懸垂修飾語（けんすいしゅうしょくご、dangling modifier）は、潜在的に主格と目的格のどちらにも適用可能で、節を曖昧に修飾する語句を言う。ほとんどのスタイルガイドでは、懸垂修飾語を文体的に不適であるとしている[要出典]。 懸垂修飾語の例を次に示す。（The Elements of Style 1918年版による） Being in a dilapidated condition, I was able to buy the house very cheap. （ボロボロだったので、私はその家を非常に安く買えた。） この文は曖昧である。「私」と「家」のどちらがボロボロなのかが不明瞭だからである。 上記の例のように、懸垂修飾語は実際には分詞の形を取ることが多い。懸垂修飾語が分詞である時、懸垂修飾語は懸垂分詞（dangling participle）あるいはずっこけ分詞構文[1]と呼

若い頃、OSに不自由なWindowsを選んでしまったがばっかりに、今GNU/Linuxに移って、UNIXの流儀を飲み込むのに苦労している。 さて、UNIX風OSで、同じプログラムの複数起動を防ぐ方法は、一体どうやって実装すればいいのか。 クローズドソースのWindowsならば、ある決められた名前付きのカーネルオブジェクトを作成すればよい。カーネルオブジェクトはいくつも種類があるが、なんだっていい。カーネルオブジェクトの作成はアトミックに行われる。すでに同じ名前のカーネルオブジェクトが存在する場合、その情報も伝えられる。これにより、すでにカーネルオブジェクトが作成されたかどうかがわかり、重複起動も判断できる。プロプライエタリなWindowsのカーネルオブジェクトはリファレンスカウントされており、参照するプロセスが存在しなくなった時点で破棄される。そのため、プロセスがクラッシュしたり外から強制

来たるべき夏に備えて、CPUクーラーの掃除を決行した。今までにも何度もCPUクーラーを掃除しているが、結局、ピンセットと爪楊枝が最適であるという結論に達している。掃除をした結果、CPUファンの騒音が劇的に下がった。 なぜホコリというものはこうもたまるのか。何とかしてホコリの発生を防ぐ方法はないものか。そのために、私はホコリについて調べた。 まず、もっとも効果的にホコリを防ぐ方法は、私の部屋をクリーンルームに改造することだ。これは、ホコリの発生を防ぐわけではないが、発生したホコリは速やかに除去されるので、結果としてCPUクーラーにホコリが付着しにくくなる。 残念ながら、個人用クリーンルームを建設する費用は捻出できない。そこで、もっと日常の工夫で、ホコリの発生を抑えることはできないものか。 Wikipediaによれば、ホコリの発生源は、繊維から出る糸屑・毛髪・ダニ・ダニの糞・カビの胞子・フケで

JSAIはこれでラストにしよう 多重有向ネットワーク成長モデルの特性解析 現実の多重有向ネットワークがもつような特性を表現できる成長モデルの構築を目指す。 Twitterのお気に入りやRTを人の嗜好ネットワークと考えると、同じ人がつぶやくツイートを何度もお気にいりしたりRTしたりすることはよくある． モデルとしては、BAモデル（次数優先）を多重NWに拡張した多重BAと、CNNモデル（友達の友達は友達！）を多重に拡張した多重CNN． 多重BAの場合は新ノード＋リンクを追加するか新リンクのみを追加するかの確率と、新リンク追加が選択されたときに多重リンクにするか否かの確率が用意されている． 多重CNNの場合は、はBAと同じで、、新リンク追加が選択されたときに多重リンクにするか、潜在リンクの顕在化を選択するかを確率で決定する． 実ネットワークとして、Twitterのお気にいる関係NW、Twitte

研究のサイクルについて説明します。 研究は基本的に 国内研究会・全国大会発表 (査読なし)国際会議発表 (査読あり)論文誌発表 (査読あり)が1セットです。修士論文に相当する研究で1セット回すのが標準的です。自然言語処理分野で1に当たるのは 言語処理学会年次大会 (毎年3月開催、原稿1-2月〆切)情報処理学会自然言語処理研究会 (毎年5月・7月・9月・11月・1月開催、原稿それぞれの開催日の1ヶ月前〆切)が代表的なところです。国内の研究会や全国大会は、学外の人からのコメントがもらえる貴重な機会なので、興味を持ってもらえるように準備しましょう。また、ここでちゃんと日本語の原稿を用意しておくと、英語論文を書くときのベースができているので、かなり書きやすくなります (英語で文章を書くことが苦痛ではない人でないかぎり、ほとんどの場合は日本語を最初に書いて英訳するほうが最初のうちは楽です)。 どの国

Deep Learning for Natural Language Processing (without Magic) A tutorial given at NAACL HLT 2013. Based on an earlier tutorial given at ACL 2012 by Richard Socher, Yoshua Bengio, and Christopher Manning. By Richard Socher and Christopher Manning Slides NAACL2013-Socher-Manning-DeepLearning.pdf (24MB) - 205 slides. Abstract Machine learning is everywhere in today's NLP, but by and large machine lea

内点法（ないてんほう、英: internal point method）とは、連続最適化問題のアルゴリズムであり、カーマーカー法に触発されて生まれた多くの手法の総称である。実行可能領域の内部を経由して、最適解に収束するのが特徴である。また、大規模問題に対しては計算効率が良い点や非線型問題にも対応できる点で、シンプレックス法よりも優れているといえる。内点法は、点列を生成する方法によって、アフィン変換法、ポテンシャル減少法、パス追跡法などに分類される。また、扱う問題によっては、与えられた問題を直接扱う方法(主内点法、英: primal interior point method)、その双対問題を扱う方法(双対内点法、英: dual interior point method)、主問題と双対問題を同時に解く方法(主双対内点法、英: primal-dual interior point metho

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