Submit Search
Upload
Prologで構文解析という昔話
•
4 likes
•
4,429 views
宏明 塩原
Follow
Prologと生成文法理論で構文解析をする事例をかなり端折って紹介しますよ
Read less
Read more
Technology
Slideshow view
Report
Share
Slideshow view
Report
Share
1 of 17
Download now
Download to read offline
Recommended
Osc2014 聞くだけじゃもったいない!観客と発表者の双方向通信を実現する「投げ銭box」
Osc2014 聞くだけじゃもったいない!観客と発表者の双方向通信を実現する「投げ銭box」
Fumihito Yokoyama
国内5000万人以上が利用するLINEを集客に活かせ! 50の成功例で学ぶ、LINE@でお店をPRする方法:山崎潤一郎先生
国内5000万人以上が利用するLINEを集客に活かせ! 50の成功例で学ぶ、LINE@でお店をPRする方法:山崎潤一郎先生
schoowebcampus
Ai入門 in prolog
Ai入門 in prolog
Shun Ichikawa
Monadicプログラミング マニアックス
Monadicプログラミング マニアックス
Tomoharu ASAMI
Differentiable neural conputers
Differentiable neural conputers
naoto moriyama
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
Recruit Technologies
論文紹介 Semi-supervised Learning with Deep Generative Models
論文紹介 Semi-supervised Learning with Deep Generative Models
Seiya Tokui
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
Recommended
Osc2014 聞くだけじゃもったいない!観客と発表者の双方向通信を実現する「投げ銭box」
Osc2014 聞くだけじゃもったいない!観客と発表者の双方向通信を実現する「投げ銭box」
Fumihito Yokoyama
国内5000万人以上が利用するLINEを集客に活かせ! 50の成功例で学ぶ、LINE@でお店をPRする方法:山崎潤一郎先生
国内5000万人以上が利用するLINEを集客に活かせ! 50の成功例で学ぶ、LINE@でお店をPRする方法:山崎潤一郎先生
schoowebcampus
Ai入門 in prolog
Ai入門 in prolog
Shun Ichikawa
Monadicプログラミング マニアックス
Monadicプログラミング マニアックス
Tomoharu ASAMI
Differentiable neural conputers
Differentiable neural conputers
naoto moriyama
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
Recruit Technologies
論文紹介 Semi-supervised Learning with Deep Generative Models
論文紹介 Semi-supervised Learning with Deep Generative Models
Seiya Tokui
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
実践Excelスクレイピング
実践Excelスクレイピング
宏明 塩原
Heroku tips1
Heroku tips1
Shunji Konishi
つくっておぼえる!仮想マシン〜直前で実装編〜
つくっておぼえる!仮想マシン〜直前で実装編〜
Eric Sartre
IoTの原点
IoTの原点
Shinichi Takahashi
PyCon APAC 2013 Web Secure Coding
PyCon APAC 2013 Web Secure Coding
Gouji Ochiai
BrowserMob-Proxyのお話
BrowserMob-Proxyのお話
Masahiko Hashimoto
おとなのテキストマイニング
おとなのテキストマイニング
Munenori Sugimura
IT業界における伝統芸能の継承 #hachiojipm
IT業界における伝統芸能の継承 #hachiojipm
鉄次 尾形
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
atsushi061452
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
Sony - Neural Network Libraries
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
yassun7010
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
ssuserbefd24
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
atsushi061452
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
harmonylab
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance
More Related Content
Similar to Prologで構文解析という昔話
実践Excelスクレイピング
実践Excelスクレイピング
宏明 塩原
Heroku tips1
Heroku tips1
Shunji Konishi
つくっておぼえる!仮想マシン〜直前で実装編〜
つくっておぼえる!仮想マシン〜直前で実装編〜
Eric Sartre
IoTの原点
IoTの原点
Shinichi Takahashi
PyCon APAC 2013 Web Secure Coding
PyCon APAC 2013 Web Secure Coding
Gouji Ochiai
BrowserMob-Proxyのお話
BrowserMob-Proxyのお話
Masahiko Hashimoto
おとなのテキストマイニング
おとなのテキストマイニング
Munenori Sugimura
IT業界における伝統芸能の継承 #hachiojipm
IT業界における伝統芸能の継承 #hachiojipm
鉄次 尾形
Similar to Prologで構文解析という昔話
(8)
実践Excelスクレイピング
実践Excelスクレイピング
Heroku tips1
Heroku tips1
つくっておぼえる!仮想マシン〜直前で実装編〜
つくっておぼえる!仮想マシン〜直前で実装編〜
IoTの原点
IoTの原点
PyCon APAC 2013 Web Secure Coding
PyCon APAC 2013 Web Secure Coding
BrowserMob-Proxyのお話
BrowserMob-Proxyのお話
おとなのテキストマイニング
おとなのテキストマイニング
IT業界における伝統芸能の継承 #hachiojipm
IT業界における伝統芸能の継承 #hachiojipm
Recently uploaded
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
atsushi061452
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
Sony - Neural Network Libraries
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
yassun7010
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
ssuserbefd24
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
atsushi061452
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
iPride Co., Ltd.
