研究室における研究・実装ノウハウの共有
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
レシピ言語処理マニュアル
レシピを対象とした研究・開発が近年さかんになってきています．そこでは，レシピの手順文書に対して形態素解析した結果を素材として用いることが多いですが，その準備には意外と手間がかかります．このような素材の準備は，研究・開発に依存することは少なく，共通化できる処理も多いと考えています．少しでも前準備の労力を減らし，本来の研究に打ち込める環境を提供するため，我々は本マニュアルを公開しました．これによって，レシピを対象とした研究・開発がますますさかんになっていくことを期待しています． 本マニュアルは，レシピの手順文書を入力として，単語分割結果や品詞判別結果，食材・道具などの判別結果，終止形復元結果を出力する方法を記したものです． 例えば，以下のような結果が得られます． 入力 糸蒟蒻を下茹でします。 形態素解析結果 糸/名詞/名詞-普通名詞-一般+/し 蒟蒻/名詞/名詞-普通名詞-一般+/こんにゃ
生きたことばをモデル化する統計科学の研究：研究室訪問：統計数理研究所
「いづれの御時にか、女御更衣あまたさぶらひける中にいとやむごとなき際にはあらぬが、すぐれてときめきたまふありけり」で始まる『源氏物語』。平安時代中期（11世紀）に成立した宮廷の恋愛物語は、世界最古の長編小説として有名だが、江戸時代の人々にすら極めて難解なことばの集合で、多くの注釈書が発刊されていた。 ことばは時代と共に変化し、それを正しく理解することは失われた意味を復元する作業にも似る。冒頭にかかげた源氏の一節も、教えてくれる人がいなければ、それぞれの単語がどこで切れるのかすら判然としない。 言語を確率論的にとらえ、計算式によって解析（処理）するなら現代語も古典も、未知の言語すらも容易に理解できるようになる――このように考えて「計算言語学」の旗をかかげる統計科学者がいる。 言語の差異構造を統計的に理解する 持橋の専門分野は、「統計的自然言語処理」と「統計的機械学習」。それは簡単に表現するな
NLP論文ネタ一覧
by Graham Neubig 「言語処理を研究したいけれど、ネタが思いつかない」という人は世の中にいるかと思います。 このように困っている人を助けるべく、以下の論文ネタを1,000本分考えました*。 面白そうなものがあったら、ぜひご自由に研究してください**。 翻訳別アクセス 割込における複合語構文の分析と自動評価 外国語ネット時間の効果の訳文に関する考察 発話講義のための文の自動評価と文脈の変化方法の評価 京都機械翻訳の曖昧性検証 大規模コーパスを話動画抽出文ふさわし支援システム 画像情報を対象とした文行為発表語の抽出 医薬・半教師条件対訳辞書非対話における日本語単語用辞書ＡＮＡＳＹＳ推定 Web検索エンジンを用いた推論曖昧性知識の構築 解説クラスタリング辞書と構築に対する反義を考慮した類別発言 言い動詞・評価者の上位判定に着目した評価語彙いデータ基盤方法 日英統計翻訳における複数の
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いまさら聞けない “モデル” の話 @DSIRNLP#5
