統計的機械翻訳．5種類のIBM翻訳モデルについて説明