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2011年03月13日(日) 1 tweets

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メモだか感想だか良く分からないサマリになってますが、ブログにまとめました。 #NLP2011 #gengo2011ws QT NLP2011, 併設ワークショップ「自然言語処理における企業と大学と学生の関係」に参加しての感想 http://bit.ly/hA1QSi

posted at 21:18:48

2011年03月10日(木) 18 tweets

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本会議最終日の参加メモを公開しました。 #NLP2011 QT NLP2011, 本会議3日目終了(セッションE3:不自然言語処理 枠に収まらない言語表現の処理(1)、B4:対話・文脈処理、A5:教育応用) http://bit.ly/efLHTV

posted at 22:11:17

観点についてどうやっているのか気になるな。後で関連情報見てみよう。(という大分遅延したツイート) #NLP2011

posted at 18:24:28

自然言語と不自然言語との中間みたいなところも含めて、テーマを鳥瞰的に整理できないか。(と違うセッションにいる人がツイートしてみる) #NLP2011

posted at 16:32:12

聞き違えたかもしれないけど、オンマウス情報使うなら視線情報使わなくて良さそうに思える。何故視線情報まで使おうとしたのだろう。オンマウス情報外すという意味では無さそうだし。 #NLP2011

posted at 15:00:31

「人に聞く」「人に教える」ことも含めてコミュニケーション能力であって、システム(用意した文例)にマッチするか否かでは違う能力を鍛えることになりそうだが。。 #NLP2011

posted at 13:36:10

「動かないんですけど」「何が?何をどうやった?」とかそういう意味では別セッションであった質問支援システムの方がやりたいことに近いのかな。 #NLP2011

posted at 13:29:03

経験者(学科5年生)の考える質問と、初学者のする質問の仕方(文面)は大きく異なりそうだが。。 #NLP2011

posted at 13:28:07

質問する時の決まり文句より、質問対象をどのように捉えて、どこを聞こうとしているのかを明確にするところの方が大切な気もするが。。 #NLP2011

posted at 13:25:52

具体的な文ではなくカテゴリを出力させるのか。 #NLP2011

posted at 13:14:20

制御部の話だから出力をどう生成するかについての話がなさそうなんだけど、強化学習するには出力が必須なはず。文選択させるとかで疑似出力にしてたりするのかな。 #NLP2011

posted at 13:10:39

逸脱表現で、PLBのパターンとして記述し難いが、人間だと認識できるパターンってどんなものがあるだろう。「いとをかし」みたいなやつは、単体じゃなくて他文を踏まえることで違う意味を含ませるやつだと思うけど、表層上は同一。これは逸脱表現なのだろうか。ただの多義語? #NLP2011

posted at 12:41:18

「若者言葉を素性にしない場合」というのは形態素解析失敗結果をそのまま素性にした場合? N-gram素性とどっちが良いのかな。 #NLP2011

posted at 11:03:36

テキストアートって何らかの生成システム使ってることが多いと思う(多分)のだけど、いくつかの生成システム自体の入出力特性を見ることで「テキストアートらしさ」を傾向として捉えることできたりしないのかしら。 #NLP2011

posted at 10:48:12

「不自然な記述を親密度として扱ってみると面白いのでは」なるほど #NLP2011

posted at 10:02:22

身内用語(用例)が増えるということかしら。 #NLP2011

posted at 09:40:50

ネット経由での情報収集が増えると、言葉の意味やニュアンスが変わりやすくなる? #NLP2011

posted at 09:39:57

直接的に何に利用できるか想像つかないけど、「お遊び」を解析することで得られる知見が間接的に応用できることはありえそう。どういうものがあるだろう。。 #NLP2011

posted at 09:08:56

E会場(不自然言語処理)なう。席に電源が無いので午後は別会場に行くというスケジュールでちょうど良かったかもしれないw #NLP2011

posted at 08:51:28

2011年03月09日(水) 28 tweets

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本会議2日目のメモ。初耳ワードが増えてきたので怪しい箇所多数な予感w #NLP2011 QT NLP2011, 本会議2日目終了(セッションB2: Twitterと言語処理) : NAL’s blog @ 琉球大学情報工学科 http://bit.ly/h0pZsA

