mots quotidiens.
Bayesian Sets (Ghahramani and Heller, NIPS 2005)は Google Sets と同じようなことをベイズ的に行うアルゴリズムです。 いくつかアイテムを入れると, それを「補完する」ようなアイテムを 返してくれます。 これは NIPS の accepted papers が出た去年の8月から気になっていて, 本会議ではオーラルの発表もあって大体のやっていることはわかった ものの, 何と(本会議の時も!)論文がなく, 直接Hellerに連絡して もらえるように頼んでいたところ, Online proceedings の締切りがあった 時に連絡があって, 読めるようになりました。(リンクは下のページ参照) 岡野原君に先に 紹介 されてしまいましたが, 以下は, 岡野原君が書いていない話。 Bayesian Sets は, アイテム集合 D に対して,
Publications
Papers 「潜在的正規分布によるイベントの時間関係の推定」. 船曳日佳里 (お茶の水女子大学), 持橋大地, 浅原正幸, 小林一郎. 言語処理学会第30回年次大会A5-5, 2024. (NLP2024 委員特別賞) 「語形の分布状況のベクトル化による言語地図の分類方法」. 近藤泰弘(青山学院大), 持橋大地, 言語処理学会第30回年次大会D5-1, 2024. 「木構造自己注意機構による教師なし統語構造解析」. 成田百花(お茶大), 持橋大地, 小林一郎(お茶大), 言語処理学会第30回年次大会D3-3, 2024. 「意味変化分析に向けた単語埋め込みの時系列パターン分析」. 木山朔, 相田太一(都立大), 小町守, 小木曽智信, 高村大也, 松井英俊, 持橋大地, 言語処理学会第30回年次大会E9-2, 2024. 「Hol-CCG構文解析と拡散モデルの統合による構文構造を陽に考慮
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ベイズ階層言語モデルによる教師なし形態素解析
