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。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/13(木) 02:08:12.41

類似性に基づく推論は，人間の強力な問題解決方略の 1つである．我々は
新奇な問題に遭遇した時，自分自身が過去に経験した問題や既存の例と
いった「事例」から似たものを参照し，それを問題解決に利用することが
多い．そのため，様々な課題を用いて，人間の類似性判断や問題解決にお
ける思考メカニズムを理解する認知心理学的研究や，類似性に基づく推論
を要素技術として問題解決や問題解決支援を行う計算機システムを構築す
る知識工学的研究が展開されてきた．
類似性に基づく推論においては，現在直面している問題と類似する過去
の事例を利用することから，類似性の判断が問題解決における重要なキー
となる．類似性は，問題と事例との間の同一の要素（共通点），および，
異なる要素（差異）に基づいて評価される．一般に，現在の問題と完全に
一致する過去の事例が利用できることは稀であるため，通常は問題と事例
との差異に基づき，事例を修正する必要がある．
しかし，差異は単に埋められなければならないだけのものではなく，差
異に積極的な意味が生じる場合も存在する．その一例が，数学学習におけ
る問題解決である．数学学習には，教示された問題（例題）に基づいて別
の問題（類題）を解く類題解決や，学習者自身が新しい問題を作り出す作
問といった問題解決がある．数学における作問については，問題を作るこ
とは問題を解くことと同様に重要な活動であることが，数学者や数学教育
者によって指摘されている．

類似性に基づく推論を用いた知的問題解決支援の検討と実現
http://ir.nul.nagoya-u.ac.jp/jspui/bitstream/2237/8249/1/kojima_thesis.pdf

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/13(木) 03:28:10.49

中間言語やインターフェースは、卸しと同じ

メーカーが10社、小売店が20社あるとき、
卸しが無いと、10*20=200 通りのコネクションが必要だが、

卸しを中間に介すると、メーカー・卸し間が10通り、
小売店・卸し間が20通りの合計、10+20=30 通り

つまり、掛け算を足し算にすることで、
組み合わせ爆発を防いで、コネクションの手間をへらす

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/13(木) 07:54:59.39

>>179
一般的解法は教えられないが数学Ⅱで因数定理を使った解き方は教えられる

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/13(木) 10:17:56.29

>>179
単に言語が表現できる世界を極端に制限するだけじゃないか。
そんなことを許せばいくらでも簡単になることは当然わかっている。

そのかわりどんな短篇小説の一本も訳せないような使えないゴミができるだけだ。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/13(木) 14:34:17.79

>>183
東ロボは国語もやってるが？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/13(木) 15:00:26.25

機械翻訳における枢軸（pivot）の話とは違う「中間言語」のことを言いたいのか？
だったら知らんわ。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/13(木) 23:46:06.97

東ロボの話してるやつは体系的に勉強して出直してこい

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/14(金) 02:28:48.58

>>186
そういう君は、自然言語処理学のプロなの？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/14(金) 10:28:40.79

プロの定義による、と一蹴されて終わりということがわかっている質問をなぜするのか？
人工知能云々以前に、バカだから、か。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/14(金) 10:55:08.96

プロといいたいアマチュアな方が

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/14(金) 10:59:07.21

東ロボの話してるやつはどう見てもアマチュア以前だがな

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/14(金) 10:59:35.20

アマチュア以前ってありですか？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/14(金) 11:05:09.41

ここにプロ以降()が居るとは思えん。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/14(金) 11:11:46.80

