スペクトラルクラスタリングは次元圧縮しながらKmeansする手法 - 武蔵野日記
機械学習系のエントリを続けて書いてみる。クラスタリングについて知らない人は以下のエントリ読んでもちんぷんかんぷんだと思うので、クラスタリングという概念については知っているものとする。 それで、今日はスペクトラルクラスタリングの話。自然言語処理以外でも利用されているが、これはグラフのスペクトルに基づくクラスタリングの手法で、半教師あり学習への拡張がやりやすいのが利点。なにをするかというとクラスタリングをグラフの分割問題(疎であるエッジをカット)に帰着して解く手法で、どういうふうに分割するかによって Normalized cut (Ncut) とか Min-max cut (Mcut) とかいろいろある。 完全にグラフが分割できる場合はこれでめでたしめでたしなのだが、実世界のグラフはそんな簡単に切れないことが往々にしてある。それで近似してこのグラフ分割問題を解くのだが、Normalized c
教師なし単語分割の最前線。ベイズ meets 言語モデル - 武蔵野日記
今日は daiti-m さんの教師なし単語分割話と id:nokuno さんの Social IME 話を聞きに行くため、仕事を午前中で終えて一路本郷へ。第190回自然言語処理研究会(通称 NL 研、えぬえるけんと発音する)。六本木から大江戸線で麻布十番、南北線に乗り換えて東大前で降りたのだが、ちょっと失敗して10分以上 Social IME の話を聞き逃してしまう。残念。 というわけで最初の発表については nokuno さん自身による発表スライドおよびshimpei-m くんのコメントを見てくれたほうがいいと思うが、個人的に思うのは(直接も言ったけど)研究発表とするならポイントを絞ったほうがいいんじゃないかなと。 研究の背景と目的 従来手法の問題点を指摘 それらを解決できる手法を提案(3つ) までは非常にいいのだが、そこから先がそのうちの1つしか説明・評価していないので、ちょっと述べてい
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
