ちょっと前に実装してたんだけど、メモを書くがてら公開してみる。やりたいこととしてはnested Chinse Restaurant Processまで行きたいんだけど、ノンパラベイズ初心者なので一番取りかかりやすいであろうDirichlet Process Mixture(DPM)を文書モデルでやってみたという感じです。HDPではなくDPMとしてコーパスをモデル化するので、いくつ文書があろうがそれらは全部一つの文書として取り扱います(というか、そういう形でしか取り扱えません。扱いたかったらHDPの世界へ行こう)。 目的 やってみようと思った理由はいくつかあって 実際に自分で把握できるミニマムな*1ノンパラベイズのプログラムをgetする 実際に書いてみることでノンパラベイズのプログラムではまりやすいところを知る コード書く段階までやってみないと分かったつもりになっていることが多い などなどで

日本語 This is the page for latticelm, a tool for Bayesian non-parametric word segmentation and language model learning using Pitman-Yor language models. The major point of the toolkit is that it is applicable to not only regular text, but also lattices. The motivation for the tool was research into the possibilities of learning language models from continuous speech, presented in the following paper

License (except test directory): GNU GPLv2, LGPLv2.1, and BSD; or e-mail me for other licenses you want. NOTE: The distribution includes in test directory the labeled examples for a transition-based dependency parser and hyponymy relation identification, all of which are used in the paper. Download & Setup > wget http://www.tkl.iis.u-tokyo.ac.jp/~ynaga/opal/opal-latest.tar.gz > tar zxvf opal-lates

pecco - C++ library for efficient classification with conjunctive features About Pecco is a C++ library for efficient classification with conjunctive features [1,2]. Pecco is fast because it performs adaptive classification; it enumerates common classification problems (feature sequences) in the target task, and computes their weights in advance. Pecco solves an input problem by computing a margin

Something went wrong... Support ID: B_ 9061937747886374233 Please copy and paste the Support ID when contacting us Information security Email: infosec@huji.ac.il [Go Back]

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Conditional Neural Fields Jian Peng, Liefeng Bo and Jinbo Xu Toyota Technological Institute at Chicago, USA Abstract: Conditional random fields (CRF) [2] are widely used for sequence labeling such as natural language processing and biological sequence analysis. Most CRF models use a linear potential function to represent the relationship between input features and output. However, in many real-w

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CNF の著者の Jian Peng 氏に特許について質問をしてみたところ、問題ないということでしたので Google Code にプロジェクトを作成してコードを公開しました。 http://code.google.com/p/cnf/ あまりちゃんとした実装ではないので、使用は自己責任でお願いします。間違ってるかもしれないので、間違いがあれば教えてくれると嬉しいです。 mercurial で管理しているので、以下のコマンドで落としてきて使用できます。 $ hg clone https://cnf.googlecode.com/hg/ cnf $ cd cnf$ make$ ./src/cnflearn src/template data/conll2000/train.txt test.save$ ./src/cnftagger src/template test.save data/c

A collection of machine-learning algorithms for classification Classias is a collection of machine-learning algorithms for classification. Currently, it supports the following formalizations: L1/L2-regularized logistic regression (aka. Maximum Entropy) L1/L2-regularized L1-loss linear-kernel Support Vector Machine (SVM) Averaged perceptron

This is a project started at Yahoo! Research and continuing at Microsoft Research to design a fast, scalable, useful learning algorithm. VW is the essence of speed in machine learning, able to learn from terafeature datasets with ease. Via parallel learning, it can exceed the throughput of any single machine network interface when doing linear learning, a first amongst learning algorithms. We prim

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Software LSHKIT This is a C++ implementation of the algorithms described in the papers published in SIGIR08, Multimedia08 and CIKM08. The three methods based on LSH are put into a unified framework, under which new LSH families can be easily composed and plugged into the algorithms. This is not the original version of code used to run experiments of the papers, but it is better designed, better do

The open source clustering software available here implement the most commonly used clustering methods for gene expression data analysis. The clustering methods can be used in several ways. Cluster 3.0 provides a Graphical User Interface to access to the clustering routines. It is available for Windows, Mac OS X, and Linux/Unix. Python users can access the clustering routines by using Pycluster,

Tapas Kanungo, David M. Mount, Nathan S. Netanyahu, Christine D. Piatko, Ruth Silverman, and Angela Y. Wu This is a collection of C++ procedures for performing k-means clustering based on a combination of local search and Lloyd's algorithm (also known as the k-means algorithm). Given any set of k centers Z, for each center z in Z, let V(z) denote its neighborhood, that is, the set of data points f

比較的データ数の多い階層的クラスタリングを行う必要があり、手元にあるRで処理を始めたのだが思ったよりも遅かった。そこで、マルチコアCPUを利用した並列化で高速化することにした。RでもGPGPUを使って高速化したプログラムがあるようなのだが、すぐに使える高性能GPUを用意できなかったし、それに、TBBライブラリを使った並列化は手間も時間も掛からないので作ってしまった方が良いと判断した。 尚、このプログラムで作成したクラスタデータのデンドログラム描画や閾値による区分けについては一つの記事で書くには大きすぎるので、記事を分けて、「Python: 階層的クラスタリングのデンドログラム描画と閾値による区分け」に回すことにする。 まずは、「集合知プログラミング」にPythonによる階層的クラスタリングのソースコードが載っていたのでそれをC++で書き直した。アルゴリズム自体はそれほど複雑なものではないの