それっぽい方がたまに降臨されることが

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/14(金) 16:47:02.37

>>188
＞プロの定義による、と一蹴されて終わりということがわかっている質問をなぜするのか？

レスありがとう。それが自然言語処理学のプロたる君の意見なんだね。

だから優秀なエンジニアの君にこそ、技術立国日本の未来がかかってるってことさ！

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/14(金) 17:15:16.64

東ロボはマーケティング・話題作りのセンスがズバ抜けている
エスキモーに氷を売れるレベル

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/14(金) 20:26:15.60

人工知能学会の親戚でしょ
無人気すぎて細々とやってたとこで昔からアマチュアの参加を奨励してたよね

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/16(日) 15:42:31.45

( 1) オブジェクト指向的アプローチによる係り受け/語義曖昧性解決/照応解析/
述語項解析システム
伊藤英紀 (（株）富士通研究所)
係り受け解析、語義曖昧性解決、照応解析、および述語項解析の4つのタスクに
対する新たなアプローチを提案する。第一に、これら4つの処理を、逐次的(パイ
プライン的)にでなく同時に行う。これにより、逐次的に行うよりも解析精度が
向上することが期待される。第二に、文中の名詞をオブジェクトに対応させ、
それらオブジェクトの属性とその変化をトラッキングする。形容詞は一般にオブ
ジェクトの属性を、動詞はそれらオブジェクト属性の変化を表す、と考える。
これにより、文脈の情報を解析結果に反映させることが可能となる。このような
意味理解のモデルは、人間が脳で行っているであろう理解プロセスに近く、自然
言語理解には有望なアプローチである。このアイデアに基づいたシステムを実装
し、例文に対して動作を確認した。
( 2) uLSIF を用いた事例への重み付けによる語彙曖昧性解消の領域適応
新納浩幸, 菊池裕紀, 佐々木稔, 古宮嘉那子 (茨城大学工学部情報工学科)
語彙曖昧性解消の領域適応に対して共変量シフト下の学習を試みる。確率密度比
の算出に uLSIF を用いる。このとき通常のガウスカーネルではなく線形カーネ
ルを利用する、また重み付き学習には、通常、最大エントロピー法を用いるが、
ここでは SVM を利用する。また確率密度比が極端に小さい、あるいは大きい事
例のみに重みを与える方法も試す。
http://www.ipsj.or.jp/kenkyukai/event/nl218.html

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/18(火) 04:28:56.07

長文コピペする奴がいるせいで糞ｽﾚに

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/18(火) 14:10:53.64

人工無脳学会はないの？

**sage** · 2014/11/18(火) 20:56:42.46

>>198
本当だよね。このスレは本来需要が高いはずなんだけど、スパム投稿で荒らされてる気がする。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/18(火) 21:19:15.86

自然言語処理の需要ってあんの？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/18(火) 21:44:26.22

>>200
削除願い出したら？

**sage** · 2014/11/19(水) 01:09:50.33

削除して再出発しても、自分の意見のない荒らし君が来るとまた同じだからなぁ。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/19(水) 05:37:54.13

じゃあ聞くけど東大ロボットて問題どう読み込んでるの
世界史なんか図をを認識する必要があるのに
まさか手作業で、コンピュータに理解できるように
入力してるじゃあないだろうなw

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/19(水) 06:50:11.76

長文禁止とかいうルール無いからなぁ…荒らしとは判断し辛い。
長文投げる人がコテつけてくれたらいいんじゃないかな？読みたい人は読めて長文嫌いな人は黙ってNGできるように。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/20(木) 08:59:42.01

でも画像処理スレが他にあるのにここで変な話されてもね

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/21(金) 19:28:46.00

>>206
画像が東ロボの本質というわけではないよね。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/21(金) 21:08:35.82

>>207
>>153

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/21(金) 22:00:40.78

>>208
もしかして>>153を投稿された方でしょうか。でしたら質問があります。

現在の画像処理技術で、「不要な部分を消して、必要な部分だけ取り出して認識」は可能ですか？
また>>153の画像から、「何かと何かが交互に楕円形に並んでいる」と認識させることは可能ですか？
それから>>136や>>143のように、「認識に必要な輪郭だけを取り出す」ことは可能ですか？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/21(金) 22:33:18.98

画像処理その14
http://peace.2ch.net/test/read.cgi/tech/1370170263/

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/22(土) 01:13:12.25

亀レス。

>>137
文章題は、「風が吹けば桶屋が儲かる」方式の連想モードで何とかなるかも。機械には
「なぜそうなるか」の論理思考は無理だが、試験問題の多くはそういう能力を要求していない。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/22(土) 01:16:42.03

