iVoca の履歴から単語の難易度を計算 - 木曜不足
まずは iVoca のデータを使って自分で IRT で計算してみるところからかな。 というわけで、ユーザの学習履歴から単語の難易度を求めるコードを書いてみた。 ソーシャルっぽい！ 残念ながら IRT(項目反応理論) について書かれた文献を持っていないのだが、id:niam さんの SocialDict についてのプレゼン資料 のおかげで、「２値のラッシュモデル＋逐次勾配降下」なら単純なロジスティック回帰であることがわかるので、簡単に実装できた。 しかも IRT の特徴ベクトルが疎であることを用いると、非常にシンプルなコードで済む。 # data には [ユーザID, 単語ID, 知ってる(1)/知らない(0)] を格納。 # users/words は各IDをキー、重み(ユーザの語彙力/単語の難しさ)を値とするHash 100.times do |k| eta = 1.0 / (k + 1
ohmm（オンラインEMによるHMM学習）をリリースしました - DO++
Ohmm-0.01をリリースしました [Ohmm 日本語] [Ohmm English] これは、以前のブログで書いた、オンラインEM法をそのまま素直に隠れマルコフモデル(HMM)に対し適用したライブラリです。 使う場合は、単語（アクセス履歴とかなんでもよい）に分けられているテキストを入力として与えれば、HMMによる学習を行い、結果を出力します。他で利用できるように、パラメータを出力したり、単語のクラスタリング結果を出力します。 HMM自体は、言語情報やアクセス履歴、生物情報（ＤＮＡ）といったシーケンス情報において、前後の情報を用いて各要素をクラスタリングしたい場合に用います。 本ライブラリの特徴はオンラインEMの特徴通り、従来のEMよりも速く収束します。一応標準的な最適化手法（スケーリング、スパースな期待値情報の管理）もいれているので、そこそこ高速に動きます 速度的には100万語、隠れ状
テキストからの評判分析と 機械学習
テキストからの評判分析と 機械学習 鍜治伸裕 東京大学 生産技術研究所 講演の前に • 想定している聴衆 – 評判分析について専門的なことを知らない – 機械学習（ML）の素養を持っている • 講演の内容 – 評判分析という分野の解説 – 評判分析における ML の適用事例の紹介 • お断り – 自然言語処理(NLP)の話に特化 – ML を使っている論文を私の好みで選んで紹介 評判分析を概観する 評判分析はこんな技術 • 例： Yahoo!ブログ検索における「VAIO」の検索結果 肯定的評判と否定的評判の 書き込み数を集計して表示 肯定的な書き込みと否定的 な書き込みを分類して提示 背景: CGMの出現 • CGM – Consumer Generated Media のこと – 例えば Amazon に投稿されたレビューやブログなど – 一般人が作成，発信するコンテンツである点がポイン
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