Enviar búsqueda
Cargar
n-gramコーパスを用いた類義語自動獲得手法について
•
13 recomendaciones
•
12,060 vistas
moai kids
Seguir
Tecnología
Denunciar
Compartir
Denunciar
Compartir
1 de 86
Descargar ahora
Descargar para leer sin conexión
Recomendados
GM_Sales & Production_Production Schedule
GM_Sales & Production_Production Schedule
Manya Mohan
MGM MIRAGE MandalayHist
MGM MIRAGE MandalayHist
finance29
Cementite and associates lab 3
Cementite and associates lab 3
abhamber
Ntrust015 web
Ntrust015 web
한국내셔널트러스트 한국내셔널트러스트
conoco phillips 2008Fourth Quarter
conoco phillips 2008Fourth Quarter
finance1
MGM MIRAGE ProForma
MGM MIRAGE ProForma
finance29
MGM MIRAGE Actual
MGM MIRAGE Actual
finance29
Media landscape updater 2011
Media landscape updater 2011
MediaDirectionOMD
Recomendados
GM_Sales & Production_Production Schedule
GM_Sales & Production_Production Schedule
Manya Mohan
MGM MIRAGE MandalayHist
MGM MIRAGE MandalayHist
finance29
Cementite and associates lab 3
Cementite and associates lab 3
abhamber
Ntrust015 web
Ntrust015 web
한국내셔널트러스트 한국내셔널트러스트
conoco phillips 2008Fourth Quarter
conoco phillips 2008Fourth Quarter
finance1
MGM MIRAGE ProForma
MGM MIRAGE ProForma
finance29
MGM MIRAGE Actual
MGM MIRAGE Actual
finance29
Media landscape updater 2011
Media landscape updater 2011
MediaDirectionOMD
WikipediaからのSolr用類義語辞書の自動生成
WikipediaからのSolr用類義語辞書の自動生成
Koji Sekiguchi
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみた
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみた
Yuya Kato
深層学習時代の自然言語処理
深層学習時代の自然言語処理
Yuya Unno
中国最新ニュースアプリ事情
中国最新ニュースアプリ事情
moai kids
mecab-ipadic-NEologd の効果的な使い方
mecab-ipadic-NEologd の効果的な使い方
Toshinori Sato
Pythonで自然言語処理
Pythonで自然言語処理
moai kids
Jubatusでマルウェア分類
Jubatusでマルウェア分類
Shuzo Kashihara
自然言語処理はじめました - Ngramを数え上げまくる
自然言語処理はじめました - Ngramを数え上げまくる
phyllo
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみたら精度96.8%の分類器を簡単に得ることができた話
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみたら精度96.8%の分類器を簡単に得ることができた話
Yuya Kato
ジャストシステムの形態素解析技術 その2 機械学習編
ジャストシステムの形態素解析技術 その2 機械学習編
JustSystems Corporation
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
Takuya Akiba
自然言語処理における機械学習による曖昧性解消入門
自然言語処理における機械学習による曖昧性解消入門
Koji Sekiguchi
自然言語処理 Word2vec
自然言語処理 Word2vec
naoto moriyama
ジャストシステムの形態素解析技術
ジャストシステムの形態素解析技術
JustSystems Corporation
小町のレス数が予測できるか試してみた
小町のレス数が予測できるか試してみた
JubatusOfficial
jubarecommenderの紹介
jubarecommenderの紹介
JubatusOfficial
単語コレクター(文章自動校正器)
単語コレクター(文章自動校正器)
JubatusOfficial
新聞から今年の漢字を予測する
新聞から今年の漢字を予測する
JubatusOfficial
JubaQLご紹介
JubaQLご紹介
JubatusOfficial
jubabanditの紹介
jubabanditの紹介
JubatusOfficial
ปัญหาพิเศษ
ปัญหาพิเศษ
นู๋นุ้ย แจ๋วแว๋ว
Myspace Cube
Myspace Cube
tikim143
Más contenido relacionado
Destacado
WikipediaからのSolr用類義語辞書の自動生成
WikipediaからのSolr用類義語辞書の自動生成
Koji Sekiguchi
