C++11 で線形分類器の分散オンライン学習器を実装してみた - ny23の日記
自作の（非）線形分類器のオンライン学習器に， Distributed Training Strategies for the Structured Perceptron (NAACL 2010) で提案されている分散オンライン学習法 (Iterative Parameter Mixing) を実装してみた． 機械学習 × MapReduce - ny23の日記 で調べたのがもう2年以上前のことだから今更感はんぱない．と言っても，自作の分類器に実装したのは線形学習の分散化で，多項式カーネルを使った非線形学習の分散化はパラメタを効率的に分配するのが難しく，まだ実装できていない．というか，線形学習の分散化も平均化を行う場合はパラメタの管理が面倒で，効率的な実装になかなか辿りつけなかった． マルチコア CPU 向けの分散オンライン学習は C++11 で新たに導入された thread と lambd
IPA 品詞体系の構文解析器の学習 - ny23の日記
（半）指導している学生が IPA 品詞体系に基づく構文解析器が遅過ぎて実験が進まないというので，手元の構文解析器（Juman 品詞体系を想定）を IPA 品詞体系に対応させてみた．構文解析器のコードは素性抽出周りを10行くらいいじるだけで簡単に対応させることができた（公開済）． 次に，構文解析器の訓練に使う注釈付きデータが必要になるが，これには Juman 品詞体系に基づく注釈付きデータに IPA 品詞体系の品詞タグを付与して使うことにした．品詞タグを変換するには， 元の Juman 品詞体系の品詞タグを IPA 品詞体系に変換する IPA 品詞体系の形態素解析器を用いて自動付与する という二つの方法が考えられる．今回は運用時の状況を考慮して，構文解析器とパイプライン的に組み合わせる予定の形態素解析器／辞書を利用して品詞タグを再付与することにした．以下がそのスクリプト． #!/usr/bi
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