内海研究室 | Utsumi Lab
現在、内海研究室では、研究生の受け入れを行っていません。 当研究室は電気通信大学大学院情報理工学研究科情報学専攻／情報理工学域I類 経営・社会情報学プログラムに所属しています．内海研究室では「ことば」を基に２つの軸に着目して研究を行なっています． 一つは人は「ことば」をどのように理解しているのかを認知科学的な側面から追求する「言語認知科学」です．特に比喩，皮肉，ユーモアなどに着目した研究が盛んに行われています． もう一つの軸は「ことば」を機械的に処理することにより，有用な情報を見つけ出す「言語情報科学」です．特に検索結果を自動的に分類しよりユーザが欲しい情報を見つけ出す手助けをしてくれる，クラスタリング．多数の文章のなかから重要なところだけを抽出する重要文抽出が盛んに行われています． また，本研究室では学生の自主性を尊重しており，さまざまな研究テーマで学生が切磋琢磨しています． 言語認知科
YouTube - Broadcast Yourself
The entire movie was shot by taking about 25,000 photos using a digital SLR still camera a The entire movie was shot by taking about 25,000 photos using a digital SLR still camera and pieced together using Quicktime Pro and Final cut Pro. Since it was shot on a still camera, all the raw footage is 1080p HD. Also, I would like to send a HUGE thanks to Marlon and Mary of The Ghost Orchid. They provi
All Our N-gram are Belong to You
Posted by Alex Franz and Thorsten Brants, Google Machine Translation Team Here at Google Research we have been using word n-gram models for a variety of R&D projects, such as statistical machine translation, speech recognition, spelling correction, entity detection, information extraction, and others. While such models have usually been estimated from training corpora containing at most a few bill
COLING/ACL 2006 - DO++
見たこと、聞いたことを箇条書き ・自分の発表 直前の練習で時間内に終わらなかったので急いでやったらうまくおさまった。質問の英語がよくわからず、なんとなく二つに絞られて片方に絞ったのだが、後で聞いたら外れの方を答えていたらしい。やった内容は性能はいいけど計算量が大きい確率モデルを訓練する時に、いろいろ工夫すると現実的な時間でできるという話。性能がもっとあがっていれば議論しやすいが、なかなかそうはいかない ・招待講演 Marcuさんの話。自然言語処理の多くの問題ではデコードの時に（はやってるstructured parceptronではトレーニングの時にも）argmaxを使うが、それが問題で、ベストではないという話。シーケンスにラベルを付ける問題で品詞付け、固有表現抽出、構文解析とか多くの問題がこの枠組みに含まれれる。大抵の問題では、決定的に解ける（ビタビとかで）ような探索空間を使うが、それが
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http://www.asahi.com/digital/internet/TKY200608260179.html
私達のNグラムはすべてあなたに属するある - DO++