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Pyhtonによる文章要約LexRankを作る

ランニングできず 英語できず

 Sockerの構文RNNの論文を読みはじめる。構文RNNによる分散表現が、感情分析や発話分析上、良い結果を示すのは驚きであるが一方当然との思いもある。このRNNがLSTMでなく単純なRNNである事も説得力がある。

https://nlp.stanford.edu/pubs/SocherHuvalManningNg_EMNLP2012.pdf

 Pythonの練習を兼ねて文章要約のLexRankを作る。これは文と文との類似性をTF-IDF情報量(言葉間の有意な関係を示す指標)の行列で計算して、その固有値で相関のランキングをするものである。

 

TF-IDFと情報量(エントロピー)の関連性を計算する | Welcome to Singularity

アリスの不思議な国の先頭50行での要約の結果。「突然穴に落ちたと」要約されている。

when suddenly, thump .
thump .
once or twice she had peeped into the book her sister was reading, but it had no pictures or conversations in it, `and what is the use of a book,' thought Alice `without pictures or conversation? .

GitHub - mabonki0725/LexRank: This is extract high rank sentence as LexRank by Python.


  夕方大学で原祥尭先生のROSデモ動画を見せ、私の研究したいイメージを示す。やはり動画での説明は説得力がある。ラズパイマウスで行うのは高価なレーザセンサーと分り対策に悩む。あと半年でどの様なことができるか試練が続く。

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