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみた
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみた
Yuya Kato
深層学習時代の自然言語処理
深層学習時代の自然言語処理
Yuya Unno
中国最新ニュースアプリ事情
中国最新ニュースアプリ事情
moai kids
mecab-ipadic-NEologd の効果的な使い方
mecab-ipadic-NEologd の効果的な使い方
Toshinori Sato
Pythonで自然言語処理
Pythonで自然言語処理
moai kids
Jubatusでマルウェア分類
Jubatusでマルウェア分類
Shuzo Kashihara
自然言語処理はじめました - Ngramを数え上げまくる
自然言語処理はじめました - Ngramを数え上げまくる
phyllo
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみたら精度96.8%の分類器を簡単に得ることができた話
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみたら精度96.8%の分類器を簡単に得ることができた話
Yuya Kato
ジャストシステムの形態素解析技術 その2 機械学習編
ジャストシステムの形態素解析技術 その2 機械学習編
JustSystems Corporation
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
Takuya Akiba
自然言語処理における機械学習による曖昧性解消入門
自然言語処理における機械学習による曖昧性解消入門
Koji Sekiguchi
自然言語処理 Word2vec
自然言語処理 Word2vec
naoto moriyama
ジャストシステムの形態素解析技術
ジャストシステムの形態素解析技術
JustSystems Corporation
小町のレス数が予測できるか試してみた
小町のレス数が予測できるか試してみた
JubatusOfficial
jubarecommenderの紹介
jubarecommenderの紹介
JubatusOfficial
単語コレクター(文章自動校正器)
単語コレクター(文章自動校正器)
JubatusOfficial
新聞から今年の漢字を予測する
新聞から今年の漢字を予測する
JubatusOfficial
JubaQLご紹介
JubaQLご紹介
JubatusOfficial
jubabanditの紹介
jubabanditの紹介
JubatusOfficial
Destacado
(20)
WikipediaからのSolr用類義語辞書の自動生成
WikipediaからのSolr用類義語辞書の自動生成
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみた
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみた
深層学習時代の自然言語処理
深層学習時代の自然言語処理
中国最新ニュースアプリ事情
中国最新ニュースアプリ事情
mecab-ipadic-NEologd の効果的な使い方
mecab-ipadic-NEologd の効果的な使い方
Pythonで自然言語処理
Pythonで自然言語処理
Jubatusでマルウェア分類
Jubatusでマルウェア分類
自然言語処理はじめました - Ngramを数え上げまくる
自然言語処理はじめました - Ngramを数え上げまくる
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみたら精度96.8%の分類器を簡単に得ることができた話
TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみたら精度96.8%の分類器を簡単に得ることができた話
ジャストシステムの形態素解析技術 その2 機械学習編
ジャストシステムの形態素解析技術 その2 機械学習編
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
乱択データ構造の最新事情 -MinHash と HyperLogLog の最近の進歩-
自然言語処理における機械学習による曖昧性解消入門
自然言語処理における機械学習による曖昧性解消入門
自然言語処理 Word2vec
自然言語処理 Word2vec
ジャストシステムの形態素解析技術
ジャストシステムの形態素解析技術
小町のレス数が予測できるか試してみた
小町のレス数が予測できるか試してみた
jubarecommenderの紹介
jubarecommenderの紹介
単語コレクター(文章自動校正器)
単語コレクター(文章自動校正器)
新聞から今年の漢字を予測する
新聞から今年の漢字を予測する
JubaQLご紹介
JubaQLご紹介
jubabanditの紹介
jubabanditの紹介
Similar a n-gramコーパスを用いた類義語自動獲得手法について
ปัญหาพิเศษ
ปัญหาพิเศษ
นู๋นุ้ย แจ๋วแว๋ว
Myspace Cube
Myspace Cube
tikim143
Tibet trip (Chinese version with lots of pictures)
Tibet trip (Chinese version with lots of pictures)
wx672
Triangulation Sample
Triangulation Sample
Chattichai
BPStudy #45 自転車 de ダイエット
BPStudy #45 自転車 de ダイエット
Mitsukuni Sato
次世代シーケンサのデータ解析 技術開発編
次世代シーケンサのデータ解析 技術開発編
mickey24
Similar a n-gramコーパスを用いた類義語自動獲得手法について
(6)
ปัญหาพิเศษ
ปัญหาพิเศษ
Myspace Cube
Myspace Cube
Tibet trip (Chinese version with lots of pictures)
Tibet trip (Chinese version with lots of pictures)
