自然言語処理スレッド　その４

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/03(火) 05:40:00.54

前前スレ　自然言語処理スレッド　その２
http://mimizun.com/log/2ch/tech/1173105287/
前スレ　自然言語処理スレッド　その３
http://mimizun.com/log/2ch/tech/1235129481/

このスレッドでは、日本語の構文解析、談話理解、情報検索、
文章生成などの技術に関する理論と(おもに)実装を扱います。
あくまでアプリケーションプログラミングの技術的な面に重点をおきたいので、
学術的な話はアリですが、いわゆる人工無能や哲学的AI話、
言語学の話題などは他のスレッドでお願いします。

**片山博文MZ悪魔崇拝** ◆T6xkBnTXz7B0 · 2014/06/04(水) 00:23:39.07

１乙

**片山博文MZ悪魔崇拝** ◆T6xkBnTXz7B0 · 2014/06/06(金) 16:12:41.21

人工言語の構文解析ではたいていの場合、文法は固定されてるよね。
動的に解析する文法を変えたいときは、実行時にパーサジェネレータや
コンパイラを使わないといけないのか？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/09(月) 11:47:07.19

研究職でもなければどうせ使い道ないのに
どいつもこいつもword2vec試しやがる
唯一金になりそうなのはparagraph vectorぐらいだな

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/09(月) 15:08:04.19

ユージーン君はどんな技術つかってるの？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/09(月) 15:33:05.97

仕事で使ってるのはbag-of-wordsかn-gramだよ
word2vec試しただけの糞記事書いてるカスは消えろ

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/09(月) 17:49:36.60

人工知能の13歳の少年、チューリングテストに“合格”

英レディング大学は6月8日（現地時間）、アラン・チューリング博士没後60周年に当たる7日に同校が
英王立学会で開催した「Turing Test 2014」において、チューリングテストの初の合格者が出たと発表した。

合格したのはウクライナ在住の13歳の少年、ユージーン・グーツマンくんという設定のプログラム。
ユージーンくんは2001年にロシア人のウラジミール・ヴェセロフ氏（米国在住）、ウクライナ人の
ユージーン・デムチェンコ氏（ロシア在住）らが構築した。これまでも多数のチューリングテストイベントに
参加して改良を重ねられてきた。

チューリングテストは、「コンピュータの父」と呼ばれる20世紀の英数学者、アラン・チューリング博士が提案した、
人工知能を知的と呼べるかどうかを判断するためのテスト。人間が人工知能と対話して、
相手が人工知能か人間か判断できなければ、その人工知能は思考しているといえるというもの。
チューリング博士は、5分間のテストで人間の審判の30％をだませれば、人工知能は思考しているといえるとした
（Wikipediaより）。

今回のテストで、審査員の33％（審査員の人数は不明）がユージーンくんを人間だと判断した。

http://image.itmedia.co.jp/news/articles/1406/09/yu_turing.jpg
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1406/09/news049.html

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/13(金) 22:56:37.05

馬鹿

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/14(土) 00:57:41.13

お前がなｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/14(土) 09:49:46.90

1. 言語の背景にある知識は書ききれないぐらい深い
つまりなにか抽象化した意味を記号化した瞬間に背景の実世界から離れてしまい，
人間がするような言語理解は記号化では不可能なように見受けられる．
2. 名詞や動詞の意味は組み合わせで理解されている
いわゆる「名詞の構造」や「動詞の構造」と独立して綺麗に書けない．
3. 自然言語処理システムは分野・タスク依存の情報が必要
クイズを解くならクイズの知識が必要．言語学だけの中立的知識だけではシステムはできない．
4. 汎用的な言語理解システムは難しいように見える
上記 3. と同様で分野依存の知識をいれて初めて使えるようになるので汎用は難しい．
http://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2014/pdf_dir/E6-2.pdf