posted at 20:52:46

人間くささと機械臭さが交錯する世界か。 #NLP2011

posted at 14:47:57

「翻訳機能」→「翻訳 機能」すると日本語もうまくできるとか。 QT TAUS Search | TAUS Data Association - Helping the world communicate better http://bit.ly/dRIztH #NLP2011

posted at 14:25:20

過去に翻訳された原文:翻訳文を具体的に蓄積利用しつつ、機械翻訳による例示も組み合わされているのね。 #NLP2011

posted at 14:15:49

「嗜好に応じたhoge(paper.liとか)」の評価を定型的にやれる環境をセッティングできないのかな。アンケート評価は「ある程度それっぽいから良いね」ぐらいなのが勿体無い。GroupLensやそれに近い形でサービス評価までできる場があると良さそうなんだけど。 #NLP2011

posted at 13:36:58

QT 今までも、これからも、日本のカゼに。エスタック ー 日本のカゼの今が見える<カゼミル> 【エスエス製薬】 http://bit.ly/eAfDs8 #NLP2011 #twitterconf

posted at 11:48:01

緩く繋がる部分をあれこれ遷移するフラグとして、興味があります>Daily meな時代 #NLP2011 #twitterconf

posted at 11:33:10

準備時間取って11:20からパネル討論とのこと。 #NLP2011 #twitterconf

posted at 11:15:20

昨日のポスターセッションであった「ページに何が書かれているかを示す記述用語」みたいな話かしら。 #NLP2011 #twitterconf

posted at 10:57:57

音声のみなのが残念w #NLP2011 #twitterconf

posted at 10:48:02

適合率/再現率評価できるってことは、アノテーションされた映像? アノテーションされてるならその情報とユーザのマッチングをする方が早そうにも見えるけど、そういう話ではないのかしら。 #NLP2011 #twitterconf

posted at 10:44:51

ツイートタイミングと映像タイミングとでの時間差は何かしら一意にアライメントできるのかしら。 #NLP2011 #twitterconf

posted at 10:42:54

バイアスを気にするというよりそれが気にならないぐらいに高バイアスしちゃうよ!というように見える。 #NLP2011 #twitterconf

posted at 10:40:00

TL検索して垣根を越えて人を見つけやすくなってるだけでも十分だとも思うけど、コミュニティ単位での検出という意味ではそれが嬉しい場面もありそう。ハッシュタグもそうだし。 #NLP2011 #twitterconf

posted at 10:29:12

ツイート文長が短くて情報量少ないという点を「カテゴリ名」を3倍+重み調整するというのが相対的のどのぐらい効果が出そうなのか良く分からないなぁ。 #NLP2011 #twitterconf

posted at 10:15:31

「前兆現象→トラブル継続」怖すぎるw #NLP2011 #twitterconf

posted at 09:59:36

メタボとか複数要因(食事、運動等)が絡むようなのは考慮しないということか。 #NLP2011 #twitterconf

posted at 09:53:06

グルーピング大変そうだけど、手動? #NLP2011 #twitterconf

posted at 09:51:15

(そもそもツイートに反応するボット的な推薦は受け入れられるのだろうか。ボット的な推薦なのかは分からないけど) #NLP2011 #twitterconf

posted at 09:25:18

favtterとかある程度整理されたのを後から見るケースも増えてきてるので、リアルタイム性が必ずしも高いとはいえないのかも。 #NLP2011 #twitterconf

posted at 09:24:27

なるほど、違和感を感じたのはツイート分類かユーザ分類かが混ざっているのか。人自体が多面性持ってるし、移り変わるものでもあるし。ツイート分類して時系列的にユーザ分類するのが良いのかしら。 #NLP2011 #twitterconf

posted at 09:15:10

こうかな? #NLP2011 #twitterconf

posted at 09:01:42

ユーザが指定したトピックをキーワード説明等で示すシステムを作るという話らしい。 QT B2-6 Twitterにおけるつぶやきの関連性を考慮した改良相関ルール抽出による話題抽出 #NLP2011

