そろそろ論文紹介記事を書いてみます． NLP2010のプログラムにもあるとおり，しばらく係り受け構文解析周りをやっていました（います）．私の出身研究室では構文解析をやっている人がたくさんいたのですが，最近その面白さがなんとなくわかってきました．いや，一応私も2年間日本語係り受け解析の演習担当やってたよ！ 構文解析のおもしろさというのは，言語学，機械学習，プログラミング，情報科学が非常にバランスよくミックスされた問題で，いろんな定式化の仕方や，いろんな技術が，いろいろな組み合わせで，かつわりとキレイな形で程々の難しさに仕上がっているあたりにあると思います．今日は，特に情報科学的教養が大事でしたという話を3つ． Non-Projective Dependency Parsing using Spanning Tree Algorithms Ryan McDonald, Fernando Per
という文に対して、私の、高い、ワインを、二宮さんに、飲まれた、という各文節間の係り受け関係「私の→ワインを」・「高い→ワインを」・「ワインを→飲まれた。」・「二宮さんに→飲まれた」を求めることです。 機械学習を用いた日本語係り受け解析は、ここ数年自然言語処理におけるホットトピックの一つとなっていて、我々のグループでも、最高精度の結果を出したことがあります（参考文献[1]）。その当時より、研究室内で機械学習のためのライブラリが充実してきているので、演習の1ヶ月という短期間でも最新の研究に匹敵する結果（精度90%程度）を出すことができるかもしれません。 課題内容 本課題のメインテーマである機械学習とは、簡単に言えば、ある現象に関して既存のデータの振る舞いから未知のデータの振る舞いを推定する確率モデルを作るということです。この課題の文脈にこれを当てはめれば、日本語の係り受けという言語現象に関して
方法も何も、これさえできていれば PHPでTwitter APIのOAuthを使う方法まとめ – 頭ん中 一カ所書き換えるだけ。 事前の準備 アプリケーションを Sign in with Twitter に対応させときましょう。 https://twitter.com/apps に行く。 対象となるアプリケーションを選ぶ。（アプリケーション未登録の場合は上掲の記事に登録方法を書いているのでまずはそちらへ。） “Edit Application Settings” のボタンを押す。 一番下のあたりにある “Use Twitter for login” のところにチェックを入れて “Save” のボタンを押す。 はい完了。 Sign in with Twitter のやり方 OAuth でユーザーに承認してもらうとき、通常なら http://twitter.com/oauth/authoriz
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