第80回知識ベースシステム研究会を開催したが，二日間で58名の方々に参加して頂き，積極的に議論に加わって頂いた．この場を借りて，参加してくれた方々に感謝したい．大変遅くなった（爆）が，Googleの工藤拓氏による招待講演「大規模テキスト処理を支える形態素解析技術」の概要を，このブログで報告しておきたい．工藤氏の専門分野は統計的自然言語処理と機械学習であるが，日本語形態素解析エンジンMeCabの開発者であり，他にも自然言語処理関連の有益なツールや，Webベースの日本語入力を可能にするAjax IMEのようなユニークなサービスを提供しているなど，時代をリードする研究開発者の一人である．彼の活動に興味があれば，彼のブログ「きまぐれ日記」は必見だろう． なお，当日は弊社側の不手際で，予定していた工藤氏の重要なデモをおこなうことができなかった．弊社はネットワーク会社であるにもかかわらず，ネットワーク
いわゆる「Web2.0」っぽい要素である「タグ」。 一般にはタグ付けは手動で行うわけですが、自然言語テキストへのタグ付け(キーワード抽出)を自動で行うことができれば、あれこれと可能性が広がって楽しそう……しかし、それは実現が難しかったり高コストだったりして、簡単に手を出せる解はあまりありません。 ラボの奥さんの作成したキーワード抽出モジュール Lingua::JA::Summarize は次の特徴を持っています。 動作要件の敷居が低い 辞書のメンテナンスをしなくても、未知語や熟語もある程度抽出してくれる 希望の結果に近づけるためのチューニングが可能 本モジュールを使って、サイボウズ・ラボ内での情報交換を行っている社内掲示板をスレッド単位で解析しているのですが、辞書を一切チューニングしていない状態でも「しょこたん☆ぶろぐ」や「猫かぶり隊隊員ニャンコ達」などの特徴的なキーワードが抽出されます（
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