Category Natural Language Processing

係り受け解析器にはCoreNLP, spaCy, GiNZAいろいろありますね. 例えば, BoW, n-gram, TF-IDF, えと, co-expression, LDA, Glove, なんかは定義が情報の特徴を表していますが…というか係り受け解析器はこれらと違って集合の特徴を与えるものではなくて文単位のの生データにアノテーションを加えるものですね？

そこでふと, 係り受け解析してそのあとは？

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• NHN TECHORUS 様: レコメンドシステムの特徴量として口コミから形容詞句を抽出する.
• OPTiM 様: 分類問題として解けそうなデータか？当たりをつけるため主部・述部検出
• Acroquest Technology 様: 意味的に正しい上の文章だけを拾ってくるにあたり主部・述部検出

結論, 係り受け解析はきっと君を助けてくれる.
話題がそれますがgayouさんのブックマークがとても参考になる.
https://b.hatena.ne.jp/gayou/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86/

追記:
話は逸れますが, 文脈によって意味が異なるbank(銀行, 土手)のような単語を識別したい場合はELMo.