NAACL/HLT 2009報告 - DO++
コロラド・ボルドーで開催されたNAACL/HLT 2009に行ってきました。 NAACLは自分の中での分類では自然言語処理の学会で統計的な手法とかが多い学会に思える（それに対しヨーロッパではEACLでは文法とか言語理論とかが多い）。比較的自分にあう学会。 開催地となったコロラド大ボルダー校はとてもきれいなキャンパスで（、「全米で最も美しいキャンパス」の4位にランキング）、宇宙飛行士をたくさん輩出してたり、ノーベル物理学賞を４名輩出するなど、研究レベルも高いそうです。 で、学会は適当に休みながらまったり聞いていたのですが全体的に教師無学習に関する話が多かったような気がします。教師有学習による言語処理がある程度成熟してきているのに対し、教師無の方はまだまだ伸びしろが多いので研究がしやすいのでしょう。教師無に利用するモデルも、単純な混合分布から、様々な分布が入り乱れる複雑なグラフィカルモデルにな
NLP(自然言語処理)研究者をスコアリングしてみた - Unchained Life
IR研究者をスコアリングしてみた - 睡眠不足？！ http://d.hatena.ne.jp/sleepy_yoshi/20090215/p1 この記事を読んでNLP分野ではどうだろう、と思ったのでやってみました。 対象とした会議は2001年~2008年のACLとEMNLPです(年によっては他会議との併設含む)。 cf. DO++: 自然言語処理の学会 http://hillbig.cocolog-nifty.com/do/2008/04/post_fe44.html ACL anthologyから以下のページを利用してデータを取得 ACL: http://www.aclweb.org/anthology-new/P/P08/ (2008年の場合。08の部分を変えれば他の年が見られる) EMNLP: http://www.aclweb.org/anthology-new/sigdat.h
自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記
Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体本文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非
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