CRFを試す - Negative/Positive Thinking
はじめに 条件付き確率場(Conditional Random Fields)を実装してみた。 本の式導出がわからなくて、夜な夜なmac book airを涙で濡らしながら書いたので、あやしい。 説明 基本的に「言語処理のための機械学習入門」の本の通りに書いた(つもり、、、) すごく自信ない、勉強用 ダミーラベルのB、EはそれぞれBOS、EOS φ(x,yt,yt-1)ってなってるけど、とりあえずφ_i(xt,yt,yt-1)を素性として利用(「単語」と「その品詞」と「その一つ前の単語の品詞」) 最急勾配法 L2正則化 forward-backwardの部分は何もやってない ちなみに式導出は、上記の本のP.155の真ん中あたり 補足説明 : http://www.lr.pi.titech.ac.jp/~takamura/pukiwiki/index.php?%CA%E4%C2%AD%C0%
CRFツールのベンチマーク - Não Aqui!
CRFsuite 0.12のリリースに合わせて，チャンキングタスクによるベンチマークを更新しました．見所は，0.11→0.12でどのくらい速くなったのか，高速だと謳っているWapitiがどのくらい速いかです．その他，各学習アルゴリズムによる性能（学習速度，精度）差も，興味深い点かと思います．比較したツールは， CRFsuite 0.12 CRFsuite 0.11 (１つ前のバージョン) sgd 1.3 CRF++ 0.54 Wapiti v1.1.3 MALLET 2.0.6 実験では，L2正則化（C=1），L-BFGSの終了条件は直近10回の反復で目的関数の改善率が1e-5を下回ったとき，平均化パーセプトロンの反復回数は50に固定，という条件にしました． まず，CRFsuite 0.12で実装された平均化パーセプトロン（AP）は，非常に高速でありながら，L-BFGSやSGDに迫るタグ付
CRF を使った Web 本文抽出 - 木曜不足
とある確率でカオスでタイムマシンな勉強会を 7/30 にサイボウズにて開催。 お疲れ様でした＆ありがとうございました＞各位 会のテーマに合うかなあと心配しつつ、以前 TokyoNLP #1 にて発表させていただいた、CRF(Conditional Random Fields) を使った Web 本文抽出ネタを焼き直し＆プチバージョンアップして発表した。 その資料がこちら。 CRF を使った Web 本文抽出 View more presentations from Shuyo Nakatani 最初は、元の資料そのまま持って行こうかな、と思っていたのだけど、結局結構それなりに改訂版に。 実装の方も少し更新してあって、最急降下法＋FOBOS L1 に対応していたり、素性も約３倍に増えていたり。 データは……相変わらず少ないけど(苦笑)、訓練データとテストデータを分けて、定量的な結果を資料にま
高村本でCRFのお勉強をしたのでメモ - EchizenBlog-Zwei
「言語処理のための機械学習入門」通称高村本でCRF(Conditional Random Fields, 条件付き確率場)のお勉強をしたのでメモしておく。 まず最初に世界には単純な線形識別関数があった。 y = wxこの線形識別関数で、素性はxそのもの。人々はよりリッチな素性が欲しくなったので事例xと正解ラベルtによって定まる素性φ(x, t)を思いついた。つまり y = wφ(x, t)である。さらにこれを確率化したくなった。確率とはつまり 1: P(x) >= 0 2: ΣP(x) = 1を満たす関数のこと。まずは1:を考える。つねにゼロ以上の値をとればよいのでyをexp(y)とする。こうすると y = -∞ => exp(y) = 0 y = ∞ => exp(y) = ∞ となりゼロ以上になることが保障される。つぎに2:を考える。足して1にするには全てのexp(y)の和で各exp(
実数素性テンプレートを作ろう。
まだ生きてます。 ここしばらくはちと研究のまねごとなどを会社でしている事もあって、あんまりブログに書ける事も無い日々です。 とりあえず対外的に問題ない範囲だと、去年の11月にACMLという会議でポスター発表をしてみました。 ポスターはアブストの提出だけだったのですが、参考文献が後で見直したら壊れていたという大失敗。 後、同じ11月にNL研でクエリの訂正手法についての発表をしてきました。 広島のお好み焼きはおいしかったです。 あと、 NetWalker を活用するべくいくつか実装したものもあるのですが、そちらはまだしばらく非公開。 とりあえず生存報告はこんな所。 最近忙しいですが何となく以前よりは楽しく過ごせている気がします。 で、久しぶりに書いた記事がこれで終わりというのもなんなので、近々 TokyoNLP で発表しようかなと思っている CRF の素性テンプレート周りの話に関連して少々追記
日本語かな漢字変換における識別モデルの適用とその考察について - Preferred Networks Research & Development
豊橋で豊橋カレーうどんを食べてきました。徳永です。 金曜日から大変な地震が発生しています。被災地の皆様のご無事と、救助に向かわれた方のご無事をお祈りいたします。 さて、今回は、3/7〜3/11の間、豊橋技科大で行われた2011年の言語処理学会年次大会の参加報告をしたいと思います。私はC4セッション(日本語入力における言語処理(1))で、「C4-6 日本語かな漢字変換における識別モデルの適用とその考察」というタイトルで発表してきました。 予稿集のPDFの方は、こちらにアップロードしておきました。→日本語かな漢字変換における識別モデルの適用とその考察 発表内容に関しては、予稿のPDFと発表資料の方を見ていただければと思いますが、ここではもう少しぶっちゃけて、発表の狙いなどを書いてみたいと思います。 この発表の貢献を簡単に述べると、識別モデルを使うと変換精度が上がることが実験的に確かめられたよ、
IEICE Trans - 階層隠れCRF
階層隠れCRF 玉田 寛尚 林 朗 末松 伸朗 岩田 一貴 誌名 電子情報通信学会論文誌 D Vol.J93-D No.12 pp.2610-2619 発行日: 2010/12/01 Online ISSN: 1881-0225 DOI: Print ISSN: 1880-4535 論文種別: 論文 専門分野: パターン認識 キーワード: 時系列データ, 生成モデル, 識別モデル, 階層隠れマルコフモデル, 条件付確率場, 本文: PDF(826.2KB)>> 論文を購入 あらまし: HMM（Hidden Markov Model）は時系列データの生成モデルとしてよく知られている．しかし，近年，HMMに対応する識別モデルであるCRF（Conditional Random Field）が提案され，多くの応用問題で有効性が示されている．HHMM（Hierarchical HMM）はHM
Conditional Neural Fields
