大規模データを基にした自然言語処理 - DO++
人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI)でタイトルの題目で一時間ほど話してきました。 発表資料 [pptx] [pdf] 話した内容は - 自然言語処理における特徴ベクトルの作り方と、性質 - オンライン学習, Perceptron, Passive Agressive (PA), Confidence Weighted Learning (CW) 確率的勾配降下法 (SGD) - L1正則化, FOLOS - 索引を用いた効率化, 全ての部分文字列を利用した文書分類 で、スライドで70枚ぐらい。今までの発表とかぶっていないのはPA CW SGD FOLOSあたりでしょうか オンライン学習、L1正則化の話がメインになっていて、その両方の最終形の 確率的勾配降下法 + FOLOSの組み合わせは任意の損失関数に対してL1/L2正則化をかけながらオンライン学習をとても簡単にできるという一昔前
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コンピュータの世界をセマンティック（意味を包含する世界）な領域へと導く 技術分野のパイオニアとして、より使いやすく便利なコンピュータの利用環境を提供します。 ここで使われている人工知能「Copain」は、人工知能の技術を応用した対話・検索エンジンです。 「Copain」により次の事を実現する事が可能です。 １．自然言語による対話：自然言語での入出力により自然な対話を行う。 ２．意味的検索：曖昧な検索条件を意味的に解釈・判断することにより適切な検索を行う。 「Copain」の特徴 １．意味ネットワークを形成するナレッジスペース �@ 話題の推移を含む連続的な会話 �A 話題の特定と、ユーザの曖昧な発言に対する柔軟な回答 �B 意味的に関連したデータの入力の容易性（データ・メンテナンス性の向上） �C （学習などの）機能拡張性 ２．高度な文章解析 − 口語文に対して最適化された
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