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General Information June 15th, 2008. The Hyatt-Regency. Columbus, OH. 9:00 AM — 12:30 PM John Blitzer and Jerry Zhu SSL for NLP tutorial description. ACL 2008 ACL Tutorials Page Semi-supervised learning for NLP is a very broad topic, and we realize that we cannot possibly hope to cover all of it in a single tutorial. Because of this, we have provided several supplemental resources pages, each of w
信学会のノンパラメトリックベイズ講座をようやく書き終えました。 具体的な学習例(上のイメージ)や細かい図を描く必要があり, 結局連休後半からずっと かかった気がします。 最後のページではInfinite HMM (NIPS 2001) [pdf] の紹介をしています。 ちょうど岡野原君がohmmをリリースした所で, やたらとタイミングがいいのですが..。 HMMはよく考えるとかなり凄いモデルですが, 上のohmmも含め, 普通のHMMは 隠れ状態の数は事前にセットしておく必要があります。 これに対し, IHMMは隠れ状態の総数すらも観測データを見るだけで決めてくれる という驚異的なモデルで, 僕はD3の時(2003年くらい)に知って, かなり感動しました。 ただ, IHMMは理論を理解するのもそうですが, 実装がかなりややこしいので *1 僕は実際に実装はしていなかったのですが, 最近素晴
Ohmm-0.01をリリースしました [Ohmm 日本語] [Ohmm English] これは、以前のブログで書いた、オンラインEM法をそのまま素直に隠れマルコフモデル(HMM)に対し適用したライブラリです。 使う場合は、単語(アクセス履歴とかなんでもよい)に分けられているテキストを入力として与えれば、HMMによる学習を行い、結果を出力します。他で利用できるように、パラメータを出力したり、単語のクラスタリング結果を出力します。 HMM自体は、言語情報やアクセス履歴、生物情報(DNA)といったシーケンス情報において、前後の情報を用いて各要素をクラスタリングしたい場合に用います。 本ライブラリの特徴はオンラインEMの特徴通り、従来のEMよりも速く収束します。一応標準的な最適化手法(スケーリング、スパースな期待値情報の管理)もいれているので、そこそこ高速に動きます 速度的には100万語、隠れ状
要約すると、 カーネルパーセプトロンを使うくらいならサポートベクターマシンを使ったほうがいい という話。 以下、パーセプトロンとかカーネルとか基本的なところばかり書きます。 <パーセプトロン> 正負ラベルを予測する二値分類を行うパーセプトロンの場合、以下のアルゴリズムで訓練する。 ・以下を、重みが収束するまで繰り返す 1. サンプル(正解ラベル付き)をランダムにとってくる 2. 現在の重みとサンプルの内積をとって、その符号(つまり予測されたラベル)が正しければ 1. へ 3. 重み = 重み - あるべき符号 * サンプル 推論(符号が未知のサンプルに対するラベルの予測)のときも、2. と同様に重みとの内積の結果の符号をとって返す。 パーセプトロンはオンラインで使える。 つまり、サンプルが次々と追加される場合でも、順序がランダム(変な偏りがない)と仮定できるなら、上記のアルゴリズムをそのま
最近移動続きであまり研究に時間は割けないのだが、本は読めるということで本を2冊、サーベイ的な記事を3本(うち2本はチュートリアルスライドつき)を紹介する。まず Semisupervised Learning for Computational Linguistics (Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis) 作者: Steven Abney出版社/メーカー: Chapman and Hall/CRC発売日: 2007/09/17メディア: ハードカバーこの商品を含むブログ (4件) を見る を読む。この本の著者の Steven Abney はブートストラッピングの理論的解析をした人で、 Steven Abney. Bootstrapping. 40th Annual Meeting of the Association fo
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