TokyoWebminingで久しぶりに発表しました

1/24に、フリークアウトで開催されたTokyoWebminingで深層学習系の自然言語処理について話しました。 以前から考えていた、表現力の高いモデルが既存の複雑な規則に基づく自然言語処理手法（例えばHPSGなどの）と同等の規則を学習しているんではないかというという話をしたかったんですが、ちょっと暴走しすぎた感。 深層学習時代の自然言語処理 from Yuya Unno 内容としては、Recurrent Neural Network（とLSTM）とRecursive Neural Networkの話です。 それから、前者とShift-Reuduce型のシーケンシャル手法との関係、後者とPCFG型の大域最適型の手法との関係がどうなってるのか、という問題提起でした。 こういう話をしたのは、例えば仮にRecursiveがHPSGの語彙項目相当の情報をベクトル空間の中に学習できるのであるとするの