統計的かな漢字変換において、系列ラベリングの枠組みを利用したクラスバイグラムやCRFでは、系列のマルコフ性を仮定して計算量を下げている。しかし文中の2つ以上離れた単語の間には関連性があると考えられるので、共起情報を利用して変換精度を上げるという工夫が行われている。ここでは、かな漢字変換における共起情報の利用について考える。 非局所素性を用いたかな漢字変換NLP2011でジャストシステムの高岡さんらの発表を聞いた。NLP2011 programCRFで文中の共起を素性として取り込むために、ラティス中のパスを展開したりして実装するというもの。実際には展開する長さを制限しないと計算量が爆発してしまうとのことで、完全な大域的素性を取り入れるのは難しいようだ。CRFではなくStructured PerceptronやStructured SVMを使えば、ViterbiだけでForward-Backw
入力\(x\)から出力\(y\)への関数を学習する機械学習の中で、出力が構造を有している問題は構造学習（Structured Output Learning）と呼ばれ、自然言語処理をはじめ、検索のランキング学習、画像解析、行動分析など多くの分野でみられます。 今回はその中でも複数の構造情報を組み合わせても効率的に学習・推論ができる双対分解による構造学習について紹介をします。 # 構造学習についてよく知っているという方は双対分解による構造学習のところまで読み飛ばしてください。 構造学習の導入 構造を有した出力の例として、 ラベル列 （品詞、形態素列の推定、時系列におけるアクションの推定、センサ列） 木 （係り受け解析における係り受け木、構文解析木、談話分析、因果分析） グラフ （DAG:述語項構造による意味解析 二部グラフマッチング:機械翻訳の単語対応） 順位付集合（検索における順位
／寄付講座だけで、東電は東大に５億円も流し込んでいる。一方、長崎大学は、その買収的な本性に気づき、全額を東電に突き返した。水俣病のときも、業界団体は、東大の学者を利用して世論操作を行い、その被害を拡大させてしまっている。いま、同じ愚を繰り返してはならない。／ ＃追記１ この記事は、長崎大学を無批判に持ち上げるものなどではありません。同大学は、現状でもなお、東大同様、むしろいまだに原発癒着派を少なからず抱えており、彼らの「専門的」発言には大いに注意が必要です。 ＃追記２ 週刊文春４月14日号（４月７日発売）が、もっと具体的に個人名を挙げて、問題の背景を説明しています。（文春の言う長崎大学3000万円は先払金で、総額は9000万円。） ＃追記３ この記事を書いた時点では数字のウラが取れなかったので、あえて伏せていましたが、SAPIO７月20日号、NEWSポストセブン６月30日付は、情報開示請求
5. GNU開発環境のビルド それでは、米FSFのホームページからGNU開発環境を入手し使用してみることにしましょう。どうでしょうか？必要なバイナリコードが見あたらないでしょうか？そうです。実は、米FSFのホームページからはクロス開発に使用するためのバイナリコードは配布されていません。といいますのも、開発するホスト、そしてターゲットとなるプロセッサの組み合わせは、無数に存在します。よって、これらのすべての組み合わせについてバイナリコードを配布することは不可能なのです。しかし、ここであきらめないでください。バイナリコードがなくてもソースコードが配布されていますので、ソースコードから簡単にバイナリコードをビルド（構築）することが出来るのです。 ここでは、多数の読者が利用していると思われるWindows 2000/XP環境を例にビルドし、開発環境を構築してみます。 開発環境の構築手順は、以下の通
長岡市Ｕターン支援事業『でーＪｏｂら、ねっと』の長岡の優れた企業を紹介するピックアップ企業コーナーで紹介している 新潟県長岡市の古川機工㈱の製品『SWITL スイットル （ハンドタイプ）』の紹介動画です。 世界初！ ゾル・ゲル状ワークをくずさず移動！ 画期的な「すくいあげ移載機」を開発！ マヨネーズやケチャップも型くずれなしでスイスイ移動 元々はパン生地の移載ラインにて手作業で整列させていた工程を自動化したいとのニーズにより開発しました。 ［特許出願中］
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