代数学や幾何学などは、最も抽象的な集合のもとに理論を積み上げ、さらに、集合の元同士
の関係が複雑になることから、記述する手段として、文字や記号が頻繁に用いられる。もちろ
んその内容は抽象的であり、意味を理解するには、何かしらの具体例に置き換える必要がある。
ところがこのように抽象化が進んだ内容を、具体的にイメージし、その意味を理解することが
できない、あるいは、そもそも記号で書かれている一語一語の意味がまず読み取れない学生が
非常に多く、このことが大学の数学をわからなくする一つの重大な要因となっているのである。

http://satsuki.ex.osaka-kyoiku.ac.jp/~j129307/miyazaki2.pdf

Project Euler に公開されている問題は数百問であり, 以上によって得られる関数と仕様書の対も
同程度の量にしかならない. このため, 解いた問題に対してその問題の解法に含まれる部分問題を考え,
部分問題を解くコードも同様に作成するように指示した. 例えば「1000 未満の自然数で,
3 の倍数となるものの和を求める」という問題があった場合, 「1000 未満の自然数の集合を求める」
「ある自然数 x が3 の倍数であるかどうか調べる」「与えられた自然数の集合x に含まれる要素の総和を求める」
などが部分問題として考えられる.
http://www.phontron.com/paper/oda14nl05.pdf

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/14(土) 10:04:31.11

人物の行動を簡単なパラメータで表現する場合，頭部の位置・姿勢に着目することは，
人物の位置や注視先を推定することを考慮すれば合理的といえる．本研究では，予め人物
頭部のサンプル画像を用意しておくことで，モデルベースの位置・姿勢推定を行い，ほぼ
実用的な精度で人物の移動経路を追跡することが可能であることを示した．
そして，その移動軌跡において一定の傾向を維持する区間に分割し，それぞれの区間
ごとに人物の姿勢や周辺の物体との相対的な位置関係などの意味素性を数値的に評価し，
合成することで，自然言語の事象概念との対応付けを行うという基本的な考え方を提案した．
これは従来のテンプレートによる自然言語生成と比較して，より拡張性の高い柔軟な手法であるといえる．
http://www.las.osakafu-u.ac.jp/~ark/publication/kojima-thesis.pdf

これまでの考察で明らかとなった「認める」の別義は、以下の通りである。
・別義１：＜ある範囲に注意を払うことにより＞＜対象を＞＜捉え＞
＜（あらかじめ持っている）対象に関する知識と同定する＞
・別義２：＜外部の状況（他者の意見・指摘なども含む）を＞＜妥当なものとして＞＜受け入れる＞
・別義３：＜他者の能力や（能力の反映である）作品を＞＜価値のあるものとして＞＜受け入れる＞
・別義４：＜他者の未実現の行為を＞＜妥当なものとして＞＜受け入れる＞
http://www.lang.nagoya-u.ac.jp/nichigen/issue/pdf/5/5-09.pdf

例えば、「引っ越す」という動詞の語彙概念構造は、次のように規定される。
「X が Y に引っ越す」→ ＜X オブジェクトが自分の住所アトリビュートの値を Y に変更する＞
上記の規定により、「X が引っ越す」という場合、「X オブジェクトは可変の住所アトリビュートを持
たねばならない」ことが導かれる。これにより、組織も可変の住所アトリビュートを有するので、
組織も引っ越し可能であることが導かれる。これは、従来の意味論における意味役割の概念よりも
精密に述語（動詞等）と項（名詞等）の間の意味関係を規定できることを示している。
http://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2014/pdf_dir/B1-1.pdf

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/14(土) 12:47:56.94

サンプルコードあくしろよ

**片山博文MZ悪魔崇拝** ◆T6xkBnTXz7B0 · 2014/06/14(土) 13:18:14.77

「ひらがな電卓」Windows用フリーソフト。

ひらがなで無量大数までの四則演算、分数計算、小数計算、ルート、
三角関数、余り、パーセント計算ができます！！！
http://katahiromz.web.fc2.com/calc-h/

