話の内容は、自然言語処理が実世界で具体的にどのように応用されているのか、またその時に感じた課題についてです。 後半の「何が必要とされているか」、あたりの話からは私や会社が特に重点的に取り組んでいる事そのものの話もなります。
大規模データ時代に求められる自然言語処理 - Preferred Networks Research & Development
話の内容は、自然言語処理が実世界で具体的にどのように応用されているのか、またその時に感じた課題についてです。 後半の「何が必要とされているか」、あたりの話からは私や会社が特に重点的に取り組んでいる事そのものの話もなります。
CRFがよくわからなくてお腹が痛くなってしまう人のための30分でわかるCRFのはなし - EchizenBlog-Zwei
機械学習の3大有名手法といえばSVM、CRF、LDAではないだろうか(と勝手に思っている)。 SVM(Support Vector Machine)については以前記事を書いたので今回はCRF(Conditional Random Fields)について書いてみたい。 機械学習超入門IV 〜SVM(サポートベクターマシン)だって30分で作れちゃう☆〜 - EchizenBlog-Zwei といっても今回はさくっと読んでもらうのを目的にしているので手法の具体的な解説は行わない。具体的な部分は@uchumik氏の資料がとても詳しい｡ uchiumi log: 間違ってるかもしれないCRFの説明 また、実装方法については高村本(言語処理のための機械学習入門)がとても詳しい。 さて、具体的な解説をしないなら何をするの？ということだが、今回はそもそもCRFとは何かという話をする。過去の経験上この、そも
統計的係り受け解析入門
1. © 2010 IBM Corporation 自然言語処理勉強会@東京 統計的係り受け解析入門 日本アイ・ビー・エム（株）東京基礎研究所 海野 裕也（@unnonouno） 自然言語処理勉強会@東京 2. © 2010 IBM Corporation IBM Research - Tokyo 2 自然言語処理勉強会@東京 第3回2010/11/07 自己紹介 (1/2) 海野 裕也（うんの ゆうや） –twitter: @unnonouno –blog: http://unnonouno.blogspot.com –NLPかプログラミングか写真の話題 日本アイ・ビー・エム 東京基礎研究所所属 –今はTRLという略称は使われていません:) –テキストマイニング，自然言語処理の研究開発 –主に，動的計画法と木構造と戯れている 3. © 2010 IBM Corporation IBM R
双対分解による構造学習 - Preferred Networks Research & Development
入力\(x\)から出力\(y\)への関数を学習する機械学習の中で、出力が構造を有している問題は構造学習（Structured Output Learning）と呼ばれ、自然言語処理をはじめ、検索のランキング学習、画像解析、行動分析など多くの分野でみられます。 今回はその中でも複数の構造情報を組み合わせても効率的に学習・推論ができる双対分解による構造学習について紹介をします。 # 構造学習についてよく知っているという方は双対分解による構造学習のところまで読み飛ばしてください。 構造学習の導入 構造を有した出力の例として、 ラベル列 （品詞、形態素列の推定、時系列におけるアクションの推定、センサ列） 木 （係り受け解析における係り受け木、構文解析木、談話分析、因果分析） グラフ （DAG:述語項構造による意味解析 二部グラフマッチング:機械翻訳の単語対応） 順位付集合（検索における順位
Transformed Weight-normalized Complement Naive Bayes(TWCNB)についての実験と結果 - rubyu's blog
自作ソフトにテキストの多クラス分類機能を組み込みたくて、調べてみたら Complement Naive Bayes（CNB、補集合ナイーブベイズ）というアルゴリズムが最近の流行のようで、これを検証してみることにしました。 元論文 を一通り読んでから検証を進めていきました。実装される際は目を通すことをオススメします。 使用したコーパスは以下のようなもの 想定する用途に合わせて、それなりにクラス間でデータの量にばらつきがあります。 クラス ファイル数 サイズ A 832 121MB B 491 182MB C 449 59MB D 312 111MB E 298 26MB F 245 67MB G 234 73MB H 210 33MB I 123 33MB J 63 3MB K 62 14MB L 47 6MB M 47 5MB ひとまず、シンプルなナイーブベイズを 集合知プログラミング を
言語研究者のための統計の学び方―より高度な内容｜Colorless Green Ideas
