社内勉強会資料 追記: 2013-10-31 ついったで指摘( https://twitter.com/akuraru/status/395822183777202176 )を受けたので入れ子集合のノード追加の説明の所を修正しました。Read less
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社内勉強会資料 追記: 2013-10-31 ついったで指摘( https://twitter.com/akuraru/status/395822183777202176 )を受けたので入れ子集合のノード追加の説明の所を修正しました。Read less
NLP コロキウム https://nlp-colloquium-jp.github.io/ で発表した際のスライドです。 論文: https://arxiv.org/abs/2205.01954 GitHub: https://github.com/joisino/wordtour 概要 単語埋め込みは現代の自然言語処理の中核技術のひとつで、文書分類や類似度測定をはじめとして、さまざまな場面で使用されていることは知っての通りです。しかし、ふつう埋め込み先は何百という高次元であり、使用する時には多くの時間やメモリを消費するうえに、高次元埋め込みを視覚的に表現できないため解釈が難しいことが問題です。そこで本研究では、【一次元】の単語埋め込みを教師なしで得る方法を提案します。とはいえ、単語のあらゆる側面を一次元で捉えるのは不可能であるので、本研究ではまず単語埋め込みが満たすべき性質を健全性と完
クレイグの補間定理(英: Craig's interpolation theorem)は論理学における定理であり、論理体系によってその定義が異なる。William Craig が1957年、一階述語論理について証明したのが最初である。クレイグの補題とも。 命題論理の場合[編集] 命題論理版は以下のように定義される。 が恒真式であるとき、論理式 の全ての命題変数が と の両方に出現する場合で、かつ と も恒真式なら、 を の「補間(interpolant)」と呼ぶ。 単純な例として、次の式に対して は補間である。 命題論理でのクレイグの補間定理は、含意 が恒真式なら、常に補間が存在する、というものである。 証明[編集] クレイグの補間定理は以下のような方法で証明できる。 モデル理論的には、コンパクト性、否定、論理積が存在するとき、Robinson's joint consistency th
6月18日(土) に「Python Boot Camp in 京都」を開催しました! Python Boot Camp は「普段は他の言語を使っているけどPythonもやってみたい」という方を対象に全国でチュートリアルを行う企画です。この記事では、先日京都で開催された第一回のチュートリアルの様子をお伝えします。 Python Boot Camp in 京都は京都大学の近くにある、学生が主体となって運営しているスペース CAMPHOR- HOUSE で開催されました。チュートリアルの講師は谷口 英さんに務めていただき、CAMPHOR- HOUSE を運営している学生3人が TA としてお手伝いしました。 チュートリアルの開催決定が開催日の約2週間前となってしまいましたが、5名の方に参加していだきました。 チュートリアルはテキストに沿って進められました。章ごとに分からない部分を質問する機会を設
皆さんこんにちは。fluctにてfluct SSPという広告配信システムの管理画面を中心にクライアントサイドの開発を行っております、大関です。 依存パッケージの更新、どうしてますか? 今や数多くの言語でパッケージマネージャが提供されており、みなさんも日常的にコミュニティによるパッケージエコシステムを活用していることと思います。 ですが、この依存パッケージの更新については、どのようにしていますか? セキュリティfixなどを除き、以下のようなことになっていることが多いのではないでしょうか? チームの「いい人」が頑張って更新し続ける その人の謎の情熱が消えると更新されなくなってしまう たまに気がついたら頑張る 「いい人」が頑張るタイプの亜種 気が付かなかったら更新されない 更新はリスクなので塩漬けにする プロダクトは定期的に作り直す前提 CIでテストを回し続けているのに更新しないなんて……とモヤ
先週末、はてな社内の勉強会で構造学習、特に実装が簡単な構造化パーセプトロンについて発表しました。発表資料と説明用にサンプルで書いたPerlの品詞タグ付けのコードへのリンクを張っておきます。 今日からできる構造学習(主に構造化パーセプトロンについて) from syou6162 structured_perceptron/structured_perceptron.pl at master · syou6162/structured_perceptron 「えっ、Perlかよ」という人がいるといけないので、Clojureで構造化パーセプトロンを使った係り受け解析のサンプルコードへのリンクも張っておきます(2種類あります)。PerlもClojureもあれば8割くらいの人はカバーできそうなので、安心ですね。 syou6162/simple_shift_reduce_parsing syou616
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