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/14(土) 14:59:25.78

例えば、こんな問題はいかがでしょうか。
ちなみにこれは昨日、ラジオで聞いた問題です。
「３００円もって買い物に行きました。そして、１００円のお菓子と
４０円のお菓子と６０円のお菓子を買いました。
おつりはいくらでしょう？」
という問題です。

これを聞いて１００円と答える時、その思考は以下のようなものではないでしょうか。
３００ー（１００＋４０＋６０）＝１００

間違っていませんね。
買ったお菓子の合計は２００円なので、３００?２００は１００としているわけです。

これを、図を使って場面をイメージしてみるのです。

このようにお金が図として描ければ見えてきませんか。

そうなんです。
これはいわゆるクイズなので、実は・・・「おつりなし」が答えなんです。
３００円持っていって、２００円のお菓子を買ったところで、
２００円を出すわけですから、おつりはありませんよね。

ずるい！という声が聞こえそうですが、
でも、これを「いや、おつりはないでしょ！？」と答えられるかどうかって
文章問題がイメージできているかという大切なところであると思うのです。
問題文を与えられて、見た数字だけで演算決定をしてしまうから間違えるのです。

http://mhidetoshi.exblog.jp/22011978

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/14(土) 15:34:15.93

レジに一回だけ通したとは書いていないので、60円のお菓子の時に40円、
40円のお菓子の時に60円、都合100円のおつりを受け取ると言う解釈もあり得るね。

普通、子供にお使いに行かせるなら余裕を持ってお金を預けて
戻ってきたときに残額をおつりとして受け取る。なので、おつりが100円と言う答えもあり得る。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/14(土) 16:09:45.04

割り算というのは、実生活では特殊な演算だと思う。

今年入学した４０２人の小学１年生を１０組に分けるとどうなるか。

４０２人を、できるかぎり等しい人数になるよう分けるなら、４０人の組が８組、４１人の組が２組。
（４０２÷１０＝４０余り２、４０人ずつ分けた後で、残りの２人を分ける）

でも他の場合を考えると（例えば「少なくとも十人以上」とか）、数え上げは難しいものとなろう。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/14(土) 16:20:00.41

>>15
＞レジに一回だけ通したとは書いていないので、60円のお菓子の時に40円、
＞40円のお菓子の時に60円、都合100円のおつりを受け取ると言う解釈もあり得るね。

それでも、（１０円玉が３０個で合計）３００円もって買い物に行きました、だとおつりは０になる。
それから政府が新たに「３００円玉」を発行したともなれば、話は別となろう。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/15(日) 13:44:13.39

word2vecで使われてるhierarchical softmaxって
教師信号をハフマン符号にしただけ？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/15(日) 14:36:22.47

そんな単純じゃなかったわ
https://gist.github.com/kokukuma/85bebedb0635485e4f5b

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/15(日) 18:21:24.22

http://www.phontron.com/paper/oda14nl05.pdf

x1がx2で割り切れなくなるまでx1をx2で割り→x1がx2で割り切れなくなるまで（繰り返して）x1をx2で割り

（繰り返して）があれば、容易に「while文」に翻訳できる。

文脈から自動的に省略語を補って、翻訳しやすい形に自動変形するアルゴリズムも必要。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/16(月) 10:59:25.96

せいぜい機械的にできる処理って形態素解析くらいまでだろうな。形態素解析ならスパース表現でできそうだ。
めくらでも会話できるけど、音以外の五感がないわけではないし

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/16(月) 11:07:05.33

形態素解析ができてから、回りの状況と自然言語の関係を照らしあわせて単語ごとに構文を学習する。
回りの状況はテキストだけじゃ表現が難しい

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/16(月) 11:56:09.75

割り算・分数は、「平均」または「単位あたり」と理解されるべき概念と思う。「平均点」は数の総和を人数で割って得られた数。
「速度」は物体や波が単位時間あたりに動いた距離。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/16(月) 11:57:19.39

