言語と心理の統計－ことばと行動の確率モデルによる分析(統計科学のフロンティア　10) [全集叢書]

言語と心理の統計－ことばと行動の確率モデルによる分析(統計科学のフロンティア　10) の 商品概要

• 目次

  　編集にあたって
  
  第Ⅰ部　文章の統計分析とは　金明哲・村上征勝
  　1　文章の統計分析と著者推定
  　　1.1　計量的文体論
  　　1.2　著者の推定
  　2　文章の特徴抽出
  　　2.1　単語の長さ
  　　2.2　文の長さ
  　　2.3　品詞の分布
  　　2.4　識別語と機能語
  　　2.5　異なり語と出現頻度
  　　2.6　n-gramの分布
  　　2.7　日本語固有の特徴情報
  　　2.8　その他の特徴情報
  　3　統計分析方法
  　　3.1　基本統計量
  　　3.2　語彙に関する特性値
  　　3.3　推測統計と多変量データ解析
  　　3.4　近年の動向
  　4　日本語の文章の統計分析
  　　4.1　日蓮遺文の真贋判定
  　　4.2　『源氏物語』の計量分析
  　5　展望と文献案内
  　参考文献
  
  第Ⅱ部　確率モデルによる自然言語処理　永田昌明
  　1　人工知能的アプローチから確率・統計的アプローチへ
  　2　形態素解析
  　　2.1　形態素解析とは何か？
  　　2.2　形態素解析のむずかしさ
  　　2.3　統計的言語モデルによる形態素解析
  　　2.4　動的計画法を用いた最適単語列探索アルゴリズム
  　　2.5　今後の課題
  　3　固有表現抽出
  　　3.1　固有表現抽出とは何か？
  　　3.2　固有表現抽出のむずかしさ
  　　3.3　隠れマルコフモデルによる固有表現抽出
  　　3.4　最大エントロピーモデルによる固有表現抽出
  　　3.5　今後の課題
  　4　テキスト分類
  　　4.1　テキスト分類とは何か？
  　　4.2　テキスト分類の数学的定義
  　　4.3　代表的なテキスト分類アルゴリズム
  　　4.4　ベクトル空間モデルと最近隣法
  　　4.5　ナイーブベイズ
  　　4.6　ブースティング
  　　4.7　サポートベクトルマシン
  　　4.8　今後の課題
  　5　統計的機械翻訳
  　　5.1　雑音のある通信路のモデル
  　　5.2　2言語対応付け
  　　5.3　IBM翻訳モデル
  　　5.4　スタックデコーダ
  　　5.5　今後の課題
  　参考文献
  
  第Ⅲ部　社会調査データからの推論：実践的入門　大津起夫
  　1　調査データから何が推論できるか？
  　2　NSLY79と"The Bell Curve"論争
  　3　主成分分析と特異値分解
  　4　対応分析
  　5　連関モデル
  　6　多重対応分析
  　7　尺度最適化を伴う主成分分析
  　8　おわりに
  　参考文献
  
  第Ⅳ部　データとテキストのマイニング　山西健司
  　1　データマイニングとは
  　　1.1　CRMとマイニング
  　　1.2　マイニング技術の要件
  　　1.3　マイニング分野の全体図
  　2　バスケット分析
  　3　分類ルールの学習
  　　3.1　教師あり学習
  　　3.2　決定木の学習
  　　3.3　選択的サンプリングを用いた集団能動学習
  　4　嗜好学習とリコメンデーション
  　　4.1　協調フィルタリング（1）――相関係数法
  　　4.2　協調フィルタリング（2）――逐次的2項関係学習法
  　　4.3　コンテンツベースフィルタリング
  　5　外れ値検出と不正検出
  　　5.1　統計的外れ値検出
  　　5.2　外れ値検出エンジンSmartSifter
  　　5.3　SDLEアルゴリズムとSDEMアルゴリズム
  　　5.4　実験結果
  　6　データマイニングその他の話題
  　7　テキスト分類と自由記述アンケート分析
  　　7.1　テキスト分類
  　　7.2　自由記述アンケート分析
  　　7.3　トピック分析
  　8　Webマイニング
  　9　おわりに
  　付録
  　　A.1　確率的コンプレキシティ
  　　A.2　拡張型確率的コンプレキシティ
  　参考文献
  
  　索引

• 出版社からのコメント

  文理の壁を越えて活躍する統計科学を紹介

言語と心理の統計－ことばと行動の確率モデルによる分析(統計科学のフロンティア　10) の商品スペック