サイト上に公表 増井俊之さんの講演。 増井さんがどういう方か、前日までにあまり存じ上げなかったので氏のサイトに一通り目を通しておいた。 今までの講演のパワポがあがっているのでざっと目を通す。 ぼくも講演の内容を全部ネットにあげてしまうことには賛成。ぼくの経験でも、実際こちらが話すことをあんまり熱心にメモを取られても、書くことに集中していて本当に頭に入っているのか心配になる。メモは本当に気になったキーワードやセンテンスだけでいいんじゃないかと思う。あとでそのメモがトリガーになって頭の中で再構築されたことが理解であって、それは講演の内容と必ずしもイコールにはならないんだけど、それが身につくってことなんじゃないでしょうか。誤解もまた理解の一形態なわけだし。 だいたい、その熱心に取っているメモ、本当にあとで読んでいるのでしょうか？ ぼくはblogのエントリーでも書かない限り多分読まないなぁー。 だ

もうあと1週間しか東京にいられない関係でちょっと立て込んでいて(あまり考えていなかったが早めにやっておかないといけないという意味でプライオリティ高い仕事があったりして)、今日の研究会には参加できなかったのだが(昨日の日記にも追記したがもう一度書いておくとdaiti-m さんのページに行くと教師なし単語分割のスライドが見られる。ちぃ、ベイズ階層言語モデルおぼえた！)、松本先生が会う度(3月頭の言語処理学会の年次大会と、中旬の日本語書き言葉コーパスのワークショップに加え、昨日の NL 研でまで……)に「最近 ai-a くんの研究おもしろくなってきたよ。聞きに来ないの？」と言うので興味があって「系列ラベリングのための Forward-Backward アルゴリズムの一般化」を読んでみた。 数式追い切れていないのでよく分からない(違ったらツッコミください>>ai-a さん)が、つまり既存の自然言語

現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出

2009年度上期未踏IT人材発掘・育成事業の公募がはじまった。未踏ユース(25歳未満)、未踏本体それぞれ詳細は上記URLを参照してほしい。 わたし自身2002年度の未踏に採択されたプログラマ、いわばOBであるので若干の思い入れもあるし、ひょんなことからIPAの中の人になっちゃったものだから、個人的にもいろいろ応援したいところである。ただし、IPAと言っても、わたしの所属はオープンソフトウェア・センターなので、業務として未踏事業に関与しているわけではないことをあらかじめおことわりしておく。あくまで個人的な見解である。 未踏のおもしろさというのは、9ヶ月くらい、開発に没頭できる環境を提供してもらうことだ。クレージーなアイデアを実装する期間として、このくらいの時間は必要だし、一方で、開発費として人件費をもらえるので、霞を食っているわけではないので、これは大変ありがたい。 未踏でわたしが何をやった

Googleにもこういう時期があった。いまのTwitterはその一挙一動が世界中のIT関係者から注目されている。対前年で1382％という前例のない高い成長率を武器に、次は何を行うのか、そして企業としてどう収益化を目指すのか。今週はその収益化で大きな動きがあった。 Twitterの共同創設者ビズ・ストーン（Biz Stone）氏は英ロイターの取材に対して、有料の企業向けアカウントを準備していることを認めた（参考記事）。Twitterが今後のビジネスモデルについて言及するのは初めてだ。 Silicon Alley Insiderは、その企業向けアカウントについて「重要なのはTwitterは個人にも企業にもフリーで使えるようにし続けることということだ。われわれはすでにあるものを強化し、促進する、シンプルなビジネスプロダクトを検討している」とのビズ・ストーン氏のコメントを紹介している。そのうえでS

_ [研究] レンコンと情報信憑性 ある日の話。母親が「煮ると黒くなってしまうレンコンがあるが食べても大丈夫なのか検索エンジンで調べてみた」と言う。おお、とうとうそんなことができるようになったかと感動しつつ続きを聞くと、「大丈夫と書いてあるページが見つかったが、よく見ると普通の人が書いている。専門家の書いたものは見つからず信じて良いものかわからない」とおっしゃる。確かにそうだよねえ、うーんと唸ってしまった。素人が何人ＯＫと言っても一人の専門家の言葉にはかなわないこともある、という至極当たり前の話ではあるのだけれど、どこかの農学部の先生が大丈夫と書いていたとしてもそれを信じて良いのかという疑問もあるしなあ。結局この手の話は、情報処理で何とかできるものではないよね、というと某所からお叱りを受けるだろうか。かといって、知識を集積する適切なソーシャル的仕組みを作ればよいかというと、現状ではWiki

自由 テレ東系で深夜に放送されている「モヤモヤさまぁ〜ず 2 」の新作 DVD が来たる 4 月 1 日に「Vol.4」から「Vol.6」までドドンと発売される予定です。 「モヤさま」はさまぁ〜ずふたりの街歩きのゆるさゆえのおもしろさが盤石なわけですが、そこに加えて放送開始からのレギュラー出演者であるテレビ東京・大江麻理子アナウンサーの存在もまた視聴意欲を喚起する大きな要因になっています。 今回の更新ではそんな「モヤさま」 DVD の見どころを、大江アナの「お宝」シーン中心にご紹介していこう、というキャンペーンを執り行いたいと思います。発売前ということもあって amazon 価格も 3 月 28 日現在で『 29% 割引』と確実にお求めやすくなってます！（身も蓋もない） 奇跡的な好感度 大江アナの人気に関しては、めずらしいアンケート結果があります。 今年 2 月発売の「週刊文春」に『好きな

部分列 (Subsequence) は系列のいくつかの要素を取り出してできた系列のことです。二つの系列の共通の部分列を共通部分列 (Common Subsecuence)と言います。共通部分列のうち、もっとも長いものを最長共通部分列 (Longest Common Subsequence, LCS) と言います。 X = <A, B, C, B, D, A, B> Y = <B, D, C, A, B, A> という二つの系列から得られる LCS は <B, C, B, A> で、その長さは 4 です。長さ 2 の<B, D> の長さ 3 の <A, B, A> なども共通部分列ですが、最長ではないのでこれらは LCS ではありません。また、LCS は最長であれば位置はどこでも良いので、この場合 <B, D, A, B> も LCS です。 LCS は動的計画法 (Dynamic Prog