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
NTT DATA Technology & Innovation
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
harmonylab
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance
Recently uploaded
(14)
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
Prologで構文解析という昔話
1.
Prologで構文解析という昔話 しおばらひろあき@ハイロウテック ゆるふわ非構造#1
(2014/09/28)
2.
自己紹介 • しおばらひろあき
• 合同会社ハイロウテック代表社員 • http://www.hilotech.jp/ • Webの下から上まで全般が守備範囲 • 最近はなぜかドールの衣装販売もしている…
3.
テーマ 自然言語の文章を Prologで構文解析してた事例
4.
ごめんなさい… • 昔話です
• 20年前! • いろんな意味で、いまは通用しない(かも) • 技術的に端折ったり間違ってるところがあるかも • http://www.hilotech.jp/contact でそっと教えてね!
5.
構文解析って? 音声分析形態素解析 構文解析
意味分析や 機械翻訳 文章の構造を 解析する ココ! とかOCR。 テキスト対象 の場合は不要 MeCabとか Kuromoji
6.
どうやる?(20~30年前の話) チョムスキーの「生成文法理論」 と
Prologでやろうぜ!
7.
生成文法理論って? 日本語とか英語とかの個別言語は、 「形式文法」によってルールを記述できる
人間は、生まれながらにして共通の 「普遍文法」をもっている ノーム・チョムスキー
8.
英語を形式文法で記述してみる • 仮に英語に
以下のようなバリエーションしかないとして… Tom broke the cop. • 英語のルールは形式文法でこう書ける { s → n,vp. vp → v,np. np → d^,n. v → { broke }. d → { the }. n → { tom, cup}. } 品詞分類は伝統文法とは違う! ・s : sentence ・vp : verbal phrase ・np : noun phrase ・v : verb ・d : determiner ・n : noun
9.
Prologって? • 非手続型言語
• 述語論理で記述する論理型言語 • おフランス製 • 人工知能やエキスパートシステム分野で、 日本でも一時期流行った • 実装はいろいろある
10.
Prologって? • プログラム例
% 三段論法 % 事実: ソクラテスは人間である human('Socrates'). % ルール: 人間は死ぬ die(X) :- human(X). • 実行例 ?- die(‘Socrates’). true. • 推論してくれる! ←←形式文法に似てる!!
11.
Prologで英語の形式文法を書いてみよう! • たとえばこんな感じ
{ s → n,vp. vp → v,np. np → d^,n. v → { broke }. d → { the }. n → { tom, cup}. } s(X,Y) :- np(X,Z),vp(Z,Y). vp(X,Y) :- v(X,Z),np(Z,Y). np(X,Y) :- d(X,Z),n(Z,Y). np(X,Y) :- n(X,Y). v([broke|X],X). d([the|X],X). n([tom|X],X). n([cup|X],X). 一部省略します
12.
文章を与えて構文解析させてみる • こんなふうに出力が可能
?- s([tom,broke,the,cup],[]). s(n(tom), vp(v(broke), np(d(the), n(cup)))) true. • 木構造での表示もできる
13.
発展 統語規則・辞書を増やせば多くの文章 を構文解析できる
英語以外の言語でも対応できる • 実際、しおばらはロシア語でやっていました
14.
どこらへんが昔話なの? • 今は統計学的手法(機械学習)が使われる
• vs. 「CaboCha」 • サポートベクターマシンで構文解析する • Prologがあまり使われない… • ICOTなどの政治的な経緯があり忌避されるように • ぶっちゃけPrologの使い方がわからん • 生成文法理論にも批判が多い • 「気に入らない」とかいろいろ…
15.
でも… 温故知新
16.
温故知新 • 統計学的手法以外のアプローチは必要
• 「機械学習型でうまくいかなければ別の方法で…」と最適 な手法を判断して適応する • 大量の自然言語データを Prolog形式に変換する手法も考えられる • Prolog自体はユニーク • 知ってると変人としていばれる
17.
ご清聴感謝します
Download now