はじめに
我々Team AIは渋谷で毎日機械学習勉強会・データ分析ハッカソンを開催しています。
コミュニティを東京中心の100万人にするのが目標です。
日本中・世界中にこのデータ分析のムーブメントが広がると良いなと思っているので、
データ分析ハッカソンをやるときに便利なチュートリアルをまとめました。
とても楽しいので、皆さん、特に地方の皆さんは是非ご自身でやってみてくださいね！
Team AIとしても協力します。
今回はその一環として、
初心者がチェックすべき自然言語処理の記事をまとめたいと思います。
http://qiita.com/daisuke-team-ai/items/f8e3275f1d3ca7e9bfcd
皆さんが読んだ中で初学者に役に立ちそうな記事があったら、
是非Qiita以外でもコメント欄でお教えください！
自然言語処理とは
Itエンジニアのための自然言語処理入門
https://www.slideshare.net/saicologic/it-64312394
自然言語処理（NLP）ってなんだろう？
http://qiita.com/MahoTakara/items/b3d719ed1a3665730826
「自然言語処理シリーズ」まとめ（コロナ社）
http://qiita.com/coronasha/items/474574e82ddf4852351f
自然言語処理用語と解析器まとめ
http://qiita.com/yura/items/6c1481ca652d3d131e47
自然言語処理をはじめたい人のためのゆるい記事
http://qiita.com/kazuhirokomoda/items/a4cd0f6f42eb75c757e4
New! YouTube オススメです！
長岡技術科学大学 自然言語処理研究室 ビデオシリーズ なんと560本！
その他の自然言語処理ビデオもかなり良いものが出回っています
https://www.youtube.com/results?search_query=%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86
超定番 自然言語処理100本ノック by 東北大学 とその答え
言語処理100本ノック 2015
http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/
非常に多くの方が答えとアプローチを公開しています
https://qiita.com/tags/%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86100%E6%9C%AC%E3%83%8E%E3%83%83%E3%82%AF
環境構築
自然言語処理を行う開発環境を設定する
http://qiita.com/woody-kawagoe/items/09c0f89a55701bcf72eb
辞書
Coming Soon
コーパス
Coming Soon
言語の統計
Coming Soon
形態素解析
日本語の形態素解析
Pythonで日本語形態素解析
http://qiita.com/OvKNyRgir3BuEJj/items/9b8f2ab97ba856671848
MeCabをブーストさせよう
http://qiita.com/knknkn1162/items/8c12f42dd167aae01c02
Googleスプレッドシートで形態素解析
http://qiita.com/shirayuca/items/f2da6af69c50f38602a3
複数の形態素解析器を見比べる
http://qiita.com/tkngue/items/b32ddcaf3ad80bf93d8c
API
Google Natural Language APIを使ってみた
https://qiita.com/howdy39/items/a1aef86fef1ce1b6d778
英語の自然言語処理
NLTK(Natural Language ToolKit)
BOOK
VIDEO
構文解析
Pythonの字句/構文解析ライブラリ
http://qiita.com/shinsa82/items/94d800df630e63511014
滝沢カレンの理解不能な文章を言語解析してみた。
http://qiita.com/naoyu822/items/9d7a83879c161573f63c
文脈自由文法
Coming Soon
構文解析アルゴリズム
Coming Soon
CKY法
Coming Soon
チャート法
Coming Soon
意味解析
Coming Soon
格フレームを用いた意味解析
Coming Soon
照応解析
Coming Soon
省略補完
Coming Soon
テキストセグメンテーション
Coming Soon
機械翻訳
ChainerとRNNと機械翻訳
http://qiita.com/odashi_t/items/a1be7c4964fbea6a116e
【機械学習】Google翻訳(みたいなもの)を自作してみた。
http://qiita.com/R-Yoshi/items/9a809c0a03e02874fabb
情報検索
Coming Soon
テキスト分類
【Python】自然言語処理でラーメン屋を分類してみる
http://qiita.com/naotaka1128/items/87d717961bd0c34e7a64
情報抽出
Coming Soon
テキスト要約
Coming Soon
質問応答
BluemixのRetrieve&Rankによる質問応答システムを試してみた
http://qiita.com/VegaSato/items/6d2d03d6a8b42adcf87e
BluemixのWatson APIを駆使して日本語質問応答システムを作る
http://qiita.com/VegaSato/items/5f98831457f22b5ffced
Bluemix Node-REDを使ってWatson APIによる日本語質問応答システムを作ってみた
http://qiita.com/VegaSato/items/5883552a2dad2a231f07
DeepLearning
講義まとめ：自然言語処理のための深層学習（CS224d）
http://qiita.com/yoh_okuno/items/06155fe4666204caf944
CNN
自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを用いたモデル
http://qiita.com/Hironsan/items/63d255fd038acbcdf95b
Word2Vec
なぜ自然言語処理にとって単語の分散表現は重要なのか？
http://qiita.com/Hironsan/items/a58636f946dd51f670b0
【word2vec】会社のクチコミを自然言語処理した結果を可視化してみる
http://qiita.com/naotaka1128/items/e617f63907fed035408a
【転職会議】クチコミをword2vecで自然言語処理して会社を分類してみる
http://qiita.com/naotaka1128/items/2c4551abfd40e43b0146
トピックモデル
自然言語処理による文書分類の基礎の基礎、トピックモデルを学ぶ
http://qiita.com/icoxfog417/items/7c944cb29dd7cdf5e2b1