はじめに 先日、「言語研究者のための統計の学び方―基礎を身につける」という記事で、統計の基礎の学び方を紹介した。そこで紹介したことを学ぶだけでも、結構色々な言語研究ができる。だが、もう少し本腰を入れて言語研究をする場合は、統計に関して、より高度な内容を学んでおく必要がある。 今回は、統計の基礎を学び終えた言語研究者が次にどう勉強していけば良いかについて紹介する。 この記事で扱う内容 先日書いた「言語研究者のための統計の学び方―基礎を身につける」という記事では、統計の基礎をどう勉強すれば良いかについて触れた。今回は、より高度な内容を学ぶためにはどうすれば良いかについて紹介したい。図示すると、以下のとおりになるだろう。 言語研究者のための統計の学習順序 上に掲げた図からも分かるように、今回扱う内容は、「コーパス処理向け」・「言語実験向け」・「言語教育向け」の3つに分かれている。このように分けた
ノンパラベイズのあれこれ - yasuhisa's blog
自分用メモ。超基礎的なこと。書くのが躊躇されるレベルだが、書かないと忘れる。全部は書かない、自分が必要なところだけ。 ディリクレ過程(Dirichlet Process; DP)を使ったようなモデルを自分で実装する必要が出てきた。今までは必要でなければ必ずしもDP使う必要ないじゃんという感じでいたが、今回はDPが本質的に必要な場面のような気がするので、頑張る。基本的には上田さん、山田さんの資料を見ながら話を進めていく。 ノンパラメトリックベイズモデル やりたいこと(というか初期ステップ)。超単純。コーパス全体を一つの文書と見なす&bag of wordsの状態で単語をクラスタリングする(クラスタ数は∞)。LDAの拡張っぽくdocumentごとにtopic propotionが...ということをやろうかと思っていたのだが、それをちゃんとやろうとするとHierarchical Dirichle
自然言語処理・機械学習関係の国際会議 - nokunoの日記
以前論文の探し方のまとめのまとめを書いたのですが、やっぱり自分でまとめないと興味のある学会とかが分かりづらいですね…と、WWW2011の予稿集を見つけて思ったのでした。リンク先は学会ページか今年の会議のページです。 自然言語処理 ACL ACL2011NAACLEMNLP2011 機械学習 NIPS NIPS2011ICML2011 データマイニング SIGKDD KDD2011SIGMOD SIGMOD2011 Web WWW2011SIGIR SIGIR2011 その他 VLDB VLDB2011この辺りの学会で論文読み会とかできたらいいなあ。ACMのSIGなんちゃらは予稿集を公開していない（個人だとACM Portalで有料で見るしかない）ことも多いですが…。他にオススメあったら教えてください。特に実装系ぜんぜんわかりません。ツイートする
MeCabのコマンドライン引数一覧とその実行例 | mwSoft
-r --rcfile 使用するリソースファイルを指定する リソースファイルとは、辞書ディレクトリに入っている「dicrc」ファイルを指します。 試しにシステム辞書の「dicrc」ファイルをコピーして、「dicrc2」というファイルを作り、その中の「; simple」の「EOS」を「eos」に書き換えます。するとこんな風になります。 // リソースを指定せずに実行 $ echo テスト | mecab -O simple テスト 名詞-サ変接続 EOS // リソースを改変したdic2に指定して実行 $ echo テスト | mecab -r dicrc2 -O simple -d /usr/local/lib/mecab/dic/naist-jdic テスト 名詞-サ変接続 eos 我が家の環境では、システム辞書ディレクトリをカレントディレクトリとした状態にするか、「-d」でシステム辞書
MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer(形態素解析エンジン)
MeCab に至るまでの形態素解析器開発の歴史等はこちらをご覧ください メーリングリスト 一般ユーザ向けメーリングリスト 開発者向けメーリングリスト 新着情報 2008-02-03 MeCab 0.97 マルチスレッド環境で辞書を開くときの排他制御がうまくいっていなかったバグの修正 Windows版でインストール時に辞書の文字コードを指定できるようになった 一部のコンパイラで正しくコンパイルできなかった問題の修正 部分解析モードを変更するAPI の追加 (Tagger::set_partial()) ラティスの生成レベルを変更するAPI の追加 (Tagger::set_lattice_level()) 温度パラメータを変更するAPIの追加 (Tagger::set_theta()) 全候補出力モードを変更するAPIの追加 (Tagger::set_all_morphs()) 2007-
映画「The Social Network」の脚本をNLTKで解析して遊んでみた - ぬいぐるみライフ？
