Similarity Estimation Techniques from Rounding Algorithms - Google 検索This yields a sketching scheme for estimating the cosine similarity measure between two vectors, as well as a simple alternative to minwise independent ...
身も蓋もないが本当に有効な「論文の書き方」 - 発声練習
CAREERzine：身も蓋もないが本当に有効な「企画書の書き方」のフォーマットパクリです。 前例を重視する 論文には内容と結果、主張の独自性は求められますが、形式については独自性を求められません。むしろ、独自性が高く前例にしたがっていない論文はダメな構成の論文であるとみなされる傾向にあります。 企画書を書くとき、とくに、異動したてであるとか、新しい仕事であるとか、そういう場合は必ず、その部門での企画書に目を通しておくべきです。どういう順番で書いてあるか、どこを手厚くしているか、などに着目していきましょう。あるいは、前例となる企画書をフォーマットだと思って文章を上書きしていくのも有効です。 （CAREERzine：身も蓋もないが本当に有効な「企画書の書き方」より） 研究テーマや投稿先の学術雑誌、国際会議によって論文が通りやすいフォーマットというのが決まっていることが多いです。必ず投稿先の学
semisup_naacl.ppt
Inductive Semi-supervised Learning with Applicability to NLP Anoop Sarkar and Gholamreza Haffari anoop,ghaffar1@cs.sfu.ca School of Computing Science Simon Fraser University Vancouver, BC, Canada http://natlang.cs.sfu.ca/ 2 Outline • Introduction to Semi-Supervised Learning (SSL) • Classifier based methods: Part 1 – EM, Stable mixing of Complete and Incomplete Information • SSL using Generative Mo
Semi-supervised Learning - nobuyukishimizuの日記
一部で有名になっています。 目的となる学習と、correlationがある別の学習を同時に行なうことで、データの構造を利用してsemi-supervised learning ができる、という論文です。 Ando & Zhang http://www-cs-students.stanford.edu/~tzhang/papers/jmlr05_semisup.pdf それから、Semi-Supervised Learning Literature Surveyも付け加えておきます。 http://www.cs.wisc.edu/~jerryzhu structured output 向けの semi-supervised learning。 http://ttic.uchicago.edu/~altun/pubs/AltMcABel-NIPS05.pdf あらかじめk-NNで作ったmatr
Semi-Supervised Learning Survey
Xiaojin Zhu Computer Sciences TR 1530 University of Wisconsin Madison [ Download the latest survey (July 19, 2008) ] Archives: [ July 19, 2008] [ June 24, 2007] [ December 9, 2006] This is an online publication. It surveys the field of semi-supervised learning, a branch under machine learning and more generally artificial intelligence. It originates as a chapter from the author's Ph.D. thesis. The
ダブル配列における動的更新の効率化アルゴリズム | CiNii Research
タイトル別名 ダブル ハイレツ ニ オケル ドウテキ コウシン ノ コウリツカ アルゴリズム Efficient Dynamic Update Algorithms for a Double-array Structure 自然言語処理 トライ構造はキーの表記文字単位に構成された木構造を用いて検索するキー検索技法の1つであり，自然言語辞書を中心として広く用いられている．このトライ構造を実現するデータ構造として高速性とコンパクト性を満足するダブル配列法があるが，この手法は，キーの更新が頻繁に生じない検索法として確立しているため，動的検索法に比べて追加時間は高速であるとはいえず，また削除で生じる不要なノードや未使用要素により記憶量に無駄が生じていた．本論文ではこれらの問題を解決し，ダブル配列を動的検索法として確立するため，未使用要素を連結することで追加処理を高速化する手法，削除時に生じる不要ノ
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https://dl.acm.org/doi/10.3115/1219840.1219855
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Advances in Neural Information Processing Systems 19
Redirecting
Microsoft Word - NAACL2003-CameraReady-10pt.doc
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http://books.nips.cc/papers/txt/nips15/AA03.txt
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http://acl.ldc.upenn.edu/acl2002/DEMOS/pdfs/DEMO009.pdf
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Learning Surface Text Patterns for a Question Answering System