NIPS 2006で、自然言語処理に使えそうな論文のリストです。Scalable Discriminative Learning for Natural Language Parsing and Translation http://books.nips.cc/papers/files/nips19/NIPS2006_0873.pdfTraining Conditional Random Fields for Maximum P…

GPUが段々、汎用チップになろうとしているんですが、こういうのは自然言語処理にも使えないのでしょうか？ http://pc.watch.impress.co.jp/docs/2006/1109/kaigai316.htm

点字だと、平仮名で、わかち書きするみたいです。 英語みたい。 自然言語処理もある意味、楽になりそうです。点字入門 http://www.tohoho-web.com/tenji.htm

Analytical QA の課題の一つは、質問と答えの間にまったく共通する単語がないケースが多いことだと思われます。例えば、「過去五年に起こった重大な事件について知りたい」というQueryがあるばあい、事件とはなんなのか？ 地震、津波、洪水、9/11やサリン事…

HLT, COLT, ICML, Coling-ACL, EMNLPで、機械学習の視点から見て大事そうだな、と思った論文について書きます。 自然言語処理の分野で使えそうな structure のある話にバイアスがかかっているので悪しからず。 他にも良い論文はいっぱいありました。======= …

昨日の例でもでてきましたが、Classifierは、結局、Featureとして与えられた部分だけしか見ずに分類をしています。 いくら賢い、理論が素晴らしい Support Vector Machine を使っても、与えられた Featureが身長と体重だけでは、男と女を区別するのは難しい…

今回は Classifier (分類器)についての歴史です。 前回は、Model, Optimization, そして、Featureの話でした。 この三つを知らないと話がわからないので注意。 ふたたび、x を見て、y を予測したいとします。 例えば、x はパスポートの写真。 y は性別としま…

しばらく、資料集の紹介だったので、ここらへんで専門に勉強しない人に向けた機械学習についての解説をすこしだけします。 主なタスクは、以下の様なものです。 (1) Supervised 訓練用にサンプルを用意して、機会に学習させた後、テスト用の別なサンプルでど…

一部で有名になっています。 目的となる学習と、correlationがある別の学習を同時に行なうことで、データの構造を利用してsemi-supervised learning ができる、という論文です。Ando & Zhang http://www-cs-students.stanford.edu/~tzhang/papers/jmlr05_sem…

機械学習を評価するにあたって、応用問題に落としてテストすることも重要です。 個人で参加できるような、お金がかからない自然言語処理のデータセットはないかと思って探してみました。 CoNLL Shared Task http://ilps.science.uva.nl/~erikt/signll/conll/…

Clustering 系の Bayesian MethodsHLT の Tutorial が非常に面白かったので紹介します。http://bayes.hal3.name http://www.isi.edu/~hdaume/bayes/hlt-slides.pdfHLT 2004 の tutorial はここ。 https://ssli.ee.washington.edu/~bilmes/bilmes_hlt04_tutor…

online -> batch conversionをどうやるかについての論文。http://www.cs.huji.ac.il/~singer/papers/o2b_nips.pdf

structured output predictionで、重要そうな論文リストをあげます。Michael Collins の Voted Perceptron http://people.csail.mit.edu/mcollins/papers/tagperc.ps http://people.csail.mit.edu/mcollins/publications.htmlMax Margin Perceptron と、stru…