Triangulation Sample
Triangulation Sample
BPStudy #45 自転車 de ダイエット
BPStudy #45 自転車 de ダイエット
次世代シーケンサのデータ解析 技術開発編
次世代シーケンサのデータ解析 技術開発編
Más de moai kids
FluentdとRedshiftの素敵な関係
FluentdとRedshiftの素敵な関係
moai kids
Twitterのsnowflakeについて
Twitterのsnowflakeについて
moai kids
Programming Hive Reading #4
Programming Hive Reading #4
moai kids
Programming Hive Reading #3
Programming Hive Reading #3
moai kids
"Programming Hive" Reading #1
"Programming Hive" Reading #1
moai kids
Casual Compression on MongoDB
Casual Compression on MongoDB
moai kids
Introduction to MongoDB
Introduction to MongoDB
moai kids
Hadoop Conference Japan 2011 Fallに行ってきました
Hadoop Conference Japan 2011 Fallに行ってきました
moai kids
HBase本輪読会資料(11章)
HBase本輪読会資料(11章)
moai kids
snappyについて
snappyについて
moai kids
第四回月次セミナー(公開版)
第四回月次セミナー(公開版)
moai kids
第三回月次セミナー(公開版)
第三回月次セミナー(公開版)
moai kids
HandlerSocket plugin Client for Javaとそれを用いたベンチマーク
HandlerSocket plugin Client for Javaとそれを用いたベンチマーク
moai kids
Yammer試用レポート(公開版)
Yammer試用レポート(公開版)
moai kids
掲示板時間軸コーパスを用いたワードトレンド解析(公開版)
掲示板時間軸コーパスを用いたワードトレンド解析(公開版)
moai kids
中国と私(仮題)
中国と私(仮題)
moai kids
不自然言語処理コンテストLT資料
不自然言語処理コンテストLT資料
moai kids
Analysis of ‘lang-8’
Analysis of ‘lang-8’
moai kids
Androidの音声認識とテキスト読み上げ機能について
Androidの音声認識とテキスト読み上げ機能について
moai kids
Amebaサーチ使用傾向
Amebaサーチ使用傾向
moai kids
Más de moai kids
(20)
FluentdとRedshiftの素敵な関係
FluentdとRedshiftの素敵な関係
Twitterのsnowflakeについて
Twitterのsnowflakeについて
Programming Hive Reading #4
Programming Hive Reading #4
Programming Hive Reading #3
Programming Hive Reading #3
"Programming Hive" Reading #1
"Programming Hive" Reading #1
Casual Compression on MongoDB
Casual Compression on MongoDB
Introduction to MongoDB
Introduction to MongoDB
Hadoop Conference Japan 2011 Fallに行ってきました
Hadoop Conference Japan 2011 Fallに行ってきました
HBase本輪読会資料(11章)
HBase本輪読会資料(11章)
snappyについて
snappyについて
第四回月次セミナー(公開版)
第四回月次セミナー(公開版)
第三回月次セミナー(公開版)
第三回月次セミナー(公開版)
HandlerSocket plugin Client for Javaとそれを用いたベンチマーク
HandlerSocket plugin Client for Javaとそれを用いたベンチマーク
Yammer試用レポート(公開版)
Yammer試用レポート(公開版)
掲示板時間軸コーパスを用いたワードトレンド解析(公開版)
掲示板時間軸コーパスを用いたワードトレンド解析(公開版)
中国と私(仮題)
中国と私(仮題)
不自然言語処理コンテストLT資料
不自然言語処理コンテストLT資料
Analysis of ‘lang-8’
Analysis of ‘lang-8’
Androidの音声認識とテキスト読み上げ機能について
Androidの音声認識とテキスト読み上げ機能について
Amebaサーチ使用傾向
Amebaサーチ使用傾向
Último
AWS Community Day CPH - Three problems of Terraform
AWS Community Day CPH - Three problems of Terraform
Andrey Devyatkin
Mcleodganj Call Girls 🥰 8617370543 Service Offer VIP Hot Model
Mcleodganj Call Girls 🥰 8617370543 Service Offer VIP Hot Model
Deepika Singh
Why Teams call analytics are critical to your entire business
Why Teams call analytics are critical to your entire business
panagenda
Apidays New York 2024 - The value of a flexible API Management solution for O...
