人工無脳レビュー
Fig. 1に最近の人工無脳の能力の、独断に基づいた分布を示す。横軸は学習能力、縦軸は文脈追跡能力を示している。近年この勢力図は大きく変わった。マルコフ文生成を行なう人工無脳の一派の台頭と、限定的ながら論理を追跡して会話に反映させる人工無脳の技術の出現である。かつて人工無脳の代名詞と考えられていた辞書型はいまや旧世代のアーキテクチャに属し、その範疇では新しい技術開発が停滞している模様である。ログ型アーキテクチャは以前から存在していたのだが、いつの時代にもあまり大きな勢力にはなっていないようである。これらの情勢の変化はマシンパワーの増大と人工無脳業界への形態素解析器の導入に伴って生じたと考えられる。以下に各人工無脳の特徴を簡単に述べる マルコフ文生成型 マルコフ連鎖を用いて文を生成する。後述の辞書型人工無脳は辞書を拡大することでよい反応をするようになるが、マルコフ文生成型は逆で、生成する文の
ベイジアンネットセミナーBN2002
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★SPSSで重回帰分析を行う
これはある工場の従業員の給料と、従業員の属性です。 これを重回帰・ｪ析にかけ、給料を予測する式を得ようと思います。 架空のデータなので、細かいことはあんまり気にしてはいけません。 これをSPSSの分析にかけます。 “分析”→“回帰”→“線型”を選択します。 この場合yにあたるものは給料です。 上の従属変数には「給料」を入れます。 「勤続年数」「仕事量」「欠勤」「免許」は、 「給料」を説明する変数なので、独立変数に入れます。 次に方法を選択するのですが、目的により使い分けます。 強制投入法…独立変数を全て使って式をたてる ステップワイズ法…独立変数を徐々に増やして式をたてる 独立変数が確定している場合は強制投入法を、 独立変数が未確定ならステップワイズ法を使ってください。 もちろん他の方法を用いても構いません。 ここではステップワイズ法を用いたとして話を進めます。 次に“統計”をクリックしま
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