機械学習CROSSをオーガナイズしました - Preferred Networks Research & Development
もう豆まきしましたか？比戸です。 1月17日に、エンジニアサポートCROSSで機械学習のセッションをオーナーとして主催させて頂きました。今回はその報告と内容のまとめをさせて頂きます。 エンジニアサポートCROSSは今年で3回目を迎える、主にWeb系のエンジニアが集まる技術イベントで、今年も800人以上が集まったそうです。すごいですね。 並列開催されるパネルディスカッションを基本とするイベントで、有名なWeb関連サービスを持っているわけではないPFIの私がオーナーということで、持てる人脈をフル活用してパネリストをお願いしたところ、お声がけした方全員にご登壇いただけることになりました。 Yahoo!JAPAN研究所 田島さん 楽天技術研究所 平手さん ALBERT 小宮さん FFRI 村上さん 産総研 油井さん Gunosy 福島さん 大手Web企業から尖ったサービスの会社、アカデミア周辺まで
Mining Contrastive Opinions on Political Texts using Cross-Perspective Topic Model(WSDM 2012) 読んだ & 実装して試した - 糞糞糞ネット弁慶
Mining contrastive opinions on political texts using cross-perspective topic model 概要 複数の立場(perspective)から書かれた文章があった時，論点(topic)ごとに立場の主張をまとめ，それらの主張の違いを定量的に出力する． 例えば，自民党と民主党のマニフェストが与えられた時，「年金に対する自民/民主の主張」「安全保障に関する自民/民主の主張」をそれぞれまとめ，かつ，あるクエリに対する意見の違いを数値で出力する． モデル documentが名詞などのtopic word(LDAなどのword)と形容詞や動詞，副詞などのopinion wordで構成されるとする．生成モデルは次のような過程を辿るとする． まずトピックを選ぶ トピックに従って単語(topic word)を選ぶ 次に，意見(opinio
データマイニングCROSS 2012を開催しました - #TokyoWebmining x #TokyoR x #TokyoNLP x #DSIRNLP - hamadakoichi blog
2012/01/27(金) CROSS 2012で「データマイニングCROSS - データマイニングの実ビジネス・サービス活用と展望」を開催しました。 TokyoWebmining 主催の濱田晃一（id:hamadakoichi : [Twitter:@hamadakoichi]）とTokyo.R主催の里洋平（id:yokkuns : [Twitter:@yokkuns]）がモデレータを行い、TokyoNLPやDSIRNLPコミュニティ、医療・広告・検索・マーケティング・金融工学など各分野、幅広い方々に登壇して頂きました。 会場拡張を３回したにも関わらず満員で立ち見がでるほどの盛況で、多くの方々に参加して頂け嬉しく思っています。 来場して下さった方々それぞれが、本セッションの内容を受けて、それぞれのサービス・ビジネスをよりよいものとしていく。それにより日本中、世界中の人々へよりよいサービス
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