はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
MeCab 用の新語辞書 mecab-ipadic-neologd を公開しました Tweet [NLP] 日本語の文書を機械的に処理しようと思った時に、ほとんどの人が MeCabとIPADIC(IPA辞書)の両方、または、どちらかを使うことになります。 IPADICはとてもよく出来ていますが、更新されないまま年月が過ぎているので、例えば2015年3月上旬に急に流行ったような言葉は収録していません。そのため、今日生まれたような新しい文書(例、Apple Watch発売)を解析する時に困ります。困らない人もいますけど、僕は困ります。 その課題に対処するために、日本全国津々浦々、自然言語処理に関わる全ての人は独自にMeCabの新語辞書を作って対応しているわけです。その際に元データとして使われることが多いのは Wikipedia 日本語版やはてなキーワードなどです。 困ったことに、新語辞書を生成
ディープラーニングが猛威を振るっています。私の周りでは昨年から多く聞かれるようになり、私も日経BPさんの連載で昨年5月にGoogleの買収したDeep Mind社について触れました。今年はさらに今までディープラーニングについて触れていなかったメディアでも触れられるようになってきましたね。例えば、イケダハヤトさんも先日。高知でも話題になっているのですね。 私事ですが、今度湯川鶴章さんのTheWaveという勉強会で、人工知能とビジネスについて一時間ほど登壇させていただくことになりました。有料セミナーということです。チャールズべバッジの解析機関についてはこのブログでも以前触れましたが、「機械が人間を置き換える」みたいな妄想は100年位は言われていることですね。「解析機関」「機械学習」「人工知能」「シンギュラリティー」など、呼び名はどんどん変わり、流行り廃りもありますが、最近ロボットの発達も相まっ
東京大学合格を目指して国立情報学研究所などが開発した人工知能が、去年に比べて学力を伸ばし、ことしは予備校の模擬試験で国公立大学を含む４７０余りの大学に合格できる成績となりました。 研究グループはプロジェクトを通じ、「人工知能の可能性と限界を明らかにしたい」と意気込んでいます。 この東大合格を目指す人工知能は「東ロボくん」と呼ばれ、国立情報学研究所の新井紀子教授らの研究チームが開発しています。 ２度目の挑戦となったことしの模試の結果は２日、東京の大手予備校で発表され、すべての科目を合わせた偏差値は、去年の４５．１から４７．３へと伸びました。 この成績は、目指す東大合格にはまだまだ届きませんが、国公立大学４校を含む４７０余りの大学で「合格率８０％以上」を示すＡ判定となりました。 ５教科７科目の成績は、国語と英語、世界史、それに２科目の数学のうちの数２・Ｂが平均点を超え、特に英語は偏差値が１０近
1. Nakayama Lab. Machine Perception Group The University of Tokyo 東京大学 大学院情報理工学系研究科 創造情報学専攻 中山研究室 中山 英樹 2. Nakayama Lab. Machine Perception Group The University of Tokyo １．Deep learning（深層学習）とは？ ２．一般画像認識：Deep learning 以前と以後で何が変わったか ◦ Bag-of-visual-words (VLAD, Fisher Vector) ◦ Convolutional neural network (ConvNets) ３．Deep learningの数理 ◦ なぜ優れた性能が実現できるのか？ ◦ ブレークスルーを生んだ各要素技術 ◦ 中山研究室での研究紹介 ４．実
共通テストが終わりましたね。 というわけで、フランス語を解いてみました。 結果は182点。 ちょっと落としすぎです。 試験本番なら見直しをするので、もう少しマシだったかもしれません（言い訳）。 さて、ここからが本題です。 問5を見てください。 下線部の発音が他の三つと違うものを選ぶ問題です。 それぞれの下線部分前後の発音は次のようになります。 ① /bjɛ̃.n‿el.ve/ ② /mi.sjɔ̃ ɛ̃.pɔʁ.tɑ̃.t/ ③ /ʒ‿ɑ̃.n‿e/ ④ /ɑ̃ plɛ.n‿ɛʁ/ 正解として示されているものは②です。 確かに、リエゾンによる/n/が生じているかどうかという視点では、リエゾンのない②が仲間外れとなります。 しかし、私は④の"en plein air"を見て、とっさにこれを選んでしまいました。 というのは、これだけ前の母音を鼻音化していないからです。 該当部分の母音をそれぞれ
米Twitterは2月5日（現地時間）、公開されているTwitterデータ（いわゆる「Firehose」）を学術研究者に無償で提供する試験的なプロジェクト「Twitter Grants」を発表した。 参加を希望する非営利の学術研究機関はエントリーページから申し込める。締め切りは3月15日。選考後、一部の参加希望者がFirehoseに無償でアクセスできるようになる。 公開ツイートは1日当たり5億件以上投稿されており、累計すると膨大な量になる。Twitterは米Microsoftなどの企業には有償でこのデータへのアクセスを提供している。Twitterが同日発表した2013年10～12月期の決算によると、データライセンスなどの売り上げは2300万ドルだった。 Twitterは社内のエンジニアリングチームで開発したツイートデータを使った幾つかの視覚化動画を発表している。また、これまで一部の学術機関
