きまぐれ日記: 情報抽出アルゴリズム Espresso 最終章

Espresso を飲みながらさらに Espresso を考えていました。 r_instance = A^n * r_instance_0 となるのは間違いないと思います。A は P * P^{T}、さらに P = 1/|I||P| * pmi(i, p)/ maxpmi です。 A は、インスタンスどうしの類似度を表現した正方対称行列です。A_{i,j} はインスタンス i, j の類似度です。 類似度は、パターン個数次元からなるベクトルの内積で、各次元は pmi となります。 この形だと、r_instanc は r_instance_0 できまるので、初期値に依存してるように思えますが、A^n がいったい どういう意味を持つのかずっと考えていました。 A_{i,j} が 0, 1 の場合、A は無向グラフの接続行列となります。i,j がつながっている場合は A_{i,j} = 1となり

[kkobayashi]

面白そうな話

[rytich]

自然言語処理 情報抽出 追記：http://chasen.org/~taku/blog/archives/2007/10/espresso.html

[toruto]

「初期値によらず、パターンの信頼度/インスタンスの信頼度は、 M^{T} * M もしくは M * M^{T} の最大固有値に対応する固有ベクトルになる」

[yto]

Espressoなあ…