情報検索・検索技術 Advent Calendar 2021 の 11 日目の記事です。前回は @sz_dr さんの「ちょっとテクい検索ランキングをVespaで実現する」でした。 この記事では BERT を使った文書検索手法 Birch について解説します。 先日、「最新の情報検索手法を知るにはどうしたらいいの...という人に向けたコンテンツまとめ記事2021」という記事を公開しました： 上記の記事では、ニューラル検索手法や最新の情報検索手法を知るためのコンテンツ紹介にとどめましたが、今回の記事では実際にニューラル検索手法の一つである Birch について解説します。 Birch は EMNLP-IJCNLP 2019 で採択された「Cross-Domain Modeling of Sentence-Level Evidence for Document Retrieval」という論文の手
初めて「論文」を書こうとしている人向けの、主にメンタル面（気持ち）の対処をメインにした書き方の指南書。 （ただし、メンタル面だけでなく書き方全般についても説明しています。） 筆者が査読付き論文を書くときに経験した最も大変だった（辛かった）ことは、研究の中身や書き方自体ではなく、諦めずに論文を書き…
AI(人工知能)の著しい発展に大きく影響している技術のひとつである機械学習にも近年、注目が集まっています。そして、AI(人工知能)や機械学習の最新情報を知る手法の1つとして、論文を読むという選択があり、自分の目で見て実際の内容を理解することが出来るのです。ですが機械学習の論文と聞くと、専門機関や企業に所属していなければ目にすることが出来ないと考える人も多いですよね。 しかし、身の回りには必ずインターネットがある世の中。昔と違い知りたい情報や新しい情報はインターネット上で簡単に入手出来る時代になりました。 ですから今日は、機械学習の論文に限らず、論文を自分の目で読むべき理由や、探すのにおすすめなサイトや、自分で初めから読むのは厳しいと言った方におすすめなブログについて、お伝えしましょう。
Mohamed Ali Habib氏は、シリアで第2の規模をほこるアレッポ大学（シリア最大規模の大学はダマスカス大学）でコンピュータサイエンスを専攻する大学院生です。同氏がMediumに投稿した記事「アンドリュー・エン教授のアドバイスによる機械学習キャリアの築き方と研究論文の読み方」では、アンドリュー・エン教授のオンライン講座で語られたアドバイスが紹介されています。 アンドリュー・エン（Andrew Ng）氏は、英語圏で最も有名なオンライン講座サービスCourseraを設立してAI関連の講義を担当しているスタンフォード大学の教授です。同氏は、アメリカにおいて日本の松尾豊東京大学教授のような立ち位置にいると言えばわかりやすいでしょう。 研究論文の読み方と機械学習エンジニアのキャリア構築法についてアドバイスした同教授の講座に感銘を受けて、Ali Habib氏は聴講した講座をまとめる記事を執筆す
The Qiita Advent Calendar 2019 is supported by the following companies, organizations, and services.
先日『Ananta: Azure を支えるステートフル L4 ロードバランサー - Qiita』という記事を書いたのですが、そのときに偶々見つけた Microsoft Academic と呼ばれる文献検索サービスが相当優秀だったので紹介します。 ■ Home | Microsoft Academic https://academic.microsoft.com/home TL;DR Microsoft Academic は、高度な文献検索機能を有する Google Scholar のような Web サービス Microsoft Research が研究開発した、自然言語処理によるコンテンツのトピック抽出技術、意味論的検索エンジン、文献重要度の算出手法などを活用 検索の他にも、文献やトピックをフォローして関連情報を収集できる機能も Microsoft Academic とは？ Microso
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 2018年はグラフを扱う深層学習(GNN; graph neural network)が大きく発展した1年でした. その一方で, 提案される手法が多くなるに連れて, それぞれの関係性や全体像が見えづらくなっている印象があります. その問題を受けてか, 年末頃からこのような図を含むサーベイ論文[1-3]がarXivに立て続けに登場していたので, その内容をまとめてみました. 長いので3部作に分けようと思います. GNNまとめ(2): 様々なSpatial GCN - Qiita GNNまとめ(3): 発展編とこれから - Qii
(図書館学系の話題でもあるからちょっと悩んだけれど、文献読解全般に関する内容だからこちらへ) 既に日々論文をバリバリ読んでいるひとには今更な記事だろうけれど、分野ごとの違いもあって興味深かったのでざっくり記録する。 論文を大量に読む際に、頭から几帳面に読んでいると時間がどれほどあっても足りないし、後から「こんなことが書いてあった論文なんだったっけ？」という問題も発生してしまう。 研究者の皆様はMendeley などの文献管理ツールをを用いていることが多いかとは思うが、それでも論文の読み方そのものに工夫をすればインプット/アウトプットの効率が圧倒的によくなるので、やってみるにこしたことはない。 その工夫とは何かというと、論文を読むときに「特定の問いに集中して読む」というものだ。学術論文は分野ごとの違いはあれ、必ず特定の流れに従って構成されている。そこで要点のみに注目して読み、他の事項を捨てる
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これはFujitsu Advent Calendar 2017の18日目の記事です。 掲載内容は富士通グループを代表するものではありません。ただし、これまでの取り組みが評価されて、富士通がQiitaに正式参加することになりました[リンク]。なお、内容の正確性には注意を払っていますが、無保証です。 はじめに この記事では今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2017年開催またはジャーナル掲載が2017年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2016年末ごろの論文も重要
