近年検索エンジンのBaiduは不自然言語処理コンテストなるものを開催し、今日が締切のはずだったのだが24時間延長されたらしいことを聞いてBaiduコーパスをダウンロードしたid:nokunoは仕事帰りの電車で思いついたアイデアを30分ほどで実装してみたところそれなりに面白い結果がでたので応募してみることにした。そもそもBaiduのコーパスはエロいというのを最初に誰かが言ったら@mhagiwaraさんがこんなツイートをしたことに話は遡る。インターネットがエロいのは誰でも知っている。けれど、ケータイウェブが特別にエロいのか？ については寡聞にして知らなかったため、検証してみることにした。今回はケータイウェブがエロいかどうかを検証するため、以下のコーパス（N-gramデータ）を相互に比較することとした。Baidu N-gram（Baidu絵文字入りモバイルウェブコーパス） 今回のメインターゲット
突然ですが、穴埋めクイズです。下線部に入る単語はなんでしょう? グーグルで_____ おそらく、「検索」「調べる」「探す」といった単語を思いつくのではないでしょうか？ 実際に、Webにあるドキュメントをくまなく調べ、「グーグルで」の後にくる単語を調べると、「検索」が1位であるとがわかります。 一般に、直前の(N-1)個の単語を見て、次の単語を予測するモデルをN-gram言語モデルといいます。さきほどは、「グーグル」 と 「で」の2単語から次を予想しているので、3-gram言語モデルの例となります。現時点の単語が、直前の(N-1)個のみに影響を受けるという仮説は、一見現実離れしているようですが、実際には非常に有効な場合も多く、かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに広く用いられています。たとえば、音声認識の場合、ノイズ等で現時点の単語をシステムが聞き取れなくても、言語モデル
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