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ブックマーク / blog.unnono.net (6)

  • 日本語で読める自然言語処理のチュートリアルスライドまとめ

    先日、自然言語処理の講演などをしていたときに、そもそも私なんかが話すよりも公開されているチュートリアルスライドを集めたほうが有用なんではないかと思い立って、これから自然言語処理を学びたい人や、ちょっと新しい分野を知りたい人向けに、日語で読めるチュートリアルスライドを分野別にまとめてみました。 主に、学会のチュートリアルや招待講演、それから研究者の方のWebページなどを参照しながら作りました。 自然言語処理全般系の資料や、少し境界的なテーマは入っていません。 また、ぱっと読めるスライドだけにしています。 幾つか手前味噌な資料も載せてます・・。 頑張って集めてみましたが、思ったほど集まりませんでした。 作っていてわかったのですが、意外とスライドを公開している人は少ないようです。 埋もれてしまうのはもったいないですね。 いずれ、英語で読めるスライドを集めてみようと思います。 そっちはそっちで、

  • オンライン学習の本が出版されました

    2015/4/8に、会社のメンバー4人で執筆したオンライン学習の、「オンライン機械学習」が講談社より発売されました。 自分自身が機械学習の専門家であるという自負は微塵もないのですが、長らくJubatusの開発をしていましたので実装的な視点や実応用的な視点で書くことがあるだろうと思って少しだけ執筆に参加しました。 当は、自然言語処理の応用を大量に書いたり、実装のツラミみたいなコラムを最初ガッツリ書いたのですが、いくつかのトピックがなくなったり応用多すぎと突っ込まれて消えていってしまいました。 オンライン機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)海野 裕也 岡野原 大輔 得居 誠也 徳永 拓之 講談社 2015-04-08 売り上げランキング : 260 Amazonで詳しく見る by G-Tools 主に自分の書いた実装の章についてちょっと書いておきます。 私はいわゆる数理情報系の

  • 情報処理学会全国大会のイベントで自然言語処理について話しました

    3/16に京都のグランドプリンスホテルで行われた情報処理学会全国大会の前座のイベント、春の情報処理祭に講師として参加しました。 御存知の通り、情処の全国大会には情報系のあらゆる業種から参加者が集まりますが、このイベントはM1(B4の人もいたそうな)を対象にして、広く情報科学に付いて学ぼうというイベントでした。 私はNL研からの推薦ということで、基的には他業種の学生向けを意識して自然言語処理について話しました。 同時開催で言語処理学会年次大会が開催されていたので、言語処理系の人はあまり参加してなかったのではないかな? 自然言語処理@春の情報処理祭 from Yuya Unno 自然言語処理の最近の流行りのテーマということで統計的機械翻訳(SMT)の紹介と(全然専門でも何でもないが)、いかに自然言語処理が他業種の技術で「荒らされてきた」か、そして分野外の人こそチャンスがあるというような話をし

    tokuryoo
    tokuryoo 2015/03/25
  • TokyoWebminingで久しぶりに発表しました

    1/24に、フリークアウトで開催されたTokyoWebminingで深層学習系の自然言語処理について話しました。 以前から考えていた、表現力の高いモデルが既存の複雑な規則に基づく自然言語処理手法(例えばHPSGなどの)と同等の規則を学習しているんではないかというという話をしたかったんですが、ちょっと暴走しすぎた感。 深層学習時代の自然言語処理 from Yuya Unno 内容としては、Recurrent Neural Network(とLSTM)とRecursive Neural Networkの話です。 それから、前者とShift-Reuduce型のシーケンシャル手法との関係、後者とPCFG型の大域最適型の手法との関係がどうなってるのか、という問題提起でした。 こういう話をしたのは、例えば仮にRecursiveがHPSGの語彙項目相当の情報をベクトル空間の中に学習できるのであるとするの

  • Statistical Semantics入門の発表をしました

    先週のPFIセミナーで、Statistical Semantics入門という発表をしました。 主に分布仮説をベースにした、単語の意味を文脈の分布で表現する研究を纏めました。 LSIから始まって、PLSI、LDAと続く言語モデル系、NMFなどの行列分解系、そしてNNLM、RNNLMと来て昨年流行したニューラルネット系の3つでまとめるという形をとっています。 あまり専門的になりすぎず、過去からの歴史や流れを踏まえ、一方で実用面や研究テーマのココロ、問題意識を重視するような内容になるように心がけたつもりではあります。 当初、他の「いわゆる意味論」との比較みたいなスライドもあったのですが、変なコト言うと刺されると思ったので消しましたw ところで、応用の観点でこれらの話をどう考えているか、というような点について触れるのを忘れたな、と思ったのでこちらに書いてみます。 基的に私見ですが。 私自身は、単

  • 今、人工知能研究で何が起こっているのか

    半年前くらいに書いた草稿が、投稿されずに残ってたのでちゃんと書きました。 最近、人工知能という言葉がまた流行しているような印象を受けます。 ブームということの質は2つ有ると思っています。 1つは学術会で、最近良い成果が立て続けに出てきたという側面です。 もう一つは、それに呼応して大きな会社、特にIBMやGoogle、Facebookといった大きなコンピュータ系、インターネット関連企業が力を入れていることが大々的に報道されたことです。 両者はもちろん関係していて、いくつか技術的ブレークスルーがあって、それが企業の投資を呼んでいる、それと呼応するように学術的な成果が企業からでているという、正のスパイラルが生まれている様に見えます。 こうした流れをいち早くとらえた新書として、「クラウドからAIへ」というがあったので読んでみたのですが、一般のビジネスマンを意識して、歴史、現在、未来について大局

    今、人工知能研究で何が起こっているのか
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