何言ってんだ？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/22(土) 14:09:13.78

エラー分析まとめ
<誤り 200事例分析結果>
①正解を支持する推論事例が得られていても誤った
? 従来の知識表現で?適切でない推論事例が適用されてしまうのではないか？
→ 大部分を占めている．①事象間関係知識?文脈化
②正解を支持する推論事例が得られなかった
? 2億もの推論事例をもってしても得られない → 類似した事例が在るが適用できない
? より大規模にすれ?解決する問題なのか？ → そういった問題?少ない
http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/~jun-s/publications/nlp2014_slides.pdf

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/22(土) 16:10:30.29

人口知能
詐欺集団の合言葉
役人の受けがいい､人口知能関連で科研費が出やすい
何時までも詐欺行為がとまらない

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/22(土) 19:26:32.72

「人口知能」じゃ予算は出ないと思うけど

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/22(土) 22:49:14.76

いかにも僻み根性だけで生きている無能らしい誤字だな

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/23(日) 02:01:52.03

>>124
＞作業者の多くは人文系の日雇いもしくは時間単価で働くパート労働者であり，

「２チャンネラー百万人」ってのも、当たらずしも遠からずだな。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/23(日) 02:42:03.48

新井紀子氏「これは面白い結果。"含意関係認識は人間には易しく機械には難しい"と我々人工
知能/自然言語処理の学者は考えているが、本当にすべての人間は含意関係認識を行えるのだろうか」

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/23(日) 03:50:57.22

情報工学の連中はなぜ自分らのやってることをサイエンスだと思ってるんだ？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/23(日) 03:57:22.23

確かにどっちかというと数学に近い

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/23(日) 04:24:52.15

数学ならサイエンスだろ
アホか

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/23(日) 10:31:00.56

もうしわけないが数学はサイエンス=自然科学ではないね

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/23(日) 10:43:58.95

お前の中ではな。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/23(日) 10:52:01.52

工学はエンジニアリングだしな。
こういったごく基本的な語の解釈すら怪しい奴が何を批判しようとしても自爆するのは当然w

◆QZaw55cn4c · 2014/11/23(日) 10:56:15.70

え？数学が自然科学ではない、というのは当たり前の話じゃなかったの？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/23(日) 15:07:14.96

数学が自然科学じゃなきゃ何に分類されるって言うんだそもそもスレチだが

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/23(日) 15:13:23.98

>>226
形式科学 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%A2%E5%BC%8F%E7%A7%91%E5%AD%A6 だね

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/23(日) 18:57:03.46

51. 意味素性つづき ?出来事および動作、作用の領域：PRC ?ACT（動作、行為） ?EVE（イベント、出来事）
?APO（予定に従った行動： ex 銀行が9時から始まる） ?RES（結果 ex 災害） ?PRO(結果、制作物 ex パンを焼く）
?PHE（自然現象の結果できるもの ex 氷が張る） ?NAT（自然物、現象 ex 台風、太陽） ?PLA(植物） ?GAS（気体 ex 霧、息)
?ELM(五感では捉えられない性質 ex たんぱく質、神経） ?POT（身体部位 potency ex 足、肩、肺、胃腸)
52. 意味素性つづき ?抽象性の領域：ABS ?Price（収入、価格） ?Measure（身長、体重） ?Information（情報、身長、小説、音楽、批評、住所）
?Quantity（重量、面積） ?Social bonds（格差、関係） ?Grade(身分、評価、規模） ?Form （評価される属性 ex 味、形）
?Attribute（程度で計るもの ex 非常識、進歩、塩） ?Reciprocity（相性） ?Personality（意地、性格） ?Mind （勘、神経）
?Manner（能力、性向など ex 料理、詰め、発表、運転、色使い、人使い）
53. 意味素性つづき ?抽象性の領域：ABS ?Method（方法、やり方） ?Objective-value(値 ex 赤、四角） ?Sensational-value（甘い、辛い）
?Evaluation(評価 ex 台所が苦しい、財政、舌） ?Currency(価格 ex １００ドル、１０００円） ?Duration（期間 ex ３年） ?Distance （距離 ex ３ｋｍ）
?Item（数を表す、ex ３人、１個） ?Ratio（割合, ex 30%) ?Quantity(量 ex 30kg) ?State(状態 ex安定、幸福、不幸、静か、可能、頑固）
54. 意味素性つづき ?抽象性の領域：ABS ?Role(役職名） ?Relational-term（親族、交友関係） ?Direction(東西南北左右上下前後）
?Phase(時間的、位置的順序） ?Reference-point(基準点からの相対 ex 逆、以上） ?Norm(規則、法則、法律、公式）
?Subfield(学問、芸術、スポーツなどの分野） ?Inclination(心理的傾向 ex 興味、馴染み） ?Appearance（外見 ex印象、態度、形跡）
?Unit（単位） ?Time-point（時点） ?Time(出来事の順序関係、抽象的時間 ex 将来）
http://www.slideshare.net/hirsoshnakagawa3/grammar-39910952

