ACL 2013 1日目: 言語処理も巨大になり研究分野が分化してきた - 武蔵野日記
ACL本会議初日。今回どうせクロージングも聞けないし、ということで基調講演から参加。去年の心理言語学の話はとても刺激的でおもしろかったのだが、今回はいまいち。そういえば9月2日には東大本郷キャンパスで開催される ALAGIN・NLP 若手の会合同シンポジウムで、慶応大学の今井むつみ先生に「語彙習得における記号接地問題――子どもとＬ２学習者はどのように語彙システム を構築するのか」というお題で招待講演をお願いした ([twitter:@caesar_wanya]さん、ありがとう！) ので、興味のある方はお越しいただけるとよいかなと思う。参加費無料、入退場自由なので、言語処理に関係ある方もない方も、若手の方もそうでない方も、大歓迎である :) (写真は今回の会場となった The National Palace of Culture。中はとてつもなく巨大) さて、午前中、あまりセッションを動かな
ACL 2013 2日目: 意味解析と談話解析の融合 - 武蔵野日記
本会議は2日目だが、自分的には最終日。 朝は Industrial Lecture といって何かと思いきや、Facebook のグラフサーチの話である。けっこうおもしろい。個人的に興味深かったのは質疑応答で Ken Church が「どういう情報を集めているのか？どうやってユーザの意図を推測しているのか？」という質問をしていて、それに対して「検索クエリはもちろん、あらゆるログを集めている。ほとんどのクエリは単純なもので、複雑なものはロングテールなのだが、そういったロングテールのクエリログがあるからこそ高度な検索が可能になっているというのがおもしろいところ。あと、ユーザの意図を推定するのは難しくて、たとえばものすごい勢いで画像をスクロールしているのは、結果に満足して全部見たいと思ってスクロールしているのか、それとも満足いかないからスクロールしているのか分からなかったが、その後の行動を分析して
漢方、民俗学でも活用されるビッグデータ
今や「流行語」とも言えるビッグデータだが、「また、ITの何か？」程度の知識の人は少なくないはず。 ところが、実はビッグデータが流行する前から「ビッグデータ的なもの」は生活の中にいくつもあった。 ビッグデータの活用とは、「データマイニング（Mining＝採掘、鉱業）」と呼ばれるように、大量の情報の中から有用な事実を発見することだ。 データマイニングでは、結果のみが重視される。英・エコノミスト誌のケネス・クキエ記者、オックスフォード大学のビクター・マイヤー＝ショーンベルガー教授が著した『ビッグデータの正体』（講談社）によれば、「結果が分かれば理由はいらない」とある。つまり、因果関係ではなく、相関関係に注目するのがビッグデータ活用のポイントである。相関関係を導き出すには、統計学の手法が使われるが、身近な例から「文系でも分かる」ビッグデータ的なものを紹介する。 治療の個別化 その先にあった漢方 「
計算神経科学講義資料
計算神経科学 講義資料 講議スライド 2007.1.18, 22: 暫定版 [pdf] 2006.1.16: 強化学習 [pdf] 2006.1.19: 大脳基底核 [pdf] 2006.2.6: 小脳・基底核と大脳皮質 [pdf] 2006.2.9: メタ学習と神経修飾物質 [pdf] レポート課題 Exercise (in English) 参考資料： 数理科学「計算神経科学への招待」草稿 （校正前バージョンのため間違いもあるのでよく考えながら読むこと） 2005年7月号: はじめに [pdf] 2005年8月号: ニューロンのモデル [pdf] 2005年9月号: ニューロンのデータ解析 [pdf] 2005年10月号: 教師あり学習 [pdf] 2005年11月号: 小脳 [pdf] 2005年12月号: 強化学習 [pdf] 2006年2月号: 大脳基底核 [pdf] 20
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