Conditional Neural Fields
年越ししてから既に２ヶ月が過ぎ、２月も終わりが見えかけてきた今日この頃です。 生存報告をかねて、少しだけ最近やっていた事を書いておきます。 去年の年末くらいに、面白そうな論文を見つけたのでそれを読みつつ、実装していました。 NIPS2009 で発表された論文です。 その名も Conditional Neural Fields 。http://books.nips.cc/papers/files/nips22/NIPS2009_0935.pdf 名前から何か感じるところの有る人もいそうですが、これはCRFに隠れ層を加えて、非線形にした物になります。 自分のメモ用に、先に簡単に CRF についておきます。 -- CRF の説明はNLP2006のチュートリアル資料が割と分かりやすいです。 http://nlp.dse.ibaraki.ac.jp/~shinnou/lecture/nl/NLP20
言語情報処理 用語集
[索引] [あ行] [か行] [さ行] [た行] [な行] [は行] [ま行] [や行] [ら行] [わ行] あ行 アーリーアルゴリズム (Earley algorithm) 文脈自由文法に基づく構文解析アルゴリズム．ある非終端記号の直後に現われ得る終端記号を事前に予測することによって解析効率を改善している点が特徴． IIS (Improved Iterative Scaling algorithm) 最大エントロピー法のパラメタを学習するアルゴリズム． 曖昧性 (ambiguity) 自然言語処理では，複数の解析結果が得られることを曖昧性があるという．例えば複数の語義がある場合は語義(選択)に曖昧性があるといい，かかり受け解析において複数の可能性がある場合は，かかり受けに曖昧性があるという．曖昧性は様々な処理レベルで存在し，曖昧性解消(ambiguity resolution, disa
Welcome to Language Technology World — LT World
LT World is the most comprehensive WWW information service and knowledge source on the wide range of technologies dealing with human language. The service is provided for META-NET by DFKI. Content is constantly being improved. Please send corrections and pointers to missing information to Recently the android software allows you to play the new online casinos with mobile applications dedicated to
言語情報処理 ポータル
言語資源・ツールのカタログを更新いたしました。(2008.10.15) 人材募集を2件更新いたしました。(2008.7.29) 新刊案内を2件追加いたしました。(2008.06.22) 言語資源メタデータDB SHACHI へのリンクを追加しました。(2008.03.27) 人材募集を1件更新いたしました。(2007.11.13) Wikiを開設いたしました。(2007.10.29) 今日11月11日は1が4つ並ぶ珍しい日です。これにちなんだ記念日がたくさんあるのではと思って調べたところ、今日は西陣の日、チーズの日、ピーナッツの日、電池の日、靴下の日、鮭の日、折り紙の日、ポッキー＆プリッツの日、だそうです。最後以外は1が並ぶこととはあんまり関係なさそうですね。(し)
Language Media Laboratory Web Page
京都大学 大学院情報学研究科 知能情報学専攻 知能メディア講座 言語メディア分野 黒橋研究室 本研究室では，言語の仕組み，それを用いたコミュニケーションの仕組みを計算機が扱える正確さで解明するという理論的研究と，それによって情報検索，自動翻訳，マンマシンインタフェース等をより高度化して人間の活動を支援するという工学的研究を行っています．(→詳細) メンバー NLPリソース 科研情報爆発 開放型検索エンジン基盤 TSUBAKI (試験運用中) 言語情報処理ポータル 研究室内部ページ 連絡先 〒606-8501 京都市左京区吉田本町 Tel/Fax:(075)753-5962 Last Modified: September 7, 2007
自然言語処理のトップカンファレンス - 武蔵野日記
NAACL HLT 2010 の accepted papers のリストが今日出た。 知っている名前があるかなと思ったが、日本人ひとりもいないようだ。 (訂正) 松本研先輩の tetsu-na さんが通っているようだ。@cacahoさん情報どうもありがとうございます! MSR 時代のインターン同期とかたくさんいる。やはりカリフォルニア開催だと気合い入れて出してくるからだろうか……。他にも出していると聞いた人が通っていないのを見ると、かなり厳しかった模様。以前 masayu-a さんが日記で(現在はてなダイアリーに引っ越したようだが) NAACL > ACL >> (越えられない壁) >> CoNLL > EMNLP >> (越えられない壁) >> COLING-ACL = ACL-IJCNLP > COLING(ICCL) = >> (越えられない壁) >> EACL > IJCNLP
べた書きかな文の分かち書き再考 - 武蔵野日記
最近仕事の行き帰り、片道自転車が40分あるので、研究というかなんというかいろいろ頭の体操をしながら自転車を漕いでいるのだが、今日は @sassano さんに教えてもらって文節をどう区切るかを再読する。いや、N文節最長一致法というヒューリスティックがどういうものだったか(アルゴリズム的にはなにをしていることに相当するのか)考え始めてしまって、なんなんだろうなぁ、と思って……。(もしかしてこのヒューリスティックを統計的な手法で説明できたらおもしろそうだな、と考えたのが事の発端) 基本文献としては以下の3点。いずれも(かな漢字交じり文ではなく)かなだけからなる入力をいかに分かち書きするか、という問題に取り組んでいる。前読んだ気がするのだがすっかり忘れていた。かな漢字交じり文であれば漢字からひらがなやカタカナになったり、数字になったりするという、字種の切れ目の情報が使えるのだが、べた書きかな文は字
文節をどう区切るか
