hiroyuki1983のブックマーク / 2011年4月8日

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2011年4月8日のブックマーク (12件)

"意味"を計算機で扱う一方法 —格解析入門—　: pasa_intro_lingnlp.pdf
"意味"を計算機で扱う一方法 —格解析入門— 林部祐太奈良先端科学技術大学院大学(NAIST) 自然言語処理学講座 http://hayashibe.jp/ 2010/10/23 第2回言語学×自然言語処理合同勉強会 2010/10/23 第2回言語学× 自然言語処理合同勉強会林部祐太 "意味"を計算機で扱う一方法 —格解析入門— 2/43 自己紹介 • 1987/12/10 大阪府堺市生まれ • 大阪府立三国丘高校・大阪大学出身 • 現在，NAISTの松本裕治研 M2 • 来春，博士後期課程に進学予定 • ことばの「意味」をどのように計算機で扱うかに興味をもっています • 趣味 – プログラミング – バイク ST250,大型二輪[最近教習に行ってます] – 音楽ピアノ,打楽器全般,ギター[最近始めました] 2010/10/23 第2回言語学× 自然言語処理合同勉強会林部
hiroyuki1983 2011/04/08
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格解析の意義林部祐太奈良先端科学技術大学院大学(NAIST) 自然言語処理学講座 http://hayashibe.jp/ 2010/8/19@KDDI Laboratories 自己紹介 • 1987/12/10 大阪府堺市生まれ • 大阪府立三国丘高等学校 – 自転車で15分 – ブラスバンド部パーカッション • 大阪大学基礎工学部情報科学科 – 電車で1時間半 • 現在，NAISTの松本裕治研 M2 – 徒歩5分 • 来春，博士後期課程に進学予定 • 「意味」をどのように計算機で扱うかに興味をもっています 2010/8/19 @KDDI Laboratory 格解析の意義 3/33 アウトライン • 自然言語解析の基盤技術 – 構文解析の問題点 • 格解析 – 格文法 – 応用 – 課題 • 解析技術の今後 2010/8/19 @KDDI Laboratory 格解析の
hiroyuki1983 2011/04/08
PDF　格解析の意義
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意味の包含関係に基づく動詞項構造の細分類竹内孔一 †，乾健太郎¶，竹内奈央 ‡，藤田篤 § 岡山大学大学院 † 奈良先端科学技術大学院大学¶ 言語アナリスト ‡ 名古屋大学大学院 § koichi@cl.cs.okayama-u.ac.jp, inui@is.naist.jp, fujita@nuee.nagoya-u.ac.jp 1 はじめに近年，係り受け解析の精度が向上し文を構成する動詞と名詞との関係，つまり項構造が同定できるようになってきた．項構造レベルでは表現の間で事態の推論を行う基礎となる命題的な意味関係が存在する．例え 2 語の構成的意味分解のコード化ば「X が Y を曲げる」は「Y が曲がる」ことを包含し，「X が Y に就職する」ならば「X が Y に所属する」こ 2.1 LCS の利点と問題点とを包含するであろう．こうした項構造レベルでの意 LC
hiroyuki1983 2011/04/08
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動詞項構造シソーラス
人の言葉をコンピュータで処理するために動詞の概念を整理したコンピュータ用の辞書を構築してfreeで配布しています(現在4425語(7473語義))．動詞の概念は名詞と異なり，係り関係のある名詞との形が重要になってきます．例えば彼が(Agent)秘密を(Theme)握る → 秘密を(Theme)得る彼が(Agent)おにぎりを(Theme)握る → おにぎりを(Theme)作るのように表層の格(ガ，ヲ..)と深層格(Agent, Theme,..)との組み合わせで動詞の持つ意味が異なり，他の動詞との関係が変わってきます(言語学の語彙意味論では深層格と動詞の関係を項構造と呼びます)．このような関係を全ての名詞と動詞の組で記述するのは不可能ですが，それを推測するのに必要な構築可能な動詞辞書の構築を行っています．具体的な方針としては語義を仮定して，語義ごと
hiroyuki1983 2011/04/08
言語学の語彙意味論では深層格と動詞の関係を項構造と呼びます
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画像認識におけるカーネル学習法 | CiNii Research
hiroyuki1983 2011/04/08
サーベイ論文　画像認識におけるカーネル学習法
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PRPRサーベイシリーズ低品質文字の認識手法とその応用に関するサーベイ | CiNii Research
