BERT によるテキスト分類チュートリアル
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物理屋のための深層学習
このところ深層学習（ディープラーニング）という言葉を頻繁に耳にするようになってきました．巷では技術的特異点などのパワーワードに引っ張られ，人工知能が人間の仕事を奪うかもしれない等と報道されるケースも少なくないため，怪しい分野だと思われている方もいるかもしれませんが，そうではありません．機械学習の理論的下地は確率・統計学にあり，むしろ物理学を修めた方なら誰でも腑に落ちるような枠組みに支えられています． 深層学習は，数多ある機械学習の手法群の中の一つの手法です．その一方，親玉である機械学習という分野は，データをもとにそこからパターン・知識を抽出する手法一般の研究開発を指します．物理学者が普段行っているデータ解析のうち，ある程度の割合は機械学習だといっても過言ではないでしょう． 深層学習は，ニューラルネットワーク（ニューラルネット）と呼ばれる特殊な数理モデルを用いる点で，他の機械学習の手法と大き
因果推論の道具箱
因果推論とは，因果効果を識別するための仮定を満たすような工夫や戦略のことを意味する．因果推論については，すでに膨大な理論と方法が提起されている．ただし，因果推論が必ずしも具体的な方法と対応しているわけではないため，因果推論といった時にイメージする理論と方法は分野間で大きく異なる．本稿では，社会科学のみならず様々な分野の視点を考慮し，因果推論の理論と方法を体系的にレビューする．さらに，因果推論の限界と可能性について，今日でも繰り広げられている論争を紹介する．
心理学における再現性危機の10年
It has been almost ten years since Bem published the psi study in a prestigious social psychology journal, which ignited the replicability crisis in psychology. Since then, drastic and systematic changes in research practices have been proposed and implemented in the field. After a decade of such controversy and reformation, what is the current status of psychology? We provide an overview of the 1
統計検定を理解せずに使っている人のために II
408 化学と生物 Vol. 51, No. 6, 2013 15 μ σ μ σ μ σ 16 セミナー室 研究者のためのわかりやすい統計学-2 統計検定を理解せずに使っている人のために II 池田郁男 東北大学大学院農学研究科 15 16 409 化学と生物 Vol. 51, No. 6, 2013 μ σ σ σ μ σ * 17 μ σ μ σ * μ μ μ Z n 1 1 = − ( ) X µ σ σ 18 μ σ σ σ σ σ μ σ μ μ μ σ / n σ / n σ / n σ / n * * 17 18 σ 410 化学と生物 Vol. 51, No. 6, 2013 t u n 1 1 = − ( ) X µ σ σ σ σ σ μ t X 1 1 = − ( ) µ SE 19 μ μ μ μ μ 20 μ σ μ μ σ μ μ u n / 19 20 4
統計検定を理解せずに使っている人のために I - J-Stage
318 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 セミナー室 研究者のためのわかりやすい統計学-1 統計検定を理解せずに使っている人のために I 池田郁男 東北大学大学院農学研究科 319 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 1 1 320 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 2 μ σ σ 3 * 2 3 * 321 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 4 * 5 * 6 σ 4 5 6 σ * * 322 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 μ μ μ μ μ σ 7 σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ 8 8 9 7 σ 323 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 9 10 11 * σ σ * * * * 10 11 * * * * 324 化学と生物 Vol. 51, No.
クラスサイズと学業成績および情緒的・行動的問題の因果関係
クラスサイズ（学級の人数）が学業成績および情緒的・行動的問題に及ぼす影響について，要因の交絡とデータの階層性という2つの方法論的問題に対処した上で検証した。第1に，学年ごとの人数によってのみクラスサイズが決定されている学校を調査対象とする自然実験デザインにより，学校の裁量に起因する要因の交絡や逆方向の影響の発生を防いだ。第2に，マルチレベルモデルの一種である交差分類（cross-classified）モデルを用いて，データの特殊な階層性を適切にモデル化した。第3に，学校内中心化によって学校間変動を除外することで，クラスサイズの純粋な学校内効果を検証するとともに，学校規模との交絡を回避した。9回の縦断調査で得られた小学4年生から中学3年生のデータ（11,702名，のべ45,694名，1,308クラス）に基づく分析の結果，クラスサイズの拡大は，(a）学業成績を低下させること，(b）教師からのサ
「情報」とはなにか 第5回 ■情報×集団心理：Web上の「書き込み」による情報拡散とシミュレーション
インターネットという情報の巨大な伝送装置を得，おびただしい量の情報に囲まれることになった現代。実体をもつものの価値や実在するもの同士の交流のありようにも，これまで世界が経験したことのない変化が訪れている。本連載では哲学，デジタル・デバイド，サイバーフィジカルなどの諸観点からこのテーマをとらえることを試みたい。「情報」の本質を再定義し，情報を送ることや受けることの意味，情報を伝える「言葉」の役割や受け手としてのリテラシーについて再考する。 第5回は，サイバー空間における情報拡散の推移がテーマ。ある単語の出現数やその減衰を数理モデルで表し，科学的にシミュレーションすることから何がわかるのか。 2011年3月11日，数百年に一度と言われる大地震が東日本を襲った。引き続き巨大津波，原子力発電所の連鎖破綻など極めて非日常的な災害が続き，日本中が非常に異常な集団心理状態に陥っていった。歴史的にも大きな
日本十進分類法を用いた類似読者発見手法
近年，ウェブ上で読書状況を公開し，他人と感想などを伝え合う読書支援ウェブサービスが盛んになっている．読書支援ウェブサービスでは，読者同士のコミュニケーションを支援するために，興味が類似したユーザとの出会いを支援する機能が不可欠である．そこで本研究では，類似の読書傾向を持つ読者を発見する手法として"NDC ツリープロファイリング"を提案する．NDC ツリープロファイリングは，日本十進分類法 (NDC) に基づいてユーザの読書傾向からツリー状のユーザプロファイルを作成する．そして，ユーザ同士のプロファイルを比較することにより，読書傾向の類似したユーザを発見する．評価実験を行った結果，ランダム推薦方式に対して本手法が統計的に有意に精度が向上した．一方，共通書籍冊数による手法と TF-IDF によるベクトル空間モデルを利用した手法に対しても精度は高かったものの，統計的に優位な差はなかった．十分な精
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