これからの10年は統計的機械翻訳が発展していく過渡期 - 武蔵野日記
この日記の読者さんから、「ソフトウェアのマニュアルの翻訳を仕事としてやっていますが、今度こそ機械翻訳が技術翻訳の世界でも使われると思うので、勉強会を開きたい」ということでメールをいただき、それならこんな感じでやってみては、というアドバイスをしたりなどしているうちに、それなら統計的機械翻訳について1回お話しましょうか、ということで、「第2回統計的機械翻訳研究会」なるものにお呼ばれしてお話してきた。参加者は技術翻訳のプロの方々8名ほど。みなさん先進的な方々で、機械翻訳は毛嫌いするというわけではなく、使えるものがあったらぜひ使いたい、そのために統計翻訳がどういうものか勉強したい、という熱心な方々だったので、2時間の予定が2.5時間話してまだ話が尽きず、懇親会でも2時間くらいお話ししたりして(機械翻訳の問題点や技術翻訳でここが困っているなんていうことについて)、こちらがむしろ恐縮したり。 特に懇親
自然言語処理は Python がいちばん - 武蔵野日記
現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出
自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記
Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体本文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非
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