900 ：デフォルトの名無しさん：2009/02/20(金) 20:46:21.00
「類似文検索システム」としては、名詞＋助詞「の」＋名詞＋、のように文構造のパターンを網羅しておき、
目新しい文章が出た時に文構造パターン認知できるようにしておくとか。
例えば「身長の高い男が私の横を通り過ぎた」「髪の長い女が彼の手を握った」はいずれも、
名詞＋助詞「の」＋形容詞＋名詞＋助詞「が」＋名詞＋助詞「の」＋名詞＋助詞「を」＋動詞。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/16(月) 13:00:19.74

(1) ◆新銀行4,1 の中身
(e4,2:ガ)13 (e4,3:ガ)14 十七日に大蔵省の銀行免許を取得、14 (e4,4:ガ)15 二月上旬までに増資して15 (e4,5:
ガ)16 資本金を四百億円とし、16 三月二十日をめどに、開業する。13
この点を考慮するために，参照表現の出現位置を人手で修正し，その結果に対して人手で参照表現を選択する．
ただし，任意の表現を許してしまうと問題が発散するため，今回の評価では「参照表現を省略する」「参照表現を主題化し
て明示的に記述する（つまり，助詞 “は” もしくは “には”をともなって表現する）」「主題化せずに明示的に記述する
（つまり，助詞 “が/を/に” をともなって表現する）」の 3 種類から選択してもらい，人手生成の傾向を分析する．

http://www.cl.cs.titech.ac.jp/~ryu-i/papers/NL206-15.pdf

(58) a. 学生が３人この鍵でドアを開けた
b. ?? 学生がこの鍵で３人ドアを開けた
(58a-b) は、遊離数量詞が、隣接する名詞句を修飾することを示す｡12
(58b) では、「３人」と
「学生」が隣接していないため、意図された修飾関係が成立しない。この観察をふまえて、
Miyagawa (1989) は、(59) の文法性が非対格仮説の証拠となることを指摘する。
(59) ドアがこの鍵で３つ開いた
非対格仮説によれば、(59) の「開く」が非対格動詞であることから、「ドア」は、(60) に示
すように、目的語の位置で主題の役割を得た後に、主語の位置に移動する。

http://www.ic.nanzan-u.ac.jp/LINGUISTICS/staff/saito_mamoru/pdf/saito.2013.pdf

日本語の省略がわかる本誰が？誰に？何を？
成山重子著／明治書院（810.7ナ）
日本語の特徴である省略を文化と文法から捉えた本。語らいの制約から省略
の順序の制約まで体系的に解説。文法が苦手な人や中級者以下の学習者のため
に「省略のインスタント文法」も収録。
https://www.ishikari-lib-unet.ocn.ne.jp/html/%E3%81%82%E3%81%8B%E3%81%9F%E3%81%BE72.pdf

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/17(火) 11:34:59.62

（５）「意味されるもの」と「意味するもの」を分離することにより、この二つのそれぞれに適した表
現形式を独自に発展させることができる。「意味されるもの」の表現方法は、談話分析や語用論の研究成
果を取り入れることによってさらに発展させることが可能である。また、「意味するもの」の表現形式としては、
制限自然言語と RDF/OWL 以外にも様々なものを使用することができ、「意味されるもの」の内容に応じて最も
適した表現形式を選択することができる。様々な形式の情報を一体的に扱うシステムの開発も可能であろう。
http://sigswo.org/papers/SIG-SWO-A1303/SIG-SWO-A1303-04.pdf

h4i 前文脈の事態が後文脈の事態の前提となる : 「～れば」のような条件節は前文脈の事態が後文脈の事態が成
立するための前提条件となる．この際，パタン中の名詞句が「こと」のような明確な事態を導入する表現の場合
であっても，「可能性」などの前文脈の事態にモダリティの情報を付与する表現であっても，同様に前提となる関
係を表すことになる．例えば，例 (9) では，「これ（=途上国向けの環境分野の援助）を引き上げる」ことが「事
態が改善する」ことの必要条件となっている．
(9) これを向こう５年間、３０％台後半、５０００億円程度に引き上げることをすれば、事態は大きく改善される。