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/23(日) 18:57:20.44

役に立てばどっちでもいいよ

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/23(日) 19:14:32.75

整数は神が作ったから整数論は自然科学
それ以外は人間がつくったｋら形式科学

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/23(日) 19:22:23.28

グーグルが開発を進めている、写真を「自動的に説明する」技術
http://wired.jp/2014/11/20/google-image-recognition/
自然言語処理に新風を巻き起こしたWord2Vecとは何か
http://business.nikkeibp.co.jp/article/bigdata/20141110/273649/
述語項構造を意識した名詞の意味構造アノテーションのための名詞意味構造の検討
http://www.ninjal.ac.jp/event/specialists/project-meeting/files/JCLWorkshop_no6_papers/JCLWorkshop_No6_06.pdf

意味役割の種類
現段階での意味役割の種類を記述する．大きく 4 つの類にわけて，中分類で 29 種類を定義した．
さらにこれらに対して属性タイプが付与される形である．まず 29 種類を以下に示す．
構文類 ? 　　　　　連語，外の関係，補語相当
対象類 ? 　　　　　経験者，被使役者，対象，基準, 相互, 起点，着点，起点・着点，通過点，経路，方向
動作主類 ? 　　　使役，原因，動作主，使役者，手段
条件周辺類 ? 　　限界，領域，場所，時間，条件，様態，程度，目的，順接，逆接

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/23(日) 19:26:53.14

>>228
>>231
ならば今こそ、そうした「意味役割」を付与したアノテーションコーパスを作成すべきだ。
それこそ「２チャンネラー百万人」を動員すれば何とかなるはずた。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/23(日) 19:34:46.40

2ちゃんねらーなんか動員したら、ゴミの山が出来上がるだけ。
徴兵とか徴農とかがたいしてうまくいくシステムじゃないのと同じ。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/23(日) 21:41:51.89

でも、アノテーションコーパスは、人手でやるしかないんでしょ。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/24(月) 03:15:43.74

無意味なコピペするやつやめてくんない？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/24(月) 11:35:30.53

>>228とかホント迷惑だよね。お前の意見はないの?という。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/24(月) 23:07:25.90

>>124
＞作業者の多くは人文系の日雇いもしくは時間単価で働くパート労働者であり，

４３歳ニートの俺でも雇ってくれるかな・・・

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/25(火) 09:26:09.87

数学では，ある問題を解くために，その問題を別の問題に翻訳して，もとの問題ではなく
て翻訳された問題の方を解く，という方法がとられることがよくあります．A という問
題を解くために，B という問題が解ければ，その解から A の解も得られることが判って
いるような問題 B をうまく設定して，A を解くかわりに B を解くのです．このような
問題 B を見つけることを，「問題 A を問題 B に帰着させる」と表現します．B は以下の
例でのように単に A の言い替えにすぎない場合もありますが，面白いことには，B は A
よりむしろ難しい問題になっていることも多いのです．これは，問題がやさしいか難しい
かは必ずしも問題が解きやすいかどうかということと一致しない，ということでしょう．
多くの場合，解きたい本来の問題 A を帰着させる先の問題 B は A よりずっと抽象的
な問題になっています．これは，前の節でも述べた，抽象的な設定の方が数学的には扱い
やすい，という現象の現われと言えるでしょう．
もとの問題 A が一般的な（必ずしも数学で扱えそうには見えないような）問題で，そ
れを数学的な問題 B に帰着させているときには，A の数学化(mathem atization)が B で
ある，というような言い方をすることもあります．
一般的な問題を数学的な問題に帰着させる，つまりこの一般的な問題の数学化を行う
例として「ケーニヒスベルクの橋の問題」という名前で知られている問題について考察し
てみることにしましょう．
http://kurt.scitec.kobe-u.ac.jp/~fuchino/chubu/method-math-WS06.pdf

