2012 Computational Linguistics / NLP Conferences
(The Old) Computational Linguistics / NLP Conferences Calendar ANNOUNCEMENT - May 02, 2016: After 12 years of maintaining the conference calender for the fields of Computational Linguistics and Natural Language Processing, I've decided to pass the torch onto younger and more capable hands! Omid Bakhshandeh will now be maintaining the new calendar, which can be found here: http://cs.rochester.edu/~
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
LIBLINEARを用いた機械学習入門(単語分割)
このページでは機械学習のツール(LIBLINEAR)を利用して、実際に分類問題を解くにはどういう手順を経るかということについて解説します。つまり、Kytea(京都テキスト解析ツールキット)における簡易版の単語分割モデルを作ってみようということです。 なお今回はプログラミング言語としてRubyを用いますが、Rubyの知識がなくても実装ができるように解説するよう心がけます。また、必要以上に細かく書いてあるかもしれませんが、不要な方は適宜読み飛ばして下さい。 細かい説明はすっとばしてやり方を見る 機械学習って？ 朱鷺の杜Wiki 「機械学習」がわかりやすいかと思います。 ひとことで言うと、「訓練データを与えてそこから機械に問題の解き方を学んでもらい、別の問題を解いてもらうこと」です。 教師あり学習・教師なし学習 機械学習は大きく「教師あり」と「教師なし」に分かれます。 「教師あり学習」とは
スペクトラルクラスタリングの基本的な解説、および高速化手法のざっくりとした説明 - The beautiful mind
久しぶりにブログを更新してみる。 以前スペクトラルクラスタリングについて記事を書いたが、そのときはだいぶ勉強不足で、少し見当違いのことを書いていた気がする。 スペクトラルクラスタリングは、本質的にはラプラシアン固有マップ法と同じことをしている。ラプラシアン固有マップ法は次元削減の手法で、もともとの高次元空間におけるデータ間の類似度が、低次元に写像した後にも反映されるように設計されている。それが結果的に類似度行列から定義されるグラフ・ラプラシアンの固有値問題に帰着されるのだ。具体的には、グラフ・ラプラシアンLの固有値を大きいほう（定式化によっては小さいほう）からk番目までをλ1, λ2, …,λk, それに対応する固有ベクトルをv1, v2, …, vk とすると、その固有ベクトルを列として並べた行列 V = (v1 v2 … vk)の各行が、各データ点の低次元空間における座標とする。このと
Latent Dirichlet Allocations の Python 実装 - 木曜不足
LDA とは "Latent Dirichlet Allocation"。文書中の単語の「トピック」を確率的に求める言語モデル。 「潜在的ディリクレ配分法」と訳されていることもあるが、その名前だと「それってなんだっけ？」という人のほうが多そうｗ。 各単語が「隠れトピック」(話題、カテゴリー)から生成されている、と想定して、そのトピックを文書集合から教師無しで推定することができる。特徴は、果物の apple と音楽の apple とコンピュータ関連の apple を区別することが出来る(ことが期待される)という点。そのために、どのトピックを生成しやすいかという分布を各文章も持つ。細かい話は略。 結果の見方としては、定量的にはパープレキシティを見るし(一般に小さいほどいい)、定性的には各トピックがどのような単語を生成するか、その確率上位のものを見てふむふむする。この「各トピックが生成する単語」
Introduction to Information Retrieval
This is the companion website for the following book. Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan and Hinrich Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008. You can order this book at CUP, at your local bookstore or on the internet. The best search term to use is the ISBN: 0521865719. The book aims to provide a modern approach to information retrieval from a compu
第１回 にこにこテキストマイニング勉強会 ( #nicoTextMining #1) に参加してきた - hamadakoichi blog
「第１回 にこにこテキストマイニング勉強会 (#nicoTextMining)」([Twitter:@toilet_lunch] さん, [Twitter:@AntiBayesian] さん 主催) に参加してきた。実際にどう活用するかを目的した会。最近、毎週トークをしていましたが、今週は聴講者。 ATND: 第1回 にこにこテキストマイニング勉強会 : ATND 以下、ツイートまとめ(Togetter)、各講師資料、メモ、の覚書き。 Togetter 第１回 にこにこテキストマイニング勉強会 #nicoTextMining #1 - Togetter 目的・概要 目的： テキストマイニングについての学習のスタートアップ テキストマイニング技術に関して気軽に参加・議論することができる場の提供 概要： テキストマイニングとは、例えば製品の評判をweb上のテキストから抽出したり、 大量のアンケ
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
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
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聖蹟桜ヶ丘へ 今年度の授業が全て終了した。最後の授業はテスト返却とその確認作業の後は特に何をしろとも言われていなかったので、『耳をすませば』の後半、お姉さんと雫が言い争いをする場面を生徒と皆で見た。 この場面。あの場面、お姉さんは雫に「今しなきゃいけないことから逃…
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
独断と偏見によるノンパラ入門 - 木曜不足
「ノンパラメトリック」って言うくらいだからパラメータ無いんかと思ってたら、パラメータめっちゃあるし。 機械学習のネーミングのひどさはこれに始まった話じゃあないけど、それにしたって。 ノンパラの一番素朴なやつ( K-means とか)は本当にパラメータ無くてデータだけだから納得なんだけど、だんだん欲が出てパラメータ足しちゃったり派生させちゃったりしてるうちに、よくわかんなくなってきちゃったんだろうかねえ。まったく。 どれどれ、と英語版 Wikipedia の "Non-parametric statistics" を見たら、なんか意味が4種類くらい書いてあるし。じゃあ名前分けろよ。 en.wikipedia.org とりあえずここで言う「ノンパラ」とは、変数の個数決めなくていい「分布の分布」なメタっぽいやつのこと。つまりディリクレ過程とか、ディリクレ過程とか、そこらへん。 「あー、ノンパラベ
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確率的潜在変数モデル最前線
Introduction to Linguistics for Natural Language Processing
http://chasen.org/~daiti-m/paper/vb-nlp-tutorial.pdf