http://www.cl.cs.titech.ac.jp/~ryu-i/papers/nlp2014_ryu-i_discrel.pdf

実際のところ"this"や"is"だけでもその意味は多数あり、文章が長くなるほど意味の組み合わせは多くなり、
「組み合わせの爆発」という現象が起きコンピュータは止まってしまう。さらに、40 代のドリフ世代にとって
"This is a pen."はまた別の意味がある。
http://ed-www.ed.okayama-u.ac.jp/~shinri/terasawa/files%5Cthinking_new_theory_of_thinkingV5.pdf

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/19(木) 03:03:30.38

「まわるまわるよ、時代は回る」
「地球は回る、君を乗せて」

上の二つの「回る」は、同じ意味ですか？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/19(木) 07:49:02.24

>>27
＞まわるまわるよ、時代は回る

「明治時代は栄光だったが、昭和時代は暗黒だった」（司馬遼太郎）というふうに、時代は回るという意味。

＞地球は回る、君を乗せて

「地軸」を中心にして回転している、という意味。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/19(木) 11:47:01.23

>>28
＞地球は回る

太陽の回りを公転して回っている、というのも有りだろ？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/20(金) 05:49:29.43

4.1.1 第 1 問
後半の問いに対して，点 P 自体を (x, y) として解くことはできなかったため，
点 P の像を (x, y) として命題を記述した．変数の導入方法には，試行錯誤が必要である．
4.1.2 第 2 問
知識 (e) を受験数学で学ぶことはないと思われるが，MaxValue[] や MinValue[] を利用するためには，
このような，プログラムではなく数式で表現するための知識が有用であろう．
知識 (f) を用いずに，面積を三角関数で記述したままでは，MaxValue[] や MinValue[] で最大値や最小値を
求めることはできなかった．三角関数を含む式に関する問題では，このような変数変換が有力なテクニックである．
　難問として有名な本問だが，数式処理システムを利用すれば，比較的簡単に解ける．しかしその解法は，
文献 [小島 89]などに掲載されているような，人間が手で解く方法とは大きく異なっている．
4.1.3 第 3 問
a についての 3 次方程式になることがわかって初めて知識(b) が利用できる．このように，具体的な方針を事前に決める
のが難しい場合がある．本手法における第 3 問の結論は図 1(a) だが，模範解答は図1(b) のように，曲線の式や交点の座標，
曲線自体や点自体を含むかどうかも描いたものになる．
4.1.4 第 4 問
Mathematica では，馬 i=1 x i−1 のような簡単な計算が，特殊な仮定（この場合は x ̸= 1）の下に行われる危険があること
を知っておかなければならない．Reduce[] の引数の {a, s, b} を {a, b, s} にすると解けない．変数の順番が大切である．
4.1.5 第 5 問
接平面を (x − 1) + ay + b(z − 1) = 0 の形で記述すると，計算時間は 68 秒から 3300 秒に，利用記憶容量は 21 MB から
230 MB に増加する．このように，得られる結果は同等でも，変数の導入方法によって計算時間は大きく異なる場合がある．
4.1.6 第 6 問
問題をそのまま定式化しても，現実的な時間では解けない．(a)，(b) のような知識によって，計算量を減らす必要がある．
体積 f を，t の関数と u と v の関数に分けずに，MaxValue[]で最大値を求めることはできなかった．f を 2 つの部分に分
けられることは，解いている途中で初めてわかることである．
https://kaigi.org/jsai/webprogram/2014/pdf/768.pdf

