III. 文書クラスタリングの技法 A. 単一パスアルゴリズム 1. k-means 法の適用 2. Willett のアルゴリズム 3. 平均クラスタリング・アルゴリズム

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松尾ぐみの論文の書き方 論文を書くことは、研究を進める上で重要なプロセスのひとつです。 研究者の業績も論文によって評価されます。ここでは、松尾ぐみの学生と一緒に論文を書いていく中で、よく注意点として出てくることをまとめて整理してみました。なお、松尾ぐみのテーマに即していますので、違う分野の人は参考にならないかもしれません。 研究を論文にするということ 自分の研究をきれいな形に切り取る 論文は、自分の研究日記でも苦労日記でもありません。卒論や修論は、自分がやったことをできるだけ主張する、 苦労した点を伝えるという点で、 ある意味、研究日記でも構わないでしょう。しかし、ジャーナルの論文や国際会議の論文は違います。 こういった論文は、新しい知見を読者に伝えるためにあります。読者が必要としている情報、知りたい情報を、過不足なく書く必要があります。 自分の苦労話や、横道に入るような研究は書く必要はあ

あー、やっぱりこの国際会議は難しいな。日本人ほとんど通ってないしなぁ。結構頑張ったんだけどなぁ。でも査読者、なんか良く分からないことを言ってる。こいつ分かってないな。こんな査読者に当たるとは運が悪い。３人中１人はすごくいいコメントなのになぁ。ま、いいや、研究会論文でも書こう。 （※に戻る） 私も以前はこんな感じでした。主要な国際会議のレベルは高いと思ってました。今では、そうは思いません。何といっても、まずは完成度の問題です。 完成度を上げることの重要性 完成度を上げるとは、自分で修正するところがなくなるまで、修正を繰り返すことです。 上の例では、初稿の段階で投稿していますね。これで通せる人は誰もいません。ここで私がよく目安に使っている２つの経験則を紹介しましょう。 執筆時間の法則： 経験上、次のような法則があります。「書こう」と思ってから、初稿ができるまでの時間をa0とします。すると、第２

English Page 本コーパスについて 『Wikipedia日英京都関連文書対訳コーパス』は、高性能な多言語翻訳、情報抽出システム等の構築を支援することを目的に作成された日英対訳コーパスです。国立研究開発法人情報通信研究機構がWikipediaの日本語記事（京都関連）を英語に翻訳し、作成しました。 特徴 人手翻訳による約50万文対を収録した精密かつ大規模なコーパスです。 高性能な多言語翻訳、情報抽出システムの研究・開発等にご活用いただけます。 翻訳の過程（一次翻訳→流暢さ改善のための二次翻訳→専門用語チェックの3段階）が記録されています。 訳文が精緻化されていく過程を観察できるため、翻訳支援ツールの開発、人手翻訳における誤り分析等にもご活用いただけます。 京都に関する内容を中心に、日本の伝統文化、宗教、歴史等の分野をカバーしています。 各種観光情報の英訳や通訳ガイドのための用語集作成

Introduction Machine learning (ML) research with classifiers usually emphasizes quantitative evaluation, i.e. measuring accuracy, AUC or some other performance metric. But it's also useful to visualize what classifier algorithms do with different datasets. This is the index page of a "machine learning classifier gallery" which shows the results of numerous experiments on ML algorithms when applied

「エモーションアナライザ」は、アンケートの自由記述回答や、コンタクトセンターに集まった問い合わせ、インターネット上のブログ等、様々なテキストデータの分析を行うことのできる分析パッケージツールです。テキストデータに含まれる単語や係り受けからだけでなく、表現やニュアンスに含まれる書き手の「気持ち」を理解し、文章中にある話題（対象）について「好き」「嫌い」などの評価情報（感性）を高い精度で抽出することができます。

英語論文自己チェックリスト 後藤 祐一 ∗ gotoh@aise.ics.saitama-u.ac.jp 2010 年 10 月 15 日 概要 英語論文の第 0 稿から第 1 稿にする際に何をチェックすべきかをまとめた。このチェックリ ストにしたがい論文の頭からお尻までチェックすることを 8 回繰り返せば、形式や内容におけ る論文の各種既定がある程度守られている論文になるようにしてある。 0 本チェックリストの使い方 論文執筆の助言に「とにかく、どんなに粗末なものでも良いので頭からお尻まで論文を一通り書 き上げなさい」というものがある。この助言はとても有用なのだけれども、この「とりあえず書き 上げたもの」は、はっきりいって論文になっていない。これは論文の第 1 稿未満の第 0 稿だ。 第 0 稿の論文を指導してくれている先輩や教員に渡しても、有意義な助言や指導は受けられな い。なぜなら

Loading… Flash Player 9 (or above) is needed to view presentations. We have detected that you do not have it on your computer. To install it, go here. Datamining04 textmining - Presentation Transcript Wikipediaによるテキストマイニング入門 @nokuno #TokyoWebmining 2010/05/16 アジェンダ 1. はじめに 2. テキストマイニング入門 3. Wikipediaデータの解析 4. まとめ 2 1. はじめに 3 自己紹介  Twitter: @nokuno  はてな：id:nokuno  Social IME開発者  自然言語処理とか  RとかP

お知らせ SIST(科学技術情報流通技術基準)事業は2011年度末に終了し、ウェブサイトは現在、公開は終了しています。 当サイトは、独立行政法人科学技術振興機構とは関係がありません。 国立国会図書館において、SIST(科学技術情報流通技術基準)事業のウェブサイトのコンテンツが保存され、公開されています。 SIST(科学技術情報流通技術基準)（国立国会図書館 保存） https://warp.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/12003258/jipsti.jst.go.jp/sist/index.html 参照文献の書き方S I S T 0 2 - 2007 *1 *1 出典：「参考文献の役割と書き方 科学技術情報流通基準(SIST)の活用」科学技術振興機構(JST) https://jipsti.jst.go.jp/sist/pdf/SIST02-2007.pdf(PDF