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/25(火) 12:38:38.21

無意味なコピペ迷惑だからやめてくんない？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/25(火) 12:48:45.94

反応する馬鹿も消えろよｗｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/25(火) 12:50:18.42

叩かないと消えないでしょ

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/25(火) 13:21:08.54

tech：プログラム技術［重要削除］
http://qb5.2ch.net/test/read.cgi/saku2ch/1273146924/

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/25(火) 14:01:43.88

コーパス開発はオープンにした方がよい、という提言で、全てのやり取りを公開しましょう、
という話なのだが、オープンソースソフトウェア開発のようにソースコードから開発のやり取り
まで全てをオープンにできる場合もあるが、コーパス作成は元のテキストを書いた人がいるわけで、
全てをオープンにできないという性格がどうしてもつきまとう。もちろん再利用可能なテキスト
にアノテーションをすればいいし、テキストを作るところからオープンにもできるわけだが、
それで見えなくなってしまう言語現象も少なくないと思われるし（実際講演の中でも「少数の
事例をどうするか」という問題提起があった）、個人的にはセミクローズド（特定のグループ内で共有）
程度が現実的なところではないかと思う。
それより大事だと思われるのは、そういったコーパス開発に参加する、あるいは門前の小僧状態で聞
くだけでも人が育つことであって、結局ここがボトルネックになり、特定の研究室の出身者しかノウハウがない、
という状況になっているのだと思う。特に個人的にポイントだと思っているのは、先日も書いたような新人
に対して優しいコミュニティになっているかどうかで、自然言語処理自体はかなり新人が入りやすい
コミュニティだと思うのだが、ことコーパスや辞書のようなリソース作成系はかなりハードルが高いと感じる。
コーパス分析やそれを用いた自動解析に関しても、簡単にできるところはすでにやり尽くされていて、
残っているのは難しいところばかりで、簡単なところから練習してウォーミングアップし、
助走期間を設けて本丸に突撃する、というようになっていないのである。もちろん最先端を走る研究者
たちで議論するのはもっとも難しい事例でよいし、むしろそうでないと意味がないのだが、簡単な事例
から始める（あるいは既存のものの分析からではなく、新しいタグ付与にメンターつきで最初から関わる）、
というトレーニングもあってよいと思う。
http://d.hatena.ne.jp/mamoruk/20140902/p1

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/25(火) 14:04:53.12

コピペうぜぇ。

誰か削除願い出せや。

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/25(火) 14:29:27.54

コーパス作成について一からやり直したほうがいいかどうかは、悩ましい問題なので一概にどうだ
ということは言いにくいのですが、アノテーション・コーパス作成自体が大きな研究テーマであり、
ベストプラクティス的なものもなければ、少しだけ蓄積されているノウハウ的なものすらチーム
レベルでしか共有できていない（共有するのが難しい）、という状況です。また、やり直したら
すぐコーパスができるかというと、質の高いコーパスを作るには時間が何年もかかるものなので
（自分の携わった NAIST テキストコーパスは5年以上かかっています）、すぐ利用可能にはならないでしょう。
http://d.hatena.ne.jp/mamoruk/20140902/p1

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/26(水) 10:03:34.88

国や自治体は、地球儀で表現できる。物体・流体とその運動は、シミュレーターで表現できる。
人物とその行動はオブジェクトで表現できる。けれども「民主主義」とかの抽象概念は表現できず、
せいぜい共起関係を調べるのみ。例えば朝鮮民主主義人民共和国だって「民主主義」ということで、
北朝鮮＝民主主義国家なんて理屈も成り立つ。しかしこれは一般的なイメージとはかけ離れている。
従って抽象概念を一般的なイメージに帰着させるためには、いくつかの具体物を結びつけるしかない。