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/20(金) 16:45:06.34

７．３　数学モデルは現実世界と論理世界を結ぶ架け橋の一つ
　私は企業に勤務していた頃、いろいろな分野のプラントの制御システムの開発や動特性シミュレーション
に従事してきましたが、そこで数学モデルの有効性を痛感しました。
　それは、いったん数学モデルが作成できれば世界がまったく変わってしまうことです。現実世界では、
対象の挙動は構成、材料、形状や動作環境などいろいろな条件に左右され、それを大きく変えることは
物理的に難しいことが多く、我々の思考もそれに縛られることが多いのも事実です。
　数学モデルが生成できれば、論理世界に入ることができ、そこでは禁止されているのは論理的な矛盾だけです。
数学理論はもちろん、関連した数値解析、コンピュータ・グラフィックや種々の計画法が応用できます。
それにより、現実世界にとどまっている限り得られない新しいアイデアが出てくる可能性があります。
数学モデルは現実世界と論理世界を結ぶ架け橋となります。これを一般化すると、「モデルは現実世界
と仮想世界を結ぶ架け橋」と言えるかもしれません。
　ただ、論理世界で得られた結果を現実世界で実現するためには、それが現実世界で有効かまた実現可能
なものなのかを調べる必要があります。しかし、それは論理世界の中では不可能です。現実世界に戻すためには、
別の方法が必要です。それがシミュレーションです。数学モデルとシミュレーションにより、実践と理論の結合が図れるのです。
http://www.wind.sannet.ne.jp/masa-t/semioeng/modeling/modelasim/mas07/mas07.html

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/23(月) 11:54:56.02

(1) John,fired Dave,because he had too many absesces.(he=dave)
(1) John,fired Dave,because he had too many employees.(he=dave)
これら 2 文は，同一の文構造であり，違いは absences か，
employees のみである．he には John も Dave も入りうるため，
統語的な特徴および意味的な特徴は役に立たない．
ここで重要な手がかりとなるのは，「fire する側は従業員を抱える立場」
「欠勤が多い人は fired される」といった，事象間の関係知識である．
http://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2014/pdf_dir/A5-2.pdf

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/23(月) 17:07:41.81

完全に形態素解析したいんだけどできない。
小野名詞,固有名詞,人名,姓,*,*,小野,オノ,オノ
妹名詞,一般,*,*,*,*,妹,イモウト,イモート
子名詞,接尾,助数詞,*,*,*,子,シ,シ
は助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ
遣動詞,自立,*,*,五段・ラ行,体言接続特殊２,遣る,ヤ,ヤ
隋名詞,一般,*,*,*,*,隋,ズイ,ズイ
使名詞,接尾,一般,*,*,*,使,シ,シ
です助動詞,*,*,*,特殊・デス,基本形,です,デス,デス
EOS
になる。mecabで辞書パラメータ最小値にしたんだけど。
どうすればいいのだろうか

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/23(月) 18:01:02.28

小野妹子、
妹子、
遣隋使
の３語を登録する

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/24(火) 00:30:04.82

できない

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/24(火) 00:45:44.58

どうしても辞書登録が認識してくれない。徳川家康はできれば徳川＋家康でなく徳川家康と認識
してほしいのだが確実にできる手だてはないのだろうか？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/24(火) 01:30:56.05

最長一致法

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/24(火) 01:36:52.54

mecabでどうするのかを知りたい。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/24(火) 08:21:43.05

mecabが優秀じゃなくて、助詞をもつなどの日本語文法が機械的な解析に向いていただけだ。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/24(火) 11:28:06.49

向いてない向いてない。
わかち書きのような特殊な書き方をしてない限り、単語の区切りが不明瞭とか。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/24(火) 17:41:46.27

逐一辞書登録するのは限界があるよね。
Google検索やWikipediaのデータを引っ張ってきて用語を補整するなんてことも必要になりそう。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/24(火) 18:02:41.00

音声認識に適した形態素解析って無いだろうか？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/25(水) 01:28:47.07

>>Google検索やWikipediaのデータを引っ張ってきて用語を補整するなんてことも必要になりそう。
それができない。WikiPediaをDLしてアンカー抜き出して用語集作っても
コストの値を調節しないと正しくできない.
mecabは速いだけか？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/25(水) 01:32:05.16

