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ボストンのAI企業 日本へ:BIG DATA ANALYTICS TOKYO

2017年 1月 24日

2月7-8日のBig Data Analytics Tokyo では、ボストンのハイテク新興企業のリーダー7人が講演します。人工知能と機械学習の最先端企業 Ditto Labs, Luminoso, RapidMiner などの創業者達です。さらに、MITや東京大学の研究者、IBM, Google, Elastic, Cloudera などの第一人者による20以上の講演も予定されています。

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Rosette API で関係の検出がさらに容易に

2017年 1月 18日

Rosette API 1.5の新機能や改善点について本ブログに連載していきます。初回は特定タイプの関係抽出の紹介です。
関係抽出はエンティティと文中の関連情報との関係を識別する機能です。新バージョンは、主にビジネスや家族関係(間柄)に特化した17の関係タイプを抽出するようにトレーニングされているので、2つのエンティティ間のこれらの関係を正確に抽出できます。もちろん、この17タイプ以外の関係を抽出することもできます。

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Basis US からご挨拶:新エンティティ関連機能をリリース

2017年 1月 4日

新たなエンティティ関連の機能 (感情分析、エンティティリンク付け、エンティティ解決)とカテゴリ抽出機能をリリースしました。今年はこれらのプロダクトのフィールドトレーニングキットを提供します。2017年はRosette APIの言語カバレージを拡大し、昨年に引き続きより多くのパートナーとの連携を深めていきます。2017年も前進し続けるエキサイティングな年であることをお約束します。

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ツイッターのウイッシュリストをRosetteで分析

2016年 12月 28日

人々はクリスマスに何を欲しがっているのでしょうか? ツイッターから調べてみました。
#alliwantforchristmas のようなハッシュタグをもつ英語、フランス語、スペイン語のツイートを集め、
Rosetteの言語処理機能を利用して見つけた「欲しいもの」を可視化しました。Rosette API、
RapidMinerプラグインを利用すれば、こんな風に気軽にソーシャルメディア分析を始めることができます。

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テキスト解析のすばらしい世界!

2016年 12月 22日

Rosetteはデータ解析と検索のための最もポピュラーなプラグインです。正確で包括的な多言語検索のためのRosetteプラグイン(Rapidminer, Solr, Elasticsearch)は非常に人気があります。さらに、Rosetteには固有表現抽出やファジー名称照合の機能もあり、検索だけでなくデータ分析や機械翻訳などにも、オールインワンで導入可能なソリューションを提供できます。

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Rosette API 1.5 リリース

2016年 12月 9日

Rosette API version1.5 のリリースをお知らせします。昨春、このクラウドAPIの提供を開始して以来の大幅な機能拡張となりました。
今回のアップデートには、特定タイプの関係抽出のサポート、エンティティ関連付けやテキスト埋め込みの改善、日中韓国語の名称翻訳・照合の改善、ベトナム語のエンティティ抽出などが含まれます。さらに、日本語関連の機能が大幅に向上し、感情分析(ベータ版)も提供されています。

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RapidMinerにRosetteプラグインで連携

2016年 12月 5日

最先端のテキスト解析を手軽にご利用いただけます。オープンソースの予測分析プラットフォーム RapidMinerのRosetteテキストツールキットを、RapdMinerのワークフローに直接プラグインできます。このクイックスタートガイドにそってインストール、セットアップすれば、RosetteをRapidMiner Studioで実行して、エンティティ抽出とリンクづけができます。

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認知コンピューティング: 自然言語処理の利点(HLTConゲスト寄稿)

2016年 11月 17日

自然言語処理(NLP)は認知コンピューティングシステムの中心的な機能であり、コンピュータが人の言語を理解することを手助けするものと位置づけられます。HLTConでは、NLPを利用してテキスト情報から事件や深刻な事象の発生を予測する事例が紹介されています。これらのプロジェクトから、認知コンピューティングとビッグデータの組み合わせには、人々を助ける情報を生み出す力があるがわかります。

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グローバルな視点でみるBrexit

国民投票によりBrexitが決定され、英国とEUとの間で貿易、ビジネス、外交の再交渉のプロセスが始まります。ニュースやツイッターなど Brexitに対する反応は多々ありますが、分析に利用される情報が英語のものに偏りがちなので、真にグローバルな見解を得るのは難しい状況です。様々な言語のニュースなどのデータを効率よく分析するにはどうすればいいでしょうか。

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Rosetteを利用するAttivio多言語検索を非営利教育団体SCOLAが採用

Attivioエンタープライズ検索の採用により、SCOLAの多言語検索は、1つのキーワードで、85テラバイトのデータから 200を超える多様な言語の情報を返すことができます。言語横断的な検索を正確に行うために Rosetteの「言語判別」と「トークン化」が利用されています。

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