Apidays New York 2024 - The value of a flexible API Management solution for O...
apidays
Understanding the FAA Part 107 License ..
Understanding the FAA Part 107 License ..
Christopher Logan Kennedy
Polkadot JAM Slides - Token2049 - By Dr. Gavin Wood
Polkadot JAM Slides - Token2049 - By Dr. Gavin Wood
Juan lago vázquez
Corporate and higher education May webinar.pptx
Corporate and higher education May webinar.pptx
Rustici Software
CNIC Information System with Pakdata Cf In Pakistan
CNIC Information System with Pakdata Cf In Pakistan
danishmna97
Connector Corner: Accelerate revenue generation using UiPath API-centric busi...
Connector Corner: Accelerate revenue generation using UiPath API-centric busi...
DianaGray10
How to Troubleshoot Apps for the Modern Connected Worker
How to Troubleshoot Apps for the Modern Connected Worker
ThousandEyes
Rising Above_ Dubai Floods and the Fortitude of Dubai International Airport.pdf
Rising Above_ Dubai Floods and the Fortitude of Dubai International Airport.pdf
Orbitshub
presentation ICT roal in 21st century education
presentation ICT roal in 21st century education
jfdjdjcjdnsjd
Platformless Horizons for Digital Adaptability
Platformless Horizons for Digital Adaptability
WSO2
Apidays New York 2024 - The Good, the Bad and the Governed by David O'Neill, ...
Apidays New York 2024 - The Good, the Bad and the Governed by David O'Neill, ...
apidays
Six Myths about Ontologies: The Basics of Formal Ontology
Six Myths about Ontologies: The Basics of Formal Ontology
johnbeverley2021
EMPOWERMENT TECHNOLOGY GRADE 11 QUARTER 2 REVIEWER
EMPOWERMENT TECHNOLOGY GRADE 11 QUARTER 2 REVIEWER
MadyBayot
Exploring Multimodal Embeddings with Milvus
Exploring Multimodal Embeddings with Milvus
Zilliz
Cloud Frontiers: A Deep Dive into Serverless Spatial Data and FME
Cloud Frontiers: A Deep Dive into Serverless Spatial Data and FME
Safe Software
+971581248768>> SAFE AND ORIGINAL ABORTION PILLS FOR SALE IN DUBAI AND ABUDHA...
+971581248768>> SAFE AND ORIGINAL ABORTION PILLS FOR SALE IN DUBAI AND ABUDHA...
?#DUbAI#??##{{(☎️+971_581248768%)**%*]'#abortion pills for sale in dubai@
Cloud Frontiers: A Deep Dive into Serverless Spatial Data and FME
Cloud Frontiers: A Deep Dive into Serverless Spatial Data and FME
Safe Software
Último
(20)
AWS Community Day CPH - Three problems of Terraform
AWS Community Day CPH - Three problems of Terraform
Mcleodganj Call Girls 🥰 8617370543 Service Offer VIP Hot Model
Mcleodganj Call Girls 🥰 8617370543 Service Offer VIP Hot Model
Why Teams call analytics are critical to your entire business
Why Teams call analytics are critical to your entire business
Apidays New York 2024 - The value of a flexible API Management solution for O...
Apidays New York 2024 - The value of a flexible API Management solution for O...
Understanding the FAA Part 107 License ..
Understanding the FAA Part 107 License ..
Polkadot JAM Slides - Token2049 - By Dr. Gavin Wood
Polkadot JAM Slides - Token2049 - By Dr. Gavin Wood
Corporate and higher education May webinar.pptx
Corporate and higher education May webinar.pptx
CNIC Information System with Pakdata Cf In Pakistan
CNIC Information System with Pakdata Cf In Pakistan
Connector Corner: Accelerate revenue generation using UiPath API-centric busi...
Connector Corner: Accelerate revenue generation using UiPath API-centric busi...