こんにちは．Machine Learning Advent Calendar (MLAC) 2013の14日目を担当します，[twitter:@kisa12012]です．普段は博士学生として，各地を放浪しながら機械学習の研究をしてます．今回の記事はボストンで執筆しています．現地時間(EST)での締切は守ったのでセーフ…ですよね？ 本日は機械学習の技術的な内容の話ではなく，筆者が実践している機械学習関連の情報収集方法について纏めます*1．大きく分けて，学会情報の管理・論文情報の収集・その他の三種について述べたいと思います．今回のトピックの多くは他の分野にも通用する話になっているかと思います．他の分野の方がどのように情報収集されているのかも気になるところです． 学会情報の管理 まずは学会情報の管理についてです．機械学習に関連するカンファレンスは（特に近年乱立気味で）非常に沢山あります．全てをチ
1月に「高速文字列解析の世界」を購入してから半年が経ちました。以下、文字列本と呼びます。 高速文字列解析の世界――データ圧縮・全文検索・テキストマイニング (確率と情報の科学) 作者: 岡野原大輔出版社/メーカー: 岩波書店発売日: 2012/12/27メディア: 単行本購入: 15人 クリック: 324回この商品を含むブログ (4件) を見る 全文検索として、「CSA」や「FM-Index」が紹介されていますが、「全文検索システム」を作るには、これらだけでは不十分です。なぜなら、以下のような特徴があるからです。 文書IDの識別が遅い。 各文書IDに出現する頻度を求めるのが遅い。 ちなみに、転置インデックス(or N-gramインデックス)を使った場合、これらの処理は高速ですね。 インデックスを圧縮しているのだからしょうがないとも考えられますが、作りたいですよねぇ、「全文検索システム」。こ
最近はどうでもいい話はgoogle+に書いているのですが、この話をgoogle+に書くのもちょっとなあと思ったので、こっちに書きます。「Google 辞めました - アスペ日記」を読んでの感想です。 リンク先のエントリは、一言でいってしまえば会社と自分との方針が違ったのでgoogleを辞めたというただそれだけの話なんですが、面白かった。こんな私の文章なんか読んでいないでご一読ください。多分、８割くらいの人には面白いから。 この人の経歴がプロフィールのところに書かれていたので読んでみたのですが、これがすでに面白いです。京都大学の工学部を一年で辞めて、大阪外大でがっちり言語の勉強をしているんですね。その後、ワープロソフトを作る会社で働いて、それからもう一度語学の勉強をして、京都大学の自然言語処理の修士課程に入る。で、約一年前にgoogleに入って退社。 要するに、文系的な意味で言語の好きな、理
FrontPage / 言語処理100本ノック 3 秒後に NLP 100 Drill Exercises に移動します。 (移動しない場合は、上のリンクをクリックしてください。) © Inui Laboratory 2010-2018 All rights reserved. 研究室紹介/About Us 過去に在籍したメンバー Members 研究室環境 Lab Facilities ↑研究会/Research Meetings 概要 Overview 総合研究会 Research Seminar 意味研究会 SIG Semantics 談話研究会 SIG Discourse 知識獲得研究会 SIG Knowledge Acquisition Embedding研究会 SIG Embedding KIAI Knowledge-Intensive Artificial Intellige
2022-12-07 水曜は休むと決めてスケジュール 12月以降は毎週水曜日は外せない予定が入っていなければ基本的に有給休暇を取ることにしたので、有給休暇の日。3月まで全ての水曜日を休んで、ようやく今年度に付与された20日の有給休暇を全て使い切るくらいだし（そもそも年度末は会計の仕事やサーバ管理を… 2022-12-06 引率が必須になると手詰まりに 今日は出勤日。 午前中は基盤技術グループのミーティング。月最初の火曜日なので対面でやる回だが、そのせいか欠席者がいるような？ 対面にすることで欠席になるなら、対面にしないでオンラインでやるし、対面でやる頻度が負担だという問題であれば、最初（… 2022-12-05 捨てる神あっても拾う神もいる 今日は必要があり出勤。 お昼休みの前後、論文紹介と研究会。研究会では4年生の進捗報告を聞く。あと D3 の学生が参加していた国際会議で最優秀論文賞をも
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