ソフトな推論Markov Logic Networkの紹介 - Preferred Networks Research & Development
予約したもののインフォバーを手に入れられない海野です． 人間の高度な知的処理の一つが、推論処理です．今日はその推論を、述語論理と機械学習の組み合わせで模倣したMarkov Logic Networkという手法と、そのOSS実装であるAlchemyの紹介です． 鳥とはなんですか？という質問に対してどう答えるでしょうか．大雑把には、以下のように考えるでしょう． 鳥とは、空を飛ぶ動物です． この回答に対して、「ペンギンは飛ばないよ」と反論する人がいるかも知れません． 鳥とは、くちばしを持った動物です． すると、「カモノハシは鳥じゃないよ」と言われるでしょう．人間は初めて見た生き物が鳥かそうじゃないか判断するとき、どうしているのでしょうか．思うに、少数の規則（飛ぶかどうか．くちばしをもつか）から総合的に判断しているように思われます．人間の推論というのは概ね以下のような特徴を持っているのではないかと
ISM-2012-TopicModels.ppt
統計数理研究所 H24年度公開講座 「確率的トピックモデル」 持橋大地 (統計数理研究所) 石黒勝彦 (NTTコミュニケーション科学基礎 研究所) 2013/1/15-16 統計数理研究所 会議室1 本講座の構成 1日目: トピックモデルの基礎 – トピックモデルとは, Naïve Bayes, PLSI, LDA – EMアルゴリズム, VB-EMアルゴリズム, Gibbsサンプラー, 他のモデルとの関係 2日目: トピックモデルの応用 – 複雑なトピックモデル、時系列モデル – 画像、音声、ネットワークデータ – 半教師あり学習、補助情報あり学習 無限モデル(ノンパラメトリックベイズ)は本講座では扱わない 2 講義予定 3 1日目 – AM/ 導入, LSI, ナイーブベイズ, PLSI, EMアルゴリ
自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
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