論文100本ノックの感想&独断と偏見に満ち溢れた今年読んだ中で面白かった論文紹介 - yasuhisa's blog
100本いってないじゃん!! いつまで高見の見物してるんですか??? 目を通してるConference その他 LDA関係 LDA自体について LDAをベースにした応用モデル 形態素解析、分かち書き ノンパラベイズ その他 クラスタリング 最適化 教師なし学習 今年の1月1日から始めた論文100本ノックですが、年末ギリギリだと書けるか分からなくなりそうなので、そろそろ振り替えります。3月くらいまでは読んだ論文の一覧を2010/12/31の日記のところに書いてたんですが、研究室localな勉強会で紹介された論文は(OKが出ないと)外で書けないという都合があったので削除しましたが、プライベートはてなグループのほうで続いています。12/7現在で76本だそうです。本数のペースは以下のグラフで(実は)公開されています。 2月から3月がほとんど止まってますが、論文読むというよりディリクレ過程の勉強とか
Sampling: Random Order? Corpus Order? | Graham's Research Blog
Machine Translation, Speech Recognition, Machine Learning, and the like. Gibbs sampling is a common technique that is used in Bayesian learning that is used to find the true distribution of some distribution over probabilistic variables that we cannot calculate directly. I won’t cover the details here, but Wikipedia or Pattern Recognition and Machine Learning give good introductions. But the impor
#73 Correlated topic models - yasuhisa's blog
David M. Blei and John Lafferty, In Lawrence K. Saul, Yair Weiss, and L´eon Bottou, editors, Advances in Neural Information Processing Systems 17, Cambridge, MA, 2005. MIT Press. 今日のDMLAにて紹介。LDAのトピック間に相関を入れたようなモデルを提案しましたよ、というもの。PRMLでいうところの局所的変分推論法のちょうどよい練習問題みたいな感じだったし、式もまじめに展開してみたかったので資料を作ってみた。 DMLA_Correlated_topic_models.pdf 肝心の相関をどうやってはかればいいか分かってなかったんだけど、勉強会の中で教えてもらったので理解した。zはサンプル毎に見れば独立だけど、次元毎
自然言語処理勉強会で「ナイーブベイズによる言語判定」を発表してきました - 木曜不足
第2回自然言語処理勉強会＠東京 にのこのこ行ってきました。 ありがとうございました＆お疲れ様でした＞各位。 今回も全然専門じゃあないのに「ナイーブベイズで言語判定」というタイトルで発表してきた。 ナイーブベイズによる言語判定 from Shuyo Nakatani 内容は、仕事で作った(←ここ重要)言語判定ライブラリの紹介。 前回の「本文抽出 using CRF」は検証プロトタイプであったわけだが、今回はオープンソースとして公開＆最終的に製品に組み込むことを目標とした代物なので、「なんか良さげな感じ〜」だと駄目。目指すのは 50言語、99.うん%。 精度を上げるためにやれることならなんでもやる、というのがミッションなので、限りなく泥臭いことの積み重ねになる。 というわけでここ2ヶ月の積み重ねを資料にしてみたら、なんか膨大になってきて、また今回もしゃべりすぎてしまった(汗 楽しんでいただけた
Introduction to Information Retrieval
This is the companion website for the following book. Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008. You can order this book at CUP, at your local bookstore or on the internet. The best search term to use is the ISBN: 0521865719. The book aims to provide a modern approach to information retrieval from a compu
小規模データで単語の数を数えてみた (1) - ny23の日記
大規模データで単語の数を数える - ny23の日記 で書いた Count-Min Sketch で，誤差を減らすヒューリスティクス (conservative update) New directions in traffic measurement and accounting (SIGCOMM Comput. Commun. Rev., 32(4), 2002) を実装して，動的ダブル配列を使って Wikipedia のテキスト処理を高速化 - ny23の日記 の小規模データ（1.5GiB の Wikipedia 本文）の単語カウントでその効果を見てみた．考えるところはハッシュ関数に何を使うかぐらいで（キーを陽に保持しない限りは）実装はとても簡単． // GNU GPL version 2 copyright@ny23 #include <cstdio> #include <cstdl
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