最大エントロピーモデルについて（CRF への前振り） - アスペ日記
最大エントロピーモデルについての解説。 既存の資料としては、A Simple Introduction to Maximum Entropy Models for Natural Language Processing や「言語処理のための機械学習入門」（通称高村本）が詳しい。 記事中でもその用語を適宜使ったり、内容を引用したりする。 ここでは、できるだけ直感的に理解できるような説明を目指す。 まず、最大エントロピーモデルとは何か。 最大エントロピーモデルは、分類を行う時に使われる。 たとえば、あるレビューに出てきた単語（good とか bad とか）から、そのレビューがポジティブなのかネガティブなのか分類する、というようなもの。 この分類先のことをクラスと呼ぶ。 最大エントロピーモデルは識別モデルの一種。 識別モデルの他には生成モデルというものもある。 これらの違いは、レビューの例で言う
HMM, MEMM, CRF メモ
2010-06-21にhandsOutにアップした資料の明らかな間違いを修正した資料です。Read less
WebDB Forum 2011 で「 CRF を使った Web 本文抽出」を発表してきました - 木曜不足
昨年に引き続き、今年も WebDB Forum 2011 のサイボウズの企業セッションでの発表の機会をいただきましたので、「 CRF を使った Web 本文抽出」について話をさせていただきました。 CRF を使った Web 本文抽出 for WebDB Forum 2011 View more presentations from Shuyo Nakatani この発表は、過去に2回(自然言語処理勉強会＠東京(TokyoNLP) 第1回、確率の科学研究会 第1回)で話をさせてもらったことと、WebDB Forum という場であること、さらに発表時間が 20分*1ということを考えて、今回は非常にスリムな内容になっています。 CRF についてはズバッとはしょって、その代わりに系列ラベリングを本文抽出に使うというのはどういうことか、という図を入れましたので、さらっと読むには一番わかりやすいのでは
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
