2010年12月16日木曜日

大学の輪講で発表しました

大学で論文紹介の発表をしたので、そのスライド資料を公開します。





内容は系列ラベリングの教師あり学習についてで、去年の IJCAI の論文 Latent Variable Perceptron Algorithm for Structured Classification [pdf] をゴールとして4つの手法を紹介しています。1時間弱の発表としては内容が盛りだくさんなので、結構端折ってるところがあります。実データでの実験結果も載せたかったですが、追実験が間に合わなかったのと時間の関係で、入れていません。

個人的には、機械学習や自然言語処理について全く知らない状態から系列ラベリングの勉強をはじめて、HMM と CRF とか素性とか学習手法とか、いろいろと混乱したことが多かったのですが、この発表はそのまとめという気持ちが強いです。

潜在変数モデルが実際いいのかどうかは、まだよくわからないです。チャンキングとか NER はありますが、他にはまりそうな応用ないかなあ。

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