「世間」とは何か
http://www.pat.hi-ho.ne.jp/nobu-nisi/kokugo/seken.htm

「世間」とは・・・近所のおばさん、警察、新聞、学校、勤め先の会社、知り合い・・・・

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/27(木) 17:46:09.92

英語の論文読むのが苦痛でたまらない
はやく翻訳装置つくってくれ

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/28(金) 17:31:36.07

対話の学習ってどうやるの？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/11/28(金) 21:08:06.67

第二に，3 次元オブジェクトの中には複数の物体から構成されるオブジェクトがある（たとえば，図 6 は「花」と「鉢」
から成る一つのオブジェクトである）．今後，画像解析技術が進み，機械が複数の物体から構成されるオブジェクト
を一つ一つの物体に分解できたとしても，機械にとって，それが常識に基づいた構成であるか，常識から外れた
構成であるかを区別することは困難であると推測される．
http://minamigaki.cs.inf.shizuoka.ac.jp/work/2014/SCIS2014fujita.pdf

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/01(月) 17:26:06.50

目障りなコピペ野郎が

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/02(火) 19:50:43.04

東ロボくん　センター模試2014

英語………95
国語………69
世界史Ｂ… 52
日本史Ｂ… 44
数学ⅠＡ… 40
数学ⅡＢ… 55
物理………31

７科目合計…386/900

漢文は全問ノーマーク
世界史Ｂは２問ノーマーク
日本史Ｂは４問ノーマーク

数学じゃないんだから
分からない問題はランダムにマークしろよ…

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/02(火) 19:51:56.20

漢文・世界史Ｂ・日本史Ｂ
ノーマークの問題をすべてランダムにマークしてたら
49.6％の確率で14点以上アップ

つまり49.6％の確率で７科目合計が400点に届いたことになる

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/02(火) 19:53:47.76

東ロボくん　英語　センター模試2014

発音・アクセント問題…パーフェクト（配点14）

未知語-語意推測問題…パーフェクト（配点8）

グラフ・図表問題…得点率75％（配点20）

語句整序完成問題…得点率67％（配点12）

意見要旨把握問題…得点率67％（配点18）

文法・語法・語彙問題…得点率60％（配点20）

会話文完成問題…得点率33％（配点12）

文脈に合わない文-指摘問題…得点率33％（配点15）

実用文書読解問題…得点率33％（配点15）

読解問題（論説文）…得点率33％（配点36）

読解問題（情報理解）…全滅（配点30）

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/02(火) 19:54:56.87

東ロボくん　国語（現代文）　センター模試2014

漢字…パーフェクト（配点10）

語句の意味…得点率67％（配点9）

評論読解…得点率50％（配点40）

小説読解…得点率32％（配点41）

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/02(火) 19:55:07.53

東ロボくんの話しないでくれない？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/02(火) 21:51:00.22

>>255
お前実は、自分で長文コピペ貼っておいて、自作自演してる張本人だろ？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/03(水) 20:07:38.80

>>253
未知語の推測問題、推測するまでもなく意味を知ってたんじゃないのこれ

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/03(水) 21:02:56.05

文章が入力されたら、隠れマルコフモデルがたくさん存在する集合に射影するようなことできないかなぁ

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/03(水) 22:32:37.61

NAISTの自動音声翻訳
2013年、初級通訳者レベルに到達

ドコモが機械翻訳の会社「みらい翻訳」を設立
機械翻訳の精度は現在TOEIC 600点レベル
2016年までにTOEIC 700点レベル、2019年までにTOEIC 800点レベルを目指す

TOEIC 600点レベルなら、センター英語はもっと点とれるんじゃないの？

東ロボ英語チームはみらい翻訳と組めばいいかもね

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/04(木) 11:13:59.73

word2vecはギリギリまで次元を減らして意味ありげな指標を作っただけという可能性

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/04(木) 16:22:22.74

翻訳はしょせん入出力が一対一レベルじゃろ　文脈をどこまで見てるかもあやしい

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/04(木) 18:17:46.95

東ロボくん　東大模試2014

理系数学…36/120（偏差値55.7）
文系数学…32/80（偏差値54.1）

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/04(木) 18:19:56.45

「理論上は」東ロボくんがほぼ全ての入試問題（数学）を解ける「目処」が立ったらしいが
まだ課題があるみたい

http://blog.livedoor.jp/dg_law/archives/52234923.html

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/04(木) 21:03:38.82

東ロボくん専用スレ立ててこのスレでは禁止していいかな？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/04(木) 21:26:07.87

