Language-Independent Set Expansion of Named Entities using the Web (R. C. Wang and W. W. Cohen, 2007)を読んだ。例のSEAL(Google SetsとかBayesian Setsに似た奴)のアルゴリズムについて書いた論文だ。ちゃんと固有表現抽出までやってるとしか思えないとか書いてたが、実際には全然違った。固有表現抽出どころか形態素解析すらしてない。 SEALがやってくれることはGoogle Setsなどと同じだ。いくつか単語を与えると、その単語と同じグループに含まれるような単語を返してくれる。この論文ではそのようなグループの例として、メジャーリーグの球団名とか、時計のブランド名とか、そういったものを使って実験している。 アルゴリズムは以下の3ステップによって構成される。 与えられた単語を用い
先日書いたSEALの話題のつづきです。論文のPDF が公開されていましたので、ダウンロードしてみました。まだすべてを読み切れていないのですが、射撃しつつ前転さんのブログで解説されていましたので、ズルをしてそちらを先に拝見してしまいました。ブログ記事の感想に書かれていらっしゃる、Google Sets の非再現性を批評している割には Google API を使っている(!)のでやはり再現性がないのでは?というくだりは私もそう思いました。SEAL のアプローチで面白いのは、クエリに対して得られた web page のテキストから構造を抜き出すことにあると思うのですが、ちょっとショックなのはそもそもクエリに対して最も適合する web page をひっぱってくるのに Google API を使っていることです。たしかにそのような機能を高速かつ高精度に実現できるシステムとしてはGoogleが現存する
関連記事 http://d.hatena.ne.jp/valdzone/20070708#1183923567 http://d.hatena.ne.jp/valdzone/20070702#1183424810 以下は自分用の備忘録です。解説というにははしょり過ぎだし、わかっている人には自明すぎでしょうもないものです。 Bayesian Sets がやっていること Google Sets がやっているようなことを実現するものです。まず、あるアイテム(例えば映画のタイトル)の集合Dに対してその部分集合Dcをあるクラスタであるとみなします。ユーザはDcに属すると思われるクエリ(例えば Police Academy (1984) + Porky's (1981))を与えると、Bayesian sets は全集合Dの各アイテムに対して、そのアイテムがDcに属する確率に比例する数値をスコアとして返
IT業界うわさの彼女という特集ページが CNET Japan にある。どうしてマグラスみづ紀さんにインタビューをオファーせんのだ! というのはともかくとして、一つ気になった回がある。 「楽天ブックスの姉貴はキラキラ輝く仕事人」の2ページ目にあるタイムスケジュールが無茶苦茶なのだ。 もちろんこれが平均的一日ではないのかもしれないが、睡眠2時間半なんてワタシなんか日常的には絶対できんね。 「玄関から先には仕事を入れないことに決めてるの」と仰るが、朝の7時半から深夜24時まで会社にいて、なお家に仕事に持ち込んだら、それは単なる「無能」だろう(実は大して仕事してねーだろ、という意見もある)。 しかも25時半に帰宅(24時に「帰社」って書いてあるが、これは「退社」の間違いだろう)してから「旦那様へ夕飯の支度」って、それ「夕飯」言わんよ。 つーか、深夜1時半に帰宅した妻に飯の支度をさせるこの「旦那様」
山﨑七段「この手が外れたら矢内さんを諦めます」矢内女流名人「えっ......」fromニコニコ動画
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