Não Aqui! » 東北大学情報科学研究科に准教授として着任しました本日、東北大学で辞令交付式があり、情報科学研究科の准教授に任命されました。今後は、乾健太郎さん、研究室の学生・スタッフさんと一緒に、自然言語処理や知識処理の研究を進めていきます。 この日を迎えられたのも、諸先生・先輩・同僚・学生・友人の皆様のお陰です。全員挙げるとキリがないくらい、いろいろな方にお世話になりました。これから約10年間が、自分にとって本当に大切な時期だと考えていて、これまで以上に研究と教育に打ち込んで行こうと思いますので、ご指導・ご支援をよろしくお願い致します。
Classias - A collection of machine-learning algorithms for classification
A collection of machine-learning algorithms for classification Classias is a collection of machine-learning algorithms for classification. Currently, it supports the following formalizations: L1/L2-regularized logistic regression (aka. Maximum Entropy) L1/L2-regularized L1-loss linear-kernel Support Vector Machine (SVM) Averaged perceptron
Não Aqui! » Classias 1.0 released
Classiasという分類のための機械学習アルゴリズムの実装を公開しました．今のところ，L1/L2正則化ロジスティック回帰（最大エントロピー法），L1/L2正則化L1損失線形カーネルサポートベクトルマシン（SVM），平均化パーセプトロンをサポートしています．学習アルゴリズムとしては，平均化パーセプトロン，L-BFGS法，OWL-QN法，Pegasos，Truncated Gradient（L1-FOLOS）を実装してあります．カーネルは使えませんが，線形識別モデルを高速に学習できるようになっています．二値分類，多クラス分類，候補選択（明示的に与えられた候補の中からスコア最大のものを選ぶタスク）をサポートしています（SVMは今のところ二値分類のみ）． このツールはもともと，最大エントロピー法を自分で使うために実装したもので，作り始めてからもう２年くらい経過しています．去年のColingやEM
Não Aqui! » DASTrie 1.0 released
Static Double Array Trie (DASTrie) という静的ダブル配列のライブラリをリリースしました．ダブル配列の実装はいろいろありますが，このライブラリの特徴を以下に挙げます． C++テンプレートを利用して，std::mapのような連想配列，std::setのような集合を簡単に実装できる． ダブル配列の要素を４バイト，もしくは５バイトで表現し，データベースをコンパクトにする（通常の実装では要素サイズは８バイト）． 最小接頭辞トライを実装し，データベースのサイズをコンパクトにする． よくあるダブル配列の実装では，レコードのキーとユニークなIDがトライの中に格納され，レコードのデータは配列などで独自に管理する必要があります．DASTrieはC++のテンプレートで，任意のデータ型をレコードとして使い，レコードをトライの中に格納するので，連想配列として簡単に利用できます．もち
Não Aqui! » SimString (類似文字列検索ライブラリ) 1.0 released
SimStringという類似文字列検索ライブラリをBSDライセンスでリリースしました．類似文字列検索とは，文字列集合（データベース）の中から，クエリ文字列と似ているものを見つけ出す処理です．コンピュータは，正確に一致する文字列を探すのは得意ですが，表記揺れに出くわすと，途端に対応できなくなります．例えば，「スパゲティ」に対して，レストラン情報などを返すサービスにおいて，「スパゲッティ」や「スパゲティー」などの表記揺れが検索クエリに与えられると，通常のデータベースでは情報を提示することが出来ません．類似文字列検索を用いると，表記揺れが検索クエリに与えられても，「スパゲティ」という既知語を代替クエリとして提案したり，「スパゲティ」の情報をダイレクトに引き出すことができるようになります． 似てる語を探す技術って，文字列処理の基本中の基本で，自然言語処理では当たり前のように使われていてもおかしくな
Não Aqui! » 10行強で書けるロジスティック回帰モデル学習
ロジスティック回帰（logistic regression）の学習が，確率的勾配降下法（SGD: stochastic gradient descent）を使って，非常に簡単に書けることを示すPythonコード．コメントや空行を除けば十数行です． リストの内包表記，条件演算子（Cで言う三項演算子），自動的に初期化してくれる辞書型（collections.defaultdict）は，Python以外ではあまり見ないかも知れません． リストの内包表記は，Haskell, OCaml, C#にもあるようなので，結構メジャーかも知れません． [W[x] for x in X] と書くと，「Xに含まれるすべてのxに対し，それぞれW[x]を計算した結果をリストにしたもの」という意味になります．sum関数はリストの値の和を返すので，変数aにはXとWの内積が計算されます． Pythonでは，三項演算子を条
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