my biased thoughts on the fields of natural language processing (NLP), computational linguistics (CL) and related topics (machine learning, math, funding, etc.) Some of you know that I (at least used to be) a bit of a programming language snob. In fact, on several occasions, I've met (in NLP or ML land) someone who recognizes my name from PL land and is surprised that I'm not actually a PL person.

情報処理学会 第190回自然言語処理研究会で発表しました。また、恒例の発表資料を公開しました。内容は修論発表のものとほぼ同じです。資料は同じでも時間は5分長かったので丁寧にしゃべっていたら、5分くらい時間オーバーしてしまったようです。 休憩時間に、id:makimotoや4月からの同期に挨拶。発表後は、id:mamoruk、id:tkng、DO++の人、森先生と食事に行きました。3人はIM飲み会でお会いしましたが、O野原さんとは初対面。 自然言語処理コミュニティでの発表は初めてだったのですが、思ったよりも知り合いやブログを知っている人が多く、自分もこっち側の人間なのだなぁ、と今更ながら実感しました。

日本語 WordNet リリース * 画像 * ダウンロード * 今後の予定 * 参考文献 * リンク * English 本プロジェクトでは、 Princeton WordNet や Global WordNet Gridに 着想をえて、日本語のワードネットを構築し、オープンで公開します。 独立行政法人情報通信研究機構（NICT）では、自然言語処理研究をサポー ト する一環として、2006年に日本語ワードネットの開発を開始しました。最初の 版、version 0.9は、2009年2月にリリースされました。このversion 0.9は、 Princeton WordNetのsynsetに対応して日本語をつけています。もちろん、 Princeton WordNetにはない日本語synsetを付与する必要があり、また、 Princeton WordNetにみられるsynsetの階層構造に、

LOLITA is a natural language processing system developed by Durham University between 1986 and 2000. The name is an acronym for "Large-scale, Object-based, Linguistic Interactor, Translator and Analyzer". LOLITA was developed by Roberto Garigliano and colleagues between 1986 and 2000. It was designed as a general-purpose tool for processing unrestricted text that could be the basis of a wide varie

Designed for learners of English as a Second Language, the Microsoft Research ESL Assistant helps find writing errors and shows how others have expressed similar ideas on the web.Hover your mouse over suggestions to see examples of use. Click to accept.

Will work on investigating and prototyping methods to improve Japanese input utilizing statistical methods. Position is available in Tokyo and Cupertino. The position requires proficiency with C and/or C++, and scripting languages such as perl and ruby. Objective-C is desirable. It requires good written communication skills in English. Good verbal communication skills in English is desirable, and

ご報告： 下記インターンのポジション、おかげさまで決まりました。夏がとても楽しみ。 ------------------------------------------------------------------------- えー、ここは「生活日記」であって、仕事関連の話はできるだけ書かないようにしてるのですが、たまに禁を破ります。ということで： Apple Inc. において自然言語処理のできる学生インターンを募集します http://jobs.apple.com/index.ajs?method=mExternal.showJob&RID=28907 内容は、将来の日本語入力エンジンに適用できる技術の開発。 C, C++, 統計自然言語処理がばりばりにできること。柔軟な思考ができること。チームで仕事ができること。口が堅いこと :) 英語の技術ライティング必須。勤務地がクパティーノ

【終了しました】第46回SWO研究会 発表募集 ■日時：2018年11月25日(日) 14:00-18:00 ■会場：淡路夢舞台国際会議場（地図） ■参加費：無料 ■発表申込しめきり：2018年10月22日(月) ■原稿提出しめきり：2018年11月19日(月) ■発表・参加募集：http://www.sigswo.org/papers/46cfp ■プログラム：http://www.sigswo.org/papers/46program

言語処理学会第15回年次大会(NLP2009)本会議プログラム 日時： 2009年 3月2日(チュートリアル)，3日〜5日(本会議) 会場： 鳥取大学 鳥取キャンパス スケジュール 発表一覧 著者索引 (ア行 カ行 サ行 タ行 ナ行 ハ行 マ行 ヤ行 ラ行 ワ行 その他)

Call for Paper Submissions NAACL HLT 2009 Workshop on Active Learning for Natural Language Processing June 5, 2009, Boulder, Colorado, USA http://nlp.cs.byu.edu/alnlp/ Submission Deadline: March 6, 2009 Endorsed by the following ACL Special Interest Group: SIGANN, Special Interest Group for Annotation Motivation Labeled data is a prerequisite for many popular algorithms in natural language proce

Learning algorithms based on Stochastic Gradient approximations are known for their poor performance on optimization tasks and their extremely good performance on machine learning tasks (Bottou and Bousquet, 2008). Despite these proven capabilities, there were lingering concerns about the difficulty of setting the adaptation gains and achieving robust performance. Stochastic gradient algorithms ha

ネットに蓄積された個人の経験を集めて知の宝庫に ～CGM上の経験情報を検索・分析できるデモサービス「みんなの経験」を一般公開～ 【概要】 奈良先端科学技術大学院大学（学長：安田 國雄）情報科学研究科 自然言語処理学講座の乾健太郎准教授と阿部修也研究員らの研究グループは、ニフティ株式会社（社長：和田 一也、東京都品川区）との産学連携により、ブログなどネットに書かれた個人の経験情報を検索できるシステム「みんなの経験」を開発しました。本日12月4日（木）から研究目的のサービスとして一般に公開いたします（「みんなの経験」：http://minna.naist.jp/）。 「みんなの経験」では、商品や店舗、観光地、行政サービスなど様々なトピックについて、人々がブログに書き記した膨大な数の経験を自動解析し、データベース化しています。ユーザは、例えば「アロマオイル」や「インターネットオークション」のよう

はじめに OpenMWEは、慣用句や複合語といったmultiword expressions（MWEs）関係の言語資源で、オープンソースソフトウェアとして配布しています。 本プロジェクトはMWEsに関わる自然言語処理技術の開発を主な目的としており、次のような言語資源を順次リリースする予定です。 コーパス MWEsの用例集。文法的振る舞いを観察したり、機械学習データとして使用する。 辞書 MWEsの言語処理で必要な情報を記述した辞書。 同定システム 文中のMWEsを同定（検出）するシステム。MWEsの中には、例えば慣用句「骨を折る」のように、文字通りの意味と慣用的（比喩的）な意味の両方を持つものがあるが、このシステムは両者を区別して（曖昧性を解消して）MWEsを同定する。 格解析システム 述語として使用されるMWEs（「骨を折る」「頭が痛い」「解決を見る」など）の述語項構造を解析するシステ