Statistical Semantics入門の発表をしました

先週のPFIセミナーで、Statistical Semantics入門という発表をしました。 主に分布仮説をベースにした、単語の意味を文脈の分布で表現する研究を纏めました。 LSIから始まって、PLSI、LDAと続く言語モデル系、NMFなどの行列分解系、そしてNNLM、RNNLMと来て昨年流行したニューラルネット系の3つでまとめるという形をとっています。 あまり専門的になりすぎず、過去からの歴史や流れを踏まえ、一方で実用面や研究テーマのココロ、問題意識を重視するような内容になるように心がけたつもりではあります。 当初、他の「いわゆる意味論」との比較みたいなスライドもあったのですが、変なコト言うと刺されると思ったので消しましたｗ ところで、応用の観点でこれらの話をどう考えているか、というような点について触れるのを忘れたな、と思ったのでこちらに書いてみます。 基本的に私見ですが。 私自身は、単

[mambo-bab]

意味理解。スライドも見てみる。

[mamoruk]

「これは素晴らしく精度の出る方法なんですといくら言っても、お客さんの問題を解決しないことには評価されません。 背もたれのない椅子の上で、バランスを取りながら背筋を伸ばして座らないといけない」