Advanced Parsing Workshop 2012
統計的自然言語処理, および画像処理などの関連領域において, 構文解析は最も基礎的で重要な技術です。構文解析は古くから研究されており, 研究は煮詰まったかと思われてきましたが, 最近, 統計的機械翻訳はもとより, 意味処理などの情報抽出タスクにおいても構文情報の利用が進み, その重要性はますます高まっています。 特に, 今年2012年のACLでは, NTTの進藤さんによるTSG(木置換文法)のベイズ学習による 構文解析が教師あり学習による識別モデルを超えて最高性能を出し, ベストペーパー として注目を集めました。 [PDF] 今後の構文解析, および統計的自然言語処理の進展のためには, こうした手法やこれまで の構文解析について平易に紹介し, また形式言語理論の側からも望ましいモデルについて 議論する必要があると感じ, 今回のワークショップを企画しました。 招待講演者には, 以下の4氏にご
冬のコミックマーケット(C83)一日目で「声優統計 第一号」を出します - 糞糞糞ネット弁慶
29日土曜日，東テ15-b，声優島の真っ只中にてサークル「日本声優統計学会」名義で「声優統計 第一号」を出します．DTPができる人間がいないのでコピー本です． 内容は次のようなものです． 声優統計入門 (@R_Linux) 声優統計とはそもそも何なのか，何が目的なのかを例題を用いて紹介 Wikipediaの声優PVデータ特性とブレイク判定手法 (@kkobayashi) WikipediaのPVデータを用いて新人声優のブレイクの定量評価を試みる キャスティング情報のbag-of-声優モデルを用いた音響監督推定問題 (@MagnesiumRibbon) キャスティングは音響監督によってのみ決定されるのかという話 ブログを用いた女性声優の結婚時期予測問題 (@y_benjo) ある女性声優が何ヶ月後に結婚するか?をブログ記事を用いて予測 アニメの内容及びキャスティングを用いないDVD売上予測問
mixiのサーバOS移行のお話 - 前回補足＆インストール編 - mixi engineer blog
こんにちは。新しもの好きが集まる運用部アプリ運用グループの清水です。 前回の記事では、多くの反響をいただきました。ありがとうございます。 Twitterや、はてブのほとんどのコメントを読ませていただきました。 みなさんのOSの宗派が垣間見えた気がします。 さまざまなコメントをいただいていた中で、よくある代表的なコメントについて、改めてこの場を借りてお答えしたいと思います。 2012年12月28日追記: 以下のQAにつきまして、いわゆる"ネタ"として書きましたが、誤解を招き、不適切な表現で不快な思いをされた方々へ深くお詫び申し上げます。 また、QAの一部に関わるところですが、OS標準のパッケージを否定するつもりは全くございません。 Linuxを安心して使うことができるのは、Linuxディストリビューションに携わっているデベロッパーの方々の素晴らしい活動や成果によるもの、というのが揺るぎない事
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