2010年から引用された深層学習系の論文を集めてリストしてくれた人がいた。 github.com リストに入れる基準は，論文の出版年ごとに以下のようになっている。 2016 : +30 citations 2015 : +100 citations 2014 : +200 citations 2013 : +300 citations 2012 : +400 citations 2011 : +500 citations 2010 : +600 citations キラキラが付いているのはこれら基準引用数の倍以上の場合である。 日本語の記事や書籍、各種スライドで深層学習が解説される機会も増えてきた。そして結局それらも上記の論文に直接的・間接的に影響を受けているわけで、勉強する上では避けて通れないだろう。引用数から考えても一読の価値はあるのではないか。
2018年分差分Upしました． https://www.slideshare.net/tallzelkova/2018-99872316 研究室に入ったB4向け論文の読み方探し方講座のスライド．ほんのり更新しました．論文の書き方は結構更新があったのですがUpしていいかわからなかったのでとりあえずOFFで． // --- 以下昨年のコピペ --------- 本スライドは前所属の立命館大学 田村・木村・柴田研究室OBの一刈さんに始まり，大槻，石黒君，現D3の森君，他によるBrushupによって現行の形になりました．ここにお礼を申し上げます． シンポジウムとジャーナル，国際会議の論文の評価や価値については分野によって異なる可能性があります．あくまで大槻の研究分野での話であることはご承知おきください． また，内容は個人の見解によるところも大きいです．よろしくお願いいたします． Read less
ポートフォリオ最適化と聞くとMarkowitzの平均分散モデルを思い浮かべる人が多いかもしれない。しかし最近はオンラインポートフォリオ選択（Online Portfolio Selection、以下OLPS）という手法が研究されており、これが目覚ましい成果を挙げている。その成果の割にはOLPSの存在があまり知られていない気がするので、ここで紹介したい。 突破口を開いたAnticor 事の発端は2004年に公開されたこの論文。 [1107.0036] Can We Learn to Beat the Best Stock 著者らはAnticorというアルゴリズムを提案している。このアルゴリズムを使うと、市場平均リターンを超えるリターンを得られる上に、そのリターンは最も値上がりした個別株のリターンすらも超えるというのだ。 Anticorでは、ある一つの株価の時系列には負の自己相関があり、複数の
いくら英語ができるようになっても、英語で文章を読むスピードは、やはり日本語を読むスピードよりも4割減くらいなので、和訳があれば絶対和訳から読むのですが、英語の原文しかない場合も多々あります。 そうなると、英語で読むしかありません。知らない単語が出てきて、辞書を引くのも面倒だし、知らないまま読み飛ばして理解できないことも多々あるので、「辞書ひきながら一気に読める時間ってどこで作るんだろう？」と、読む前から、げんなりしてしまいます。 ちなみに、どれだけ外国語ができるようになろうと、バイリンガルであろうと、英語を読むスピードは日本語よりも遅いそうです。それは、日本語は漢字交じりの言語で、漢字から多くの意味を理解できるため、少し読み飛ばしても内容が理解できるからだそうです。 そんなわけで、英語をはじめ、外国語で本や論文を読まなければいけないときは、ちょっとした準備をしています。 PDFなどの電子媒
毎週金曜日 NAIST は入試説明会というのをやっていて、オープンキャンパスでなくても説明会を受けられるのだが、その参加者が「松本研を見学したい」ということなので、1時間ほど応対。入試について説明してくれるこの説明会とは別にいつでも見学会という制度もあり、こちらで申請して行きたい研究室を直接見学する人もけっこう多い(ただし、入試についての情報はあまり得られない)。ちなみに、自分の大学での仕事(いわゆる雑用)の一つはこの「いつでも見学会」の申請者の集計なのだが、毎日のように見学会の申請者がいるので、なかなか大変である。もっとも、集計自体はメールが来たら記録するだけなので、1件数分の作業ではあるが。 見学に来てくれた人は自然言語処理の研究室の人だそうだが、松本先生があいにく出張中だった(残念)ので、自分が研究テーマの説明をしたりなんだり。偶然近くにいた katsuhiko-h くんに説明をお願
Computational advertising is a scientific sub-discipline, at the intersection of information retrieval, machine learning, optimization and micro-economics. Its... More » The HCI Research Group investigates people and the data they make. Our motivations, how we share, and the content of the media we make and consume each... More »
元論文はこちら https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/tr-95-51.pdf 詳細なスライドはこちらになります。今年の夏のクラウド温泉で発表した内容です。一回見直して、若干手直しをしています。 http://www.slideshare.net/okachimachi/a-critique-of-ansi-sql-isolation-levels 論文の解説は割と意味があると思ったので、スライド自体は割とまじめに作りました。クラウド温泉では口八丁手八丁でいろいろ話しましたが、その辺はオミットしています。この論文の解説は探せば、いろいろ巷にはあるのですが、かなり苦闘して矢尽き刀折れ状態が散見されるので、多少なりとも状況が補修できればと思っておいておきます。（尚、当然ですが、内容が正確かどうかは
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