事務手続き等について - 日々綴（とある私立大学職員）
日本の社会は生産性が低いと言われる。 これは私なりの解釈であるが、日本の場合、ひらがな、カタカナ、漢字に加え、英語での入力もあったりして、単純にパソコンの入力だけでも生産性が低くなるのは当然だと思っている（漢字社会の中国の入力の仕方は把握してないが）。 もちろん上記だけでなく、事務手続きなんかが多いのもその理由だ。かくいう大学も事務手続きは非常に多い。本当にそうした手続きが必要なものかどうかというのを考える必要がある。 ツイッターで大阪大学の菊池誠先生と、治部れんげさんという方が非常に的を得た指摘をされている（勝手に引用させていただきましたm(_ _)m）。 どんなに厳格に確認したって、不正をする気がある人はやるんだよ。「不正は起きる」という前提で、起きた場合の対策を立てるのが筋。未然に防ぐために普通の人たちの手間を限りなく増やしていく組織は既に終わっていると思う — 菊池誠 (@kiku
トピックモデルの評価指標 Coherence に関する論文まとめ - ほくそ笑む
LDA などのトピックモデルの評価指標として、Perplexity と Coherence の 2 つが広く使われています。 Perplexity はモデルの予測性能を測るための指標であり、Coherence は抽出されたトピックの品質を評価するための指標です。 トピックモデルは確率モデルであるため、Perplexity の定義は明確です。 一方、Coherence は「トピックが人間にとって分かりやすいかどうか」を評価する必要があるため、その算出方法について様々な議論があります。 本記事では、Coherence に関する研究の中で、主要な流れを作っている、特に重要な 5 つの論文をピックアップして紹介したいと思います。 Coherence とは Coherence は、「トピックが人間にとって分かりやすいか」を表す指標です。 例えば、トピックが { farmers, farm, food
厚切りジェイソンが言語学者・金田一秀穂と激論、短歌にも挑戦
× 359 この記事に関するナタリー公式アカウントの投稿が、SNS上でシェア / いいねされた数の合計です。 89 126 144 シェア 厚切りジェイソンが1月30日（土）、「SWITCHインタビュー 達人達（たち）」（NHK Eテレ）に出演する。 日本語や日本人の行動に「Why Japanese People!?」とツッコむネタで話題を集め、昨年だけで153本の番組に出演した厚切りジェイソン。「ちゃん、さん、くんの使い分け、ややこしすぎるよ！」「けものへんに守るで『狩』。全然獣を守ってないよ！」「イカは飲み物じゃないのに、なぜ1杯、2杯と数える？」など、日々直面する疑問を言語学者の金田一秀穂にぶつける。 金田一も「英語の12カ月こそ、ややこし過ぎる！」「何でfish（魚）に複数形がない？ 数えられるじゃん！」と応戦。またジェイソンが自著「日本のみなさんにお伝えしたい48のWhy」（ぴあ
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