posted at 09:01:05

単純に放送映像から要約映像生成しても好まない部分が入るので、視聴者の属性に応じた要約映像を生成したいという話らしい。 QT B2-5 Twitterユーザの属性判別によるスポーツ映像の自動要約 #NLP2011

posted at 08:58:40

元投稿と返信内容から投稿内容ベクトル生成→クラスタリングし、現実生活コミュニティとの比較してみるという話らしい。 QT B2-4 マイクロブログサービスの返信行動に着目した投稿及びユーザの分類 #NLP2011

posted at 08:56:20

事前行動から予測可能しやすそうなトラブル「ラーメンを深夜に食べる&運動嫌い→高血圧」を予測してみるという話らしい。「うちあたい」する人多そうだw QT B2-3 Twitterからの個人の行動に起因するトラブル予測システムの試作 #NLP2011

posted at 08:53:43

嗜好だけでなく最適なタイミングをリツイート&バーストから汲み取って商品推薦するという話っぽい。 QT B2-2 マイクロブログの分析に基づくユーザの嗜好とタイミングを考慮した情報推薦手法の提案 #NLP2011

posted at 08:50:52

「おすすめユーザ」をよりリッチにしたいという話っぽい。 QT B2-1 Wikipediaのカテゴリ階層を利用したTwitterユーザのカテゴライズ手法 #NLP2011

posted at 08:47:20

2011年03月08日(火) 10 tweets

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まだポスターセッション終了してないですが(ごめんなさい)、セッションB1:Web応用を中心としたまとめです。 #NLP2011 QT NLP2011, 本会議1日目終了(セッションB1) http://bit.ly/enMbPq

posted at 17:45:49

特定因子がリスクファクターになるか否かというのは、ある文脈でどういう言い回しがネックになる(誤読しやすいとか)とかってことに近いのかな。文脈という環境があって初めて発現する症状。(適当ツイート) #NLP2011

posted at 14:12:12

DNAシーケンサは、対象が長過ぎるので一度ざくざく切断しまくった断片集合を用意し、アライメント考えながら一繋ぎのシーケンスを推定する話(だったと思う)。そういう点ではBag of Words+αから元文を推定するようなもの。例えが適切か分からないけど。 #NLP2011

posted at 13:38:37

思ったよりTLが進まないけど、それは参加者がツイートする暇がないからか、純粋にユーザが少ないからか。(私もツイートは余りしていないんだけど) #NLP2011

posted at 13:21:20

もしかして検索は、未知語の検出や同義語とかと同じタスクなんだろうか。 #NLP2011

posted at 11:55:48

納得するのは人だしね。 RT @ceekz: 信頼性の問題は、信仰の問題になるかもしれん。「ブログ」「Yahoo!知恵袋」は信頼ならん!と言う場合、内容に踏み込まず、そこに存在することを根拠に信用できないと言ってる場合がある。こういうのは他の情報源を提示(省略) #nlp2011

posted at 11:27:43

製品への評価・評判等情報分析をするのにそもそも適さない不適格ページをフィルタリングするために(?)多段階フィードバックしながらやるという話っぽい。 QT B1-3 大規模Web情報分析のための分析対象ページの段階的選択 #NLP2011

posted at 09:27:43

二つ目の講演は、ブログ(本文+コメント討論)におけるコメントが、本文部へのコメントなのか、先行コメントへのコメントなのかを解析したいという話っぽい。 QT B1-2 ブログにおけるコメント先の解析 #NLP2011

posted at 09:23:16

一つ目の講演は、昨今話題(w)のQ&Aサイトにおける「質問支援(質問者の説明が不十分だとか)」を想定しての調査報告っぽい。 QT B1-1 質問で不足している情報を回答で指摘されたユーザが再投稿した質問の調査 #NLP2011

posted at 09:21:17

B1セッション会場(A2-101)着。電源が各席に用意されてるのでバッテリー気にせず使える! #NLP2011

posted at 09:14:11

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