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TokyoNLP #9 で tkng さんが MCMC で正規分布からサンプリングしてみたけど、1000件ぐらいだとなかなかきれいな釣鐘型にならない、という話をされていた。 途中の系列を捨ててないということだったので、そのせいでは？ と思ってちょっと試してみたが、結論…

TokyoNLP 第8回に のこのこ参加。主催者の id:nokuno さん、発表者＆参加者のみなさん、そして会場を提供してくださった EC ナビさん改め VOYAGE GROUP さん＆ @ajiyoshi さん、お疲れ様でした＆ありがとうございました。 今回は「∞-gram を使った短文言語判…

第8回自然言語処理勉強会 #TokyoNLP http://atnd.org/events/22199 主催の id:nokuno さんを除けば、TokyoNLP できっと最多発表だと思うが、来週の第8回でもまたまたのこのこ発表。 今回は「∞-gram を使った短文言語判定」というタイトルで、かっこつけてい…

早第6回となった自然言語処理勉強会＠東京(#TokyoNLP)にのこのこ行ってきた。 主催者の id:nokuno さん、会場を提供して下さった EC ナビさん(@ajiyoshi さん)、発表者参加者の各位、お疲れ様でした＆ありがとうございました。 第6回 自然言語処理勉強会 #To…

第5回 自然言語処理勉強会＠東京 にのこのこ行ってきました。 いつもいつもありがとうございます＞主催の @nokunoさん、会場の ECナビさん(@ajiyoshiさん)、発表者、参加者の皆さん 今回も、いつものように新境地で「生成文法」について発表させてもらった………

第4回 自然言語処理勉強会＠東京 : ATNDに のこのこ行ってきました。主催の id:nokuno さん、参加者＆発表者のみなさん、そして会場提供して下さった EC ナビさん、ありがとうございました＆お疲れ様でした。 第４回 #TokyoNLP - Togetter 詳しい内容は noku…

第3回自然言語処理勉強会＠東京 ( #tokyonlp ) に例によってのこのこ行ってきました。お疲れ様でした＆ありがとうございました＞主催、発表、参加各位。 長丁場なのが玉に瑕？ っていつもは主犯の一人だけど(汗 第3回自然言語処理勉強会＠東京 : ATND 第３回…

この記事は 第３回 自然言語処理勉強会＠東京 のおまけ資料です。 [岡野原+ 2008] 全ての部分文字列を考慮した文書分類 http://ci.nii.ac.jp/naid/110006980330 n-gram と異なり、任意長の部分文字列を素性の候補としたい ただしそのままでは素性数が文章長…

この記事は 第３回 自然言語処理勉強会＠東京 での発表資料です。 EMNLP 2010 (The 2010 Conference on Empirical Methods on Natural Language Processing) の論文を４本＋５本紹介しています。質より数で勝負。 論文を広く浅く読むススメ(仮) 「たまたま手…

遅ればせながら 第2回 自然言語処理勉強会＠東京 の感想。 まず、自分の発表「ナイーブベイズで言語判定」についていくつかフォロー。 長時間発表してしまって聞く方も疲れただろうに、いっぱい質問や意見をいただけたことを感謝。 「なぜナイーブベイズ？ …

第2回自然言語処理勉強会＠東京 にのこのこ行ってきました。 ありがとうございました＆お疲れ様でした＞各位。 今回も全然専門じゃあないのに「ナイーブベイズで言語判定」というタイトルで発表してきた。 ナイーブベイズによる言語判定 from Shuyo Nakatani…

「Zipf則はなぜ成り立つのかの理論的裏付け」の続き。おもしろいことになってきました。 FSNLPに書いてあった「ランダムにアルファベット＋空白を生成、それを空白区切りの「単語」の列と考えると、それらの単語の頻度分布が Zipf に従う」を試したところ、…

id:nokuno さん主催の自然言語処理勉強会＠東京にのこのこ行ってきた。 主催者、発表者、参加者、そして会場を提供してくださった mixi さん、みなさんありがとうございました。 こんな機会を自分で作ることは出来ないので、次回も是非何か作って参加したい…

今日の自然言語処理勉強会＠東京にて、Zipf則(ベキ分布)の理論的裏付けとして、ランダムにアルファベット＋空白を生成、それを空白区切りの「単語」と考えると、それらの単語の頻度分布が Zipf に従うんだよ、的なお話が FSNLP に書いてあった。 へーで終わ…

本日の tokyotextmining こと 自然言語処理勉強会＠東京 第1回 で話す「Webページの本文抽出 using CRF」の資料(自己紹介は除く)です。 以前、Ruby で作った本文抽出モジュール を機械学習の技術を使って作り直してみたら、というお話。 CRF は Conditional …