How to Troubleshoot Apps for the Modern Connected Worker
How to Troubleshoot Apps for the Modern Connected Worker
Rising Above_ Dubai Floods and the Fortitude of Dubai International Airport.pdf
Rising Above_ Dubai Floods and the Fortitude of Dubai International Airport.pdf
presentation ICT roal in 21st century education
presentation ICT roal in 21st century education
Platformless Horizons for Digital Adaptability
Platformless Horizons for Digital Adaptability
Apidays New York 2024 - The Good, the Bad and the Governed by David O'Neill, ...
Apidays New York 2024 - The Good, the Bad and the Governed by David O'Neill, ...
Six Myths about Ontologies: The Basics of Formal Ontology
Six Myths about Ontologies: The Basics of Formal Ontology
EMPOWERMENT TECHNOLOGY GRADE 11 QUARTER 2 REVIEWER
EMPOWERMENT TECHNOLOGY GRADE 11 QUARTER 2 REVIEWER
Exploring Multimodal Embeddings with Milvus
Exploring Multimodal Embeddings with Milvus
Cloud Frontiers: A Deep Dive into Serverless Spatial Data and FME
Cloud Frontiers: A Deep Dive into Serverless Spatial Data and FME
+971581248768>> SAFE AND ORIGINAL ABORTION PILLS FOR SALE IN DUBAI AND ABUDHA...
+971581248768>> SAFE AND ORIGINAL ABORTION PILLS FOR SALE IN DUBAI AND ABUDHA...
Cloud Frontiers: A Deep Dive into Serverless Spatial Data and FME
Cloud Frontiers: A Deep Dive into Serverless Spatial Data and FME
n-gramコーパスを用いた類義語自動獲得手法について
1.
n-gram
1
2.
NLP
2
3.
✓ n-gram
- n-gram - n-gram ✓ n-gram - - ✓ Ameba n-gram - n-gram - - 3
4.
n-gram
4
5.
N n-1
n .... 5
6.
N n-1
n .... _ _ _ _ 6
7.
n 2-gram
_ _ _ _ _ _CD _ _ _ _ 7
8.
n 2-gram
_ _ _ _ _ _CD _ _ _ _ 8
9.
n 2-gram
_ _ _ _ _ _CD _ _ _ _ 9
10.
n 2-gram
_ _ _ _ _ _CD _ _ _ _ 10
11.
11
12.
n-gram
12
13.
13
14.
GSK
※ n MeCab 14
15.
15
16.
※ n
MeCab ipadic 16
17.
17
18.
18
19.
19
20.
✓ n-gram
- n-gram - n-gram ✓ n-gram - - ✓ Ameba n-gram - n-gram - - 20
21.
Baidu
21
22.
22
23.
※Google
23
24.
24
25.
• •
Baidu 25
26.
−
− NG 26
27.
−
− 27
28.
_
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _2038_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 28
29.
_
_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _2038_ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ 29
30.
1.
w v ※ n-gram 2. w v Weight 3. wi wj Measure 30
31.
n-gram
n-gram n > 1) 1-gram 31
32.
Weight freq(w)
w freq(v) v freq(w,v) w v 32
33.
Measure [2010
] Simpson Jaccard Simpson-Jaccard ※Vi Vj wi,wj ※Simpson Jaccard 33
34.
[2010
]http://nlp.nagaokaut.ac.jp/arc/10/10NLP-asakura.pdf 34
35.
35
36.
10
... 36
37.
1. 2.
Simpson-Jaccard [ 2010] 3. 2+ [ 2010] • • 37
38.
38
39.
39
40.
•
→ → • 5 9 • 40
41.
10
× [ ] → → ..... 100 41
42.
42
43.
• • • • BootStrap
43
44.
44
45.
- FX 0.0701096506659567 -
0.06259698742992559 - 0.06042366216085525 - 0.058799844151470174 - 0.05735695738694635 - 0.055435815549429605 - 0.05232985446935419 - 0.04980454574094188 - 0.04927509063333216 - 0.04824717092086649 45
46.
-
0.13373671096183018 - 0.0918404883164821 - 0.08504703320048444 - 0.07961197269662577 - 0.07711954365644495 - 0.07702996997666198 - 0.07662113919947415 - 0.0725147419575286 - 0.06882302518118967 - 0.06849300043195472 46
47.