日本語入力プログラムの歴史は、入力の効率を求める歴史でした。初めは「これはペンです」という文章を入力するにも、「これは」で一度変換し「ペンです」でまた変換する方式（単文節変換）や、「これは」と「ぺんです」の間に文節を区切る指示を与える方式をとっていました。やがて、単文節変換や文節ごとに区切り記号を入れる方式から、自動的に文節を区切る連文節変換（複文節変換？）へと進化し、さらには文脈に応じて適切な語を選ぶ用例変換、AI変換が花開き、日本語入力は簡単で効率的になっていきました。 このページは、文節を区切る方法について、現行の日本語入力プログラムでよく使われる方式を解説します。用例変換、AI変換は別項にて解説します。 目次 n文節最長一致法 うしろ向きn文節評価最大法 接続コスト最小法 参考文献・資料 n文節最長一致法 採用している日本語入力プログラム：ATOK、EGBRIDGE、VJEなど。
Survey1
Survey1 SVMを用いた固有表現抽出に関する論文のサーベイ 1.Support Vector Machineを用いた日本語固有表現抽出 2.Support Vector Machineの多値分類問題への適用法について 3.SVMに基づく固有表現抽出の高速化 4.日本語固有表現抽出における文節情報の利用 5.Stackingの効率的な学習方法と日本語固有表現抽出での評価 6.非頻出語に対して頑健な日本語固有表現の抽出 7.大域的情報を用いた日本語固有表現認識 SVMを利用した日本語固有表現抽出に関する論文が中心です． 固有表現タグを入力文の解析単位毎に正確に付与することが目的です． チャンカーは基本的にYamCha 1.Support Vector Machineを用いた日本語固有表現抽出 山田寛康 工藤拓 松本裕治 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 概要
ことば工学研究会
連絡事項 日本知能情報ファジィ学会誌 Vol.23 No.5 (2011年10月号) に掲載された小方論文には、参考文献が掲載されておりません。 [参考文献]を御覧になって下さい。 第74回ことば工学研究会を 日時: 2024年 3月 1日(金)〜 2日(土) 場所: 元 松本木工 (今は、木工所ではないのですが、看板はそのままです) (鳥取県倉吉市和田東町121番地1) にて、 テーマ: ぬるいことば、熱いことば をテーマとして開催いたします。 今回も対面と Zoom のハイブリッドで行う予定です。 開催の場所は、倉吉駅からは、タクシーで10分程度になります。 三朝温泉がそばにあります。 恐らく、開催の日は、倉吉は雪が積もっていると思いますが、 研究会としては、「ぬるいことば、熱いことば」をテーマとして行います。 温泉にかけているのですが、ことばには温度があると思います。その温度を いじ
NAIST 自然言語処理学講座的大学院時代の過ごし方 - 武蔵野日記
研究室に行って id:smly くんに(昨日聞かれた)プロジェクト実習の追加の話をしたりなど。そうこうしていると、ご飯一緒に行きませんか、と言われたので shirayuくん、junta-m くんの4人で回転寿司を食べに行く。 NAIST で出会いはありますかという話もあったりしながら(自分の答えとしては、外に出た方が見つかりますよ、というものだけど(笑))、大学院生活どう過ごしたらいいのかという話が出たので、ここでも再掲しておく。一応 NAIST の自然言語処理学講座、つまり松本研ならこんな感じかな？というガイドラインなので、NAIST でも他の分野のことは知らない(分野によって研究スタイルはかなり異なる)し、自然言語処理でも他の大学はどうか分からない(東大とか京大とかと比べると、文系出身者が1-2割いるということに加え、分野外から来る人が過半数というのは大きな特徴だと思う)ので、この話を
Journal of Natural Language Processing
2008 Vol. 15 No. 4 2008.10 Vol. 15 No. 3 2008.7 Vol. 15 No. 2 2008.4 Vol. 15 No. 1 2008.1 2007 Vol. 14 No. 5 2007.10 Vol. 14 No. 4 2007.7 Vol. 14 No. 3 2007.4 Vol. 14 No. 2 2007.4 Vol. 14 No. 1 2007.1 2006 Vol. 13 No. 4 2006.10 Vol. 13 No. 3 2006.7 Vol. 13 No. 2 2006.4 Vol. 13 No. 1 2006.1 2005 Vol. 12 No. 6 2005.11 Vol. 12 No. 5 2005.10 Vol. 12 No. 4 2005.8 Vol. 12 No. 3 2005.7 Vol. 12 No. 2 2005
言語処理学会 The Association for Natural Language Processing Home Page
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ACL Wiki
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The Stanford Natural Language Processing Group
The Stanford NLP Group Welcome to the Natural Language Processing Group at Stanford University! We are a passionate, inclusive group of students and faculty, postdocs and research engineers, who work together on algorithms that allow computers to process, generate, and understand human languages. Our interests are very broad, including basic scientific research on computational linguistics, machin
単語感情極性対応表
単語感情極性対応表 日本語および英語の単語とその感情極性の対応表を、 研究目的の利用に限り公開します。 感情極性とは、その語が一般的に良い印象を持つか（positive） 悪い印象を持つか（negative）を表した二値属性です。 例えば、「良い」、「美しい」などはpositiveな極性、 「悪い」、「汚い」などはnegativeな極性を持ちます。 感情極性値は、語彙ネットワークを利用して自動的に計算されたものです。 もともと二値属性ですが、-1から+1の実数値を割り当てました。 -1に近いほどnegative、+1に近いほどpositiveと考えられます。 リソースとして、日本語は「岩波国語辞書（岩波書店）」を、 英語はWordNet-1.7.1を使わせていただきました。 こちらからダウンロードしてください→[日本語] [英語] フォーマットは、各行が一単語に対応し、 見出し語:読み:品
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