※この記事には映画「The Social Network」のネタバレがそれなりに含まれています．これから映画を観る予定の方は逃げた方が賢明です． 最近ブログで宣言した通り，入門 自然言語処理を読みつつPythonのNLTK(Natural Language ToolKit)を使った自然言語処理について勉強中．入門 自然言語処理はPythonをロクに触ったことがない私でもちゃんと理解しながら読み進められるようになっているのが嬉しい． ところで，少し前に映画「The Social Network (ソーシャル・ネットワーク)」を観て，登場人物の台詞や行動がなかなか面白くて気に入ったのだけど，この脚本が映画の公式サイトで公開されていることを最近知った．映画の脚本となると，特徴的な表現が多く文章数もそれなりにあるので，興味深いコーパスになり得るのではないかと思う． というわけで，NLTK習い立ての
Natural Language Processing with Python – Analyzing Text with the Natural Language Toolkit
Natural Language Processing with Python – Analyzing Text with the Natural Language Toolkit Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper This version of the NLTK book is updated for Python 3 and NLTK 3. The first edition of the book, published by O'Reilly, is available at http://nltk.org/book_1ed/. (There are currently no plans for a second edition of the book.) 0. Preface 1. Language Processing and P
言語処理学会第17回年次大会(NLP2011)
後援 この会議は豊橋技術科学大学，財団法人大幸財団に後援いただいています． 概要 言語処理学会第17回年次大会は，豊橋技術科学大学で開催します． 例年通り，自然言語に関する理論から応用まで幅広い研究発表を募集します． とくに，言語学，教育学，心理学など，日頃「言語処理」とは縁が薄いと感じておられる人文系の研究者の方々からの積極的な発表を期待しています． 従来通り，研究発表の形態は口頭発表（質疑応答も含めて20分間程度を予定）とポスター発表のいずれかです． 口頭発表とポスター発表は時間帯を分け，両者が重ならないよう考慮する予定です．両種の発表とも，予稿集には最大4頁の論文を掲載する予定です． また，今大会でも分野を超えた議論を奨励するために，分野横断的テーマセッ ションを口頭発表の中に設けます．テーマセッションでは，セッションの最後 に総合討論の時間を取り，参加者の間でより活発な討論ができる
自然言語処理の定番の教科書まとめ - 武蔵野日記
自然言語処理や機械学習でいくつか新しい教科書的なものが登場してきたので、まとめてみようと思う。 教科書について。Introduction to Information Retrieval Introduction to Information Retrieval 作者: Christopher D. Manning,Prabhakar Raghavan,Hinrich Schuetze出版社/メーカー: Cambridge University Press発売日: 2008/07/07メディア: ハードカバー購入: 7人 クリック: 115回この商品を含むブログ (37件) を見るの翻訳が進んでいる(あとこれを研究室の輪読に使っていたりする)という話を聞いたりするのだが、やっぱり知識として知っておくべき本というのと、そこから超えていく本というのは違うものであって、どれだけ研究が進んでも、分
nokunoの日記
引き続き東大の「創造情報学連携講義VII」より賀沢さんの課題1でもある、IBMモデル1の実装を行いました。創造情報学連携講座IBMモデル1のEMアルゴリズムを実装してサンプルデータで結果を確認せよという問題です。 #!/usr/bin/env python from collections import defaultdict def train(corpus): pair = defaultdict(float) for english, forein in corpus: for e in english.split(" "): for f in forein.split(" "): pair[(e,f)] += 1. print 'pair:', pair t = defaultdict(float) for e,f in pair.keys(): t[(e,f)] = 0.25 f
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Introduction to Linguistics for Natural Language Processing
NLP関係のリソースまとめ - nokunoの日記
Perl で自然言語処理