-
0.46469658771106315 - 0.11975034678985662 - 0.1097484574232766 - 0.09879163577196441 - 0.09813513570488815 - <EMOJI_546> 0.09719796981762122 - 0.09570307958644202 - 0.09472409933583924 - □ 0.09466494353310652 - 0.0939216442782036 47
48.
-
0.1315343475643398 - 0.09995353106829284 - <EMOJI_195> 0.07684385370515374 - 0.0668208753259571 - 0.064557866506281 - 0.06399098585323154 - 0.0631873841230999 - 0.059873448412962174 - 0.058499392875879214 - 0.05843526443912576 48
49.
-
0.05180321648370331 - 0.04568992635712712 - 0.03513069449040805 - 0.027690371652517847 - 0.024491134248894916 - 0.024070717542493413 - 0.013918762159274874 - <EMOJI_1BE> 0.013795160758545503 - 0.011283944598435737 - 0.009334867761007871 49
50.
• •
50
51.
51
52.
Baidu
n-gram UI 1. 2. 3. 2. Trie Double Array Trie Tree 4. Trie Common Prefix Search 52
53.
53
54.
Amazon EC2 High Performance
Computing(HPC) 2010/07/13 1.6$ / hour ( 150 54
55.
Amazon EC2 HPC
4GB 55
56.
✓ n-gram
- n-gram - n-gram ✓ n-gram - - ✓ Ameba n-gram - n-gram - - 56
57.
Ameba n-gram
57
58.
Ameba
n-gram n 7 MeCab ipadic 1 122,500 / 2 1,195,628 3 1,586,205 / 4 1,021,938 5 499,788 / 6 231,064 7 117,515 58
59.
n
59
60.
• • •
• (<EMOJI_xxx>) • 7,500 • Ameba 60
61.
•
MeCab ipadic • Hadoop • Map/Reduce 5 • -gram • • → • → • Unicode NFKC • • 61
62.
Unicode
※ • • • • 62
63.
• •
63
64.
64
65.
<EMOJI_031> - <EMOJI_123>
0.25245663283888076 <EMOJI_031> - 0.23865945647496203 <EMOJI_031> - 0.2233787922434289 <EMOJI_031> - <EMOJI_139> 0.21505030767963476 <EMOJI_031> - <EMOJI_320> 0.20905272608162664 <EMOJI_031> - <EMOJI_176> 0.20767832299973635 <EMOJI_031> - ww 0.20396530274266259 <EMOJI_031> - <EMOJI_035> 0.1952646415960877 <EMOJI_031> - <EMOJI_029> 0.19118380193173534 <EMOJI_031> - 0.18532801238518545 65
66.
<EMOJI_022> -
5.05433098481788 <EMOJI_022> - <EMOJI_106> 0.21255982715221317 <EMOJI_022> - <EMOJI_178> 0.20371824309787556 <EMOJI_022> - <EMOJI_105> 0.19694261277461542 <EMOJI_022> - <EMOJI_324> 0.1960739883132334 <EMOJI_022> - <EMOJI_028> 0.19591157145392102 <EMOJI_022> - <EMOJI_143> 0.19367459051404434 <EMOJI_022> - <EMOJI_089> 0.1894972913601391 <EMOJI_022> - <EMOJI_319> 0.1853140205685605 <EMOJI_022> - <EMOJI_187> 0.18316119166397835 66
67.
<EMOJI_021> -
0.1980766824375306 <EMOJI_021> - 0.160789228797033 <EMOJI_021> - <EMOJI_143> 0.15832172025846883 <EMOJI_021> - <EMOJI_325> 0.15752899334689507 <EMOJI_021> - 0.15600103135195192 <EMOJI_021> - <EMOJI_089> 0.15588927293536636 <EMOJI_021> - <EMOJI_144> 0.15288842785042273 <EMOJI_021> - <EMOJI_141> 0.15264128047608577 <EMOJI_021> - <EMOJI_022> 0.1524110403297163 <EMOJI_021> - 0.1520281112500744 67
68.