年越ししてから既に２ヶ月が過ぎ、２月も終わりが見えかけてきた今日この頃です。 生存報告をかねて、少しだけ最近やっていた事を書いておきます。 去年の年末くらいに、面白そうな論文を見つけたのでそれを読みつつ、実装していました。 NIPS2009 で発表された論文です。 その名も Conditional Neural Fields 。http://books.nips.cc/papers/files/nips22/NIPS2009_0935.pdf 名前から何か感じるところの有る人もいそうですが、これはCRFに隠れ層を加えて、非線形にした物になります。 自分のメモ用に、先に簡単に CRF についておきます。 -- CRF の説明はNLP2006のチュートリアル資料が割と分かりやすいです。 http://nlp.dse.ibaraki.ac.jp/~shinnou/lecture/nl/NLP20
CRFTagger: Conditional Random Field English Part-of-Speech Tagger
CRFTagger: CRF English POS Tagger (built upon FlexCRFs) URL: http://crftagger.sourceforge.net/ Copyright (c) 2006 by Xuan-Hieu Phan (pxhieu at gmail dot com), Graduate School of Information Sciences, Tohoku University CRFTagger: A Java-based Conditional Random Fields Part-of-Speech (POS) Tagger for English that was built upon FlexCRFs. The model was trained on sections 01..24 of WSJ corpus and usi
CNFはGoogle日本語入力の夢を見るか？ - nokunoの日記
タイトルは釣りです（笑）。Conditional Neural Fields (pdf)NIPS 2009の論文が公開されていたので、上の論文を読みました。ちなみに最近はTwitterでこういった情報を知ることが多く、自然言語処理関係のリストを見ていると結構業界の動向がなんとなく分かったりします。さてConditional Neural Fields(CNF)というのはConditional Random Fields(CRF)の拡張なので、まずはCRFの簡単な紹介から。詳細は論文をご覧下さい。Conditional Random Fields(pdf)CRFはロジスティック回帰モデルを系列ラベリング問題に適用したモデルで、日本だと形態素解析mecabに使われていることで有名です。ちなみにmecabの作者の工藤さんは最近はGoogle日本語入力の開発をしているそうでこの釣りタイトルに繋がっ
自然言語処理では複雑なモデルの CRF は使いどころがないのだろうか - 武蔵野日記
今日はちょっと時間がなかったので男女共同参画室のランチミーティングはそこそこに抜けさせてもらう。在宅勤務ができるかどうかの調査を頼まれたのだが、調査期間になっている7月18-31日のうち、半分以上休暇を取る予定なのだけど……。 まあ、自分に関しては、大学での仕事のうち、在宅勤務が不可能なのは勉強会出席くらい。うち、毎週出席する必要がある(自分以外に毎週出るスタッフがいない)勉強会は2つ、これとは別に研究室全体のミーティングがあり、それぞれ2-3時間程度なので、合算すると週9時間程度。現在全部別々の曜日にあるが、まとめると週2-3日勤務までは短縮できると思われる。個別のミーティングであれば、どうしても必要なら Skype を使えばいいし。(そもそも「在宅」と言われても歩いて5分のところに家があるので、在宅でやる意味はないのだけど) いや、なんとなれば勉強会も Skype で中継してもいいし…
Conditional Random Fields(pdf)
Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data John Lafferty†∗ LAFFERTY@CS.CMU.EDU Andrew McCallum∗† MCCALLUM@WHIZBANG.COM Fernando Pereira∗‡ FPEREIRA@WHIZBANG.COM ∗ WhizBang! Labs–Research, 4616 Henry Street, Pittsburgh, PA 15213 USA † School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213 USA ‡ Department of Computer and Informati
Conditional Random Fields
This page contains material on, or relating to, conditional random fields. I shall continue to update this page as research on conditional random fields advances, so do check back periodically. If you feel there is something that should be on here but isn't, then please email me (hmw26 -at- srcf.ucam.org) and let me know. introduction Conditional random fields (CRFs) are a probabilistic framework
CRF++: Yet Another CRF toolkit
Template type Note also that there are two types of templates. The types are specified with the first character of templates. Unigram template: first character, 'U' This is a template to describe unigram features. When you give a template "U01:%x[0,1]", CRF++ automatically generates a set of feature functions (func1 ... funcN) like: func1 = if (output = B-NP and feature="U01:DT") return 1 else ret
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Crfと素性テンプレート