JaLC IRDB Crossref DataCite NDLサーチ NDLデジコレ（旧NII-ELS） RUDA JDCat NINJAL CiNii Articles CiNii Books DBpedia Nikkei BP KAKEN Integbio MDR PubMed LSDB Archive 極地研ADS 極地研学術DB OpenAIRE 公共データカタログムーンショット型研究開発事業
hiroyuki1983 2011/04/08
サーベイ論文
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CiNii Research
JaLC IRDB Crossref DataCite NDL NDL-Digital RUDA JDCat NINJAL CiNii Articles CiNii Books CiNii Dissertations DBpedia Nikkei BP KAKEN Integbio MDR PubMed LSDB Archive 極地研ADS 極地研学術DB 公共データカタログムーンショット型研究開発事業
hiroyuki1983 2011/04/08
サーベイ論文　コンピュータビジョンにおける時系列パターン認識　http://ci.nii.ac.jp/els/110004820652.pdf?id=ART0007568999&type=pdf&lang=jp&host=cinii&order_no=&ppv_type=0&lang_sw=&no=1302259386&cp=
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CVIM_main.dvi
hiroyuki1983 2011/04/08
サーベイ論文　物体検出 -背景と検出対象のモデリング-
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DVIOUT-surv
インバースレンダリング佐藤洋一向川康博コンピュータグラフィックスでは物体の幾何形状，反射特性，光源分布が与えられた上で如何にして物体の画像を描画するかという問題が取り扱われるの対し，一枚もしくは複数枚の実画像が与えられた場合に如何にして物体の幾何形状や反射特性，それに光源分布を推定するかという問題はコンピュータグラフィックスにおけるレンダリングの逆問題という意味でインバースレンダリングと呼ばれ，コンピュータグラフィックスやコンピュータビジョンの分野において近年活発に研究が進められてきている．本稿ではインバースレンダリングの基本的な考え方を紹介するとともに，この分野における代表的な研究例をサーベイする．はじめに視覚的に現実感の高い画像の生成はコンピュータグラフィックスの分野における中心的な課題であり，これまでにさまざまな描画アルゴリズムやハー
hiroyuki1983 2011/04/08
サーベイ論文　インバースレンダリング
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https://dl.acm.org/journal/csur
hiroyuki1983 2011/04/08
サーベイ論文
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Survey1
Survey1 SVMを用いた固有表現抽出に関する論文のサーベイ 1.Support Vector Machineを用いた日本語固有表現抽出 2.Support Vector Machineの多値分類問題への適用法について 3.SVMに基づく固有表現抽出の高速化 4.日本語固有表現抽出における文節情報の利用 5.Stackingの効率的な学習方法と日本語固有表現抽出での評価 6.非頻出語に対して頑健な日本語固有表現の抽出 7.大域的情報を用いた日本語固有表現認識 SVMを利用した日本語固有表現抽出に関する論文が中心です．固有表現タグを入力文の解析単位毎に正確に付与することが目的です．チャンカーは基本的にYamCha 1.Support Vector Machineを用いた日本語固有表現抽出山田寛康工藤拓松本裕治奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科概要
hiroyuki1983 2011/04/08
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サーベイ論文確率モデルによる音声認識のための話者適応化技術篠田浩一† Speaker Adaptation Techniques for Speech Recognition Using Probabilistic Models Koichi SHINODA† あらまし話者適応化は，音声認識に��
hiroyuki1983 2011/04/08
サーベイ論文　確率モデルによる音声認識のための話者適応化技術
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