<EMOJI_077> -
0.20100120017122702 <EMOJI_077> - <EMOJI_075> 0.16814782000472359 <EMOJI_077> - <EMOJI_188> 0.16407662484190644 <EMOJI_077> - <EMOJI_134> 0.1598560562097877 <EMOJI_077> - 0.15753861586037332 <EMOJI_077> - <EMOJI_007> 0.1520971768068388 <EMOJI_077> - <EMOJI_014> 0.15101611087607572 <EMOJI_077> - <EMOJI_162> 0.15081721574211884 <EMOJI_077> - <EMOJI_044> 0.14580103348348722 <EMOJI_077> - 0.13778630432134603 68
69.
<EMOJI_181> - <EMOJI_150>
0.0998223599336455 <EMOJI_181> - <EMOJI_169> 0.09619906986114168 <EMOJI_181> - 0.09407484828035773 <EMOJI_181> - 0.0751037382171799 <EMOJI_181> - <EMOJI_008> 0.06918233066750942 <EMOJI_181> - 0.05804747259025906 <EMOJI_181> - 0.05277048261006679 <EMOJI_181> - 0.05059336124231738 <EMOJI_181> - 0.049448742078198986 <EMOJI_181> - <EMOJI_113> 0.04768875635910332 69
70.
70
71.
Markov Clustering Algorithm (
= ≒ ) ※MCL:http://www.micans.org/mcl/ 71
72.
(
<> < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < <end> < > < > < > < > > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > <CD> < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < < > < > <CD> < > > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < < > < > < > > < > < > <CD> < > < > < > < > < > < < > < > < > > < > < > < > < > < > <NEW> < > < > <NEW> < > < > < > < > < > < > 72
73.
<
> < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > <NEW> < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > < > 73
74.
• •
74
75.
75
76.
(`
ω ) (` ) - 0.1768694301100037 (` ) - ⊃ 0.09913242362438676 (` ) - ({( 0.09405018119300235 (` ) - 0.031062102211042445 (` ) - 0.028857016807085342 (` ) - 0.02608930784914413 (` ) - σ 0.022498088286870093 (` ) - 0.016193426515270032 (` ) - ω 0.016122858488317616 (` ) - 0.01345138088760404 76
77.
(^∀^) (^∀^)
- 0.06916344408426699 (^∀^) - 0.06890434881805171 (^∀^) - 0.06795858079282872 (^∀^) - 0.05823929001282186 (^∀^) - 0.05591209864361552 (^∀^) - 0.055199102468491 (^∀^) - 0.0529766713691993 (^∀^) - 0.04651788654030653 (^∀^) - 0.04506786291842584 77
78.
(*́д`) (*́д`) -
0.11168727359492218 (*́д`) - 0.10079146007557346 (*́д`) - 0.09144542975809382 (*́д`) - 0.08668152231221557 (*́д`) - 0.0828216114116598 (*́д`) - 0.07886784003012988 (*́д`) - 0.07516063088790395 (*́д`) - д 0.04393643491834669 (*́д`) - 0.04391789518745296 (*́д`) - 0.041770270015884854 78
79.
(/ω) (/ω) -
0.16208491557582996 (/ω) - /// 0.12872038557250623 (/ω) - 0.1280711164456965 (/ω) - 0.11152828905321341 (/ω) - 0.09964963425187295 (/ω) - 0.09765195595553885 (/ω) - 0.09551633971030135 (/ω) - 0.08766541396665446 (/ω) - 0.0857860000269694 (/ω) - 0.07871911676808412 79
80.
(^0^)/ (^0^)/ -
0.09445225976273072 (^0^)/ - 0.036873637365873665 (^0^)/ - 0.026846223878548046 (^0^)/ - 0 0.024911172513660745 (^0^)/ - 0.019634091253330398 (^0^)/ - 0.01680880907554066 (^0^)/ - ^ 0.016789481994256183 (^0^)/ - 0.016144113065194438 (^0^)/ - 0.015391342223916664 (^0^)/ - .01494851710964888 0 80
81.
Google Docs
200 http://docs.google.com/leaf? id=0B5kuQ0wVMAkMNmRhMzM3YzYtYjNlOS00YWI0LWFhYjktZDM2MDFiNWQwY2Zh&hl=ja&a uthkey=CLbOpdEE 81
82.
•
82
83.
83
84.
• • n-gram
84
85.
• 100% •
85
86.
86
Descargar ahora