そうね。
本人がロボットみたいだしw

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/04(木) 21:50:05.85

>>264
削除願い出したら？

**片山博文MZ次期CEO** ◆T6xkBnTXz7B0 · 2014/12/07(日) 12:57:22.31

NTTレゾナント、日本語形態解析APIを公開
http://it.slashdot.jp/story/14/12/04/0537230/NTT%E3%83%AC%E3%82%BE%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%83%88%E3%80%81%E6%97%A5%E6%9C%AC%E8%AA%9E%E5%BD%A2%E6%85%8B%E8%A7%A3%E6%9E%90API%E3%82%92%E5%85%AC%E9%96%8B

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/09(火) 07:42:52.02

公務員試験だけの先生が東ロボの話をコピペしているの？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/15(月) 06:54:15.73

東ロボにRubyは使えないのか？

力学シミュレーションと可視化
これまでRubyで軽くシミュレーションを書くのはかなり困難なことでした。
微分方程式はRuby-GSLで解けますがインストールは非常に煩雑でした。
可視化に関しては決定的な方法がなかったように思います。 (私がよく知らないだけかもしれませんが…)
今ではFortranをラップしたODE gem (gem install odeだけでインストール可能)で常微分方程式
を解くことができます。また、IRubyに新しく加わったCustomWidgetを使うことで、Rubyとネイティブ
拡張の出した結果をリアルタイムにブラウザ上に表示できます。この場合JavaScriptの有名なdom操作ライブラリ、
jQueryやd3.jsを使って可視化部分を簡単に書くことができます。
http://domitry.hatenablog.jp/entry/science_with_ruby

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/16(火) 14:52:53.84

>>245
＞自分の携わった NAIST テキストコーパスは5年以上かかっています

人海戦術で何とかならんのか？

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/17(水) 13:49:18.49

>>245
＞自分の携わった NAIST テキストコーパスは5年以上かかっています

それでもアノテーションコーパスの充実は、今後ますます必要になってくると思う。

□現象?多様性?カバーできているのか?
SNS文書，論文など別?種類?文書へアノテーションが必要
□学習アルゴリズム・解析アルゴリズム・特徴抽出?さらなる改善
現象?多様性を捉えるには? 今まで?延長線上でうまくいくか? 問題?観点を効果的に捉えるには?
□情報共有
アノテーション時?経験則，問題?評価指標
□ジレンマ
学術的に?問題を安定させなけれ?共有が難しい /
今後想定される応用に向けて問題?改編が必要
□アノテーションしたデータだけ対象にしていていいのか?
アノテーション学 vs ポスト経験主義

述語項構造と照応関係?アノテーション：
NAISTテキストコーパス構築?経験から
飯田龍(NICT), 小町守(首都大),井之上直也(デンソー・東北大),
乾健太郎(東北大), 松本裕治(NAIST)
http://www.anlp.jp/anniversary/20th_sympo/slide_iida.pdf

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/18(木) 17:37:40.91

長文を箇条書きにするというのは恐らく文書要約の範疇で、盛んに研究されているところだと思いますが、
重要文抽出以外はまだ実用的には難しいでしょう（文抽出以上のことをしようとすると、意味を理解しないといけなくなる）。
最近はニュースの配信アプリケーション・サービスが盛んに開発されていて、ざっくりまとめたりする機能がありますが、
自然言語処理の最先端の技術が使われているというよりは、かなりルールを書いたり、人手を入れたりしている、と聞いたことがあります。
http://d.hatena.ne.jp/mamoruk/20140902