Jumanかkyteaがいいのか？
mecabは微妙に形態素がへん。Weｂの記事ならとても99%も正解があるとは思えない
新聞記事でもあやしい

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/25(水) 07:47:26.06

99%正解があったら他には何もいらないというレベルの精度じゃね

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/26(木) 09:41:16.59

述部の言語構造分析をもとに，「辞書定義文」，「用語属性」，「分布類似度」，「機能表現」という複数の言語知識を用い，
それらを素性とした識別学習で同義判定を行う．
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jnlp/20/4/20_539/_pdf

　つまり、「台所」という表現が料理という場面＝料理フレームを喚起するトリガーとして働き、その
ようなフレームのなかで、料理人や調理作業、調理道具、さらに料理にかかる費用等、料理に関わる
多様な要素が指示されるわけである。国広は、このような言語現象を多面的多義と呼び、その他にも
「学校」「病院」「銀行」といった概念が、建物や組織、そこで営まれる活動等、多様な現象の集合とし
て分析されると指摘している。
http://opac.lib.yamanashi.ac.jp/metadb/up/honkan/13_302-320.pdf

（１）同義語：同じ意味を持つ単語であり、テキスト中での置き換えが可能である単語のペア。「コンピュータ」と「電子計算機」など。
（２）上位／下位語：一方が他方の上位概念であるような単語ペア。「コンピュータ」と「サーバ」など。
（３）部分／全体語：一方が他方の一部であるような単語ペア。「帽子」と「つば」など。
（４）対義語：対となる概念を示す単語ペア。「男」と「女」など。
（５）兄弟語：同義ではないが、共通の上位概念を持つ単語ペア。「ルータ」と「サーバ」など。
（６）関連語：類似しておらず、階層的でもないが、概念的に連想される単語ペア。「細胞」と「細胞学」など。
http://www.google.com/patents/WO2014033799A1?cl=ja

例(2)の動詞「教える」は、以下のような意味を持っていることから、動詞自体が方向性を持っていることが伺える。
・行動や身を処し方などについて注意を与えて導く。いましめる。さとす。
・知っている事や自分の気持、要求などを他の人に告げ知らせる。
・知識、技芸などを身につけるようにさせる。教授する。
・おだてたりして、悪い事をするようにしむける。

http://www.ninjal.ac.jp/event/specialists/project-meeting/files/JCLWorkshop_no5_papers/JCLWorkshop_No5_04.pdf

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/27(金) 04:03:33.62

新聞とかのデータからから「名詞+助詞+動詞」の組み合わせをひろってきたいんだけど、構文解析する必要ありますか？場違いだったらすみません

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/28(土) 06:42:58.08

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**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/28(土) 13:20:04.17

例えば、「空港へのアクセスを調べる」という入力文に対して、「アクセス」を換言したい場合、
「空港への◯◯」という前文脈と「◯◯を調べる」という後文脈に分けてコーパスを探索し、
◯◯に該当する名詞のうち共通する名詞を抽出する。図 1 の例では、前文脈と後文脈で共通して
用いられる「乗り換え」「料金」「行き方」の 3 単語が抽出される。
http://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2014/pdf_dir/D5-1.pdf

意味空間は１次元ではなく多次元である. どの属性に注目して（観点で）分類するかによって、いろいろな分類の仕方が考えられる.
身近な例で「料理」について考えてみる．古今東西の料理の種類は相当な数になり、分類の仕方も人によって異なる．
ここで調理法、材料、地域の3 つの観点で分類するとつぎのようになる．
調理法の観点で分類すると　生もの、煮物、焼き物
材料の観点で分類すると　　魚料理、肉料理、野菜料理
地域の観点で分類すると　　和食、中華、洋食
例えば「刺し身」は、料理を３つの観点によって分類した結果、連想された用語「魚料理」「生もの」「和食」の狭義語である.
逆に「刺し身」の広義語が「生もの」「魚料理」「和食」の３つあることになる．その結果、網構造になる。これを図にすると、図１のようになる.
http://www.asahi-net.or.jp/~wd2y-kkb/t.pdf

