条件付確率場とベイズ階層言語モデルの統合による半教師あり形態素解析
* NTT daichi@cslab.kecl.ntt.co.jp 2011 2011-3-10(Fri), z PDF : http://chasen.org/~daiti-m/paper/nlp2011semiseg.pdf – , “ ” z ( , , , ...) – ...(Brain damaged!) Twitter Blog z (“ ”,“ ”,“ ”...) – z ... CSJ (+, ACL2009) z , – : NPYLM (Nested Pitman-Yor LM) 1 2 10 50 100 200 NPYLM as a Semi-Markov model z Semi-Markov HMM (Murphy 02, Ostendorf 96) +MCMC z (n ) BOS EOS Æ z , – “ ”, “ ” – “ ”Æ“ ”, “ ”Æ“
機械学習界隈の情報収集方法 - kisa12012の日記
こんにちは．Machine Learning Advent Calendar (MLAC) 2013の14日目を担当します，[twitter:@kisa12012]です．普段は博士学生として，各地を放浪しながら機械学習の研究をしてます．今回の記事はボストンで執筆しています．現地時間(EST)での締切は守ったのでセーフ…ですよね？ 本日は機械学習の技術的な内容の話ではなく，筆者が実践している機械学習関連の情報収集方法について纏めます*1．大きく分けて，学会情報の管理・論文情報の収集・その他の三種について述べたいと思います．今回のトピックの多くは他の分野にも通用する話になっているかと思います．他の分野の方がどのように情報収集されているのかも気になるところです． 学会情報の管理 まずは学会情報の管理についてです．機械学習に関連するカンファレンスは（特に近年乱立気味で）非常に沢山あります．全てをチ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