コーパスのアノテーションは、ものによりますが人海戦術でなんとかなるものではなく、人を増やしても質が確保できない
（むしろ悪化する）ため、少数の人数で長期間作成する、というのが典型的な方法です。最近はクラウドソーシングによって、
多数の人間にアノテーションをさせる、という試みがなされていますが、自然言語処理は画像認識ほどには一般的ではありません。
見てすぐ分かる、というタスクならいいのですが、少し考えないといけないようなタスクが多いからでしょう。
画像認識については、リンク先を拝見しましたが、これは画像認識だけの問題ではなく、かなり難しい類の問題であると思います。
何が「余計」かというのを分かるためには、答えを推測できないと分からないように思いますし、いまの東ロボプロジェクトの数学
を公理系（数式）に落とし込んで推論（というか証明で）解くアプローチでは、このような問題は苦しいのではないでしょうか（
予測して探索するようなアプローチをする必要があり、どちらかというと証明系というよりはゲームAIの推論のような感じ？
要は大規模なデータからのパターンマッチにする、というパラダイムにする、とうことです）。これを幾何の問題のまま解こうと
するのは数学の解答エンジンを一から作り直すことに相当すると思われますし、このプロジェクトのフォーカスからは離れそうです。
http://d.hatena.ne.jp/mamoruk/20140822

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/19(金) 11:41:50.67

無意味な長文コピペやめろ

**デフォルトの名無しさん** · 2014/12/22(月) 13:05:29.12

コピペするなよ！
絶対にコピペするなよ！

**デフォルトの名無しさん** · 2015/01/01(木) 13:33:29.53

自然言語処理のエラー分析は、これまた困難らしい。

Project Next NLP という、いろいろなタスクでエラー分析をする日本の自然言語処理コミュニティの一大実験プロジェクト
があるのだが、予想通り大変そうである（自分は今年度子育ての負荷が高いことが分かっていたので、結局メインでは
参加していない）。こういう機会が必要なことは恐らくこの業界のほとんどの人が賛同すると思うのだが、実際にエラーを
分析しようとすると、アノテーションの経験がありかつ言語学にも詳しい人がプロジェクト内に複数人いないと、
そもそもエラー分析自体がまともに回らないと思うし、もしそういう人たちが中核にいたとしても、議論が白熱して
毎回侃侃諤諤の議論になることうけあいなのである。
http://d.hatena.ne.jp/mamoruk/20141112/p1

**デフォルトの名無しさん** · 2015/01/01(木) 13:39:38.39

アノテーションに関しては、自然言語処理におけるアノテーションに特化したような和書はありませんね。需要はあると思うので、
出版社の方が見えたとき、そのような本を企画されては、と提案したことはあります。ただし、体系化することが難しいので、
書くには骨が折れると思います。ほとんどの場合、仕様を解説されても意味が分からないので、読む人が言語現象自身に詳しく
（つまり言語学の知識があり）、かつ自然言語処理にも明るい（つまりプログラムを書いて機械学習を行う処理がイメージできる）
必要がありますので、入門書とはならないでしょうし、個人的にも入門書ではなく専門書としてちゃんと書いたほうがいいと思っています。
http://d.hatena.ne.jp/mamoruk/20140902

**デフォルトの名無しさん** · 2015/01/01(木) 17:51:57.22

RDF等に関しては自然言語処理よりはウェブマイニング（広義の人工知能研究）で盛んに
研究されていますが、ほとんどの研究は英語が対象で、日本語でちゃんとしたリソースは
作られていないというのが現状だと思います。だからどう（日本語でも作るべき）だとい
うわけではないですが、少なくとも東ロボのプロジェクト期間内にどうこうできるという話ではないでしょう。
個人的には、ここは確かに研究の余地があるところだと思っているのですが、英語で書かれた
リソースと比べると日本語で書かれたリソースが少ない（かつ分野が偏っている）という問題と、
日本語が英語と比べると処理しにくいという問題のため、英語のように精度の高いリソースを
作るのはそんなに簡単ではないと思っています。（たとえば、英語だと2つの名詞句の間の文字列
を取ってくれば、だいたい述語が取れるので、構文解析によらない頑健な処理ができますが、
日本語では述語は文の末尾に出現するので、係り受け解析をしないと述語が分からず、なかなか頑健にはできなさそう）
http://d.hatena.ne.jp/mamoruk/20140902

**デフォルトの名無しさん** · 2015/01/04(日) 08:53:09.06

このコピペの動機はなんなの？
守本人なの？

**デフォルトの名無しさん** · 2015/01/04(日) 19:32:49.96

コピペが無くても誰も書き込まないスレッドをコピペのせいにするなよ

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