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/28(土) 13:47:07.22

>>47
構文解析は必要ないが形態素解析はいる

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/28(土) 13:54:17.48

同時に何人も愛せて
何人とでもＳＥＸする塩村議員動画
http://www.youtube.com/watch?v=O1U1ulLinPw

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/28(土) 14:49:34.97

構文解析まで含めるなら
もの凄く精度の高い解析が必要になる話ではないか

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/28(土) 18:38:56.18

>>51 死ねカス。氏ねじゃなくて死ね。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/29(日) 19:17:16.27

図やイラストの理解
センター試験の英語の問題では、図やイラストが多用されます。人間であればだれでも理解できるような簡単な図ですが、
これを理解することはコンピュータにとっては至難の業です。画像認識の研究はさかんに行われていますが、ほとんどの
研究は写真を対象としており、図やイラストを理解する研究はほとんど行われていません。これは、デフォルメされたイメージ
を理解するためにはさまざまな常識が必要であり、今のところ有効なアプローチが全く見当たらないためと考えられます。
人間にとっては図やイラストの理解は試験問題を解く上で重要なポイントではないですが、人間にとって当たり前すぎるからこそ、
逆にコンピュータにとっては非常に難しいと言えます。
http://21robot.org/research_activities/english/

　物理シミュレータを使うことの将来性について、横野氏は、「例えば、テーブルの上を転がるものを見たとき、
人はとっさに手を出してテーブルから落ちないようにします。ところが、今のロボットは、転がっているものを認識できても、
物理の法則に従ってそれがテーブルから落ちることまでは予測できません。人工頭脳が進展すれば、実世界の状況を理解し、
物理法則に従って変化する事象を物理シミュレーションによってモデル化し、将来を予測することもできるでしょう」と語る。
http://21robot.org/%E3%83%9B%E3%83%BC%E3%83%A0/introduce/NII-Special-2/

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/30(月) 11:11:53.76

一次視覚野はほぼ解明されてる
写真とイラストはもう区別しない

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/30(月) 11:48:04.73

モジュール理論とか、何十年の間にだいぶ進んだよな

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/30(月) 13:42:52.23

>>55
＞一次視覚野はほぼ解明されてる
＞写真とイラストはもう区別しない

　おそらく最初とは異なる判断になったのではないでしょうか。このように、私たちは経験やこれまでの条件づけによって、
無意識のうちに「決めつけ」を行いがちです。この絵のように、わずか数秒見ただけでも大きな結論の違いを生むことが
あるわけですから、これまで長い人生の中で培ってきた「決めつけ」は、あなたのさまざまな判断に大きな影響を及ぼします。
そして、誤った先入観や印象による決めつけは非常に危険なものといわざるを得ません。

この絵、何に見えますか？――あなたの“思い込み”をテストする
http://bizmakoto.jp/bizid/articles/0905/29/news009.html

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/30(月) 16:33:45.79

>>57
それは二次視覚野以上の話だ

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/30(月) 17:46:07.82

>>57
鼠に見えたりオッサンに見えたり・・・人間がイラストを解読するメカニズムはよくわからない。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/30(月) 18:56:54.14

３つは違う絵だから、ネズミに見えるのもおっさんに見えるのも
その中間に見えるのも意図通りとしか感じない

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/30(月) 20:02:41.31

今一番画像処理で進んでるのはコンボリューションニューラルネット
畳み込みをしてて、二次視覚野に近いとは言われてる

**デフォルトの名無しさん** · 2014/06/30(月) 20:49:30.42

IBMのワトソン君は何の役に立ってるの？

自然言語処理スレッド その４

自然言語処理スレッド　その４