ドメインにより意味が変化する単語の抽出 立命館の学生さんが発表して、炎上した論文を、わたしもJSAI2017に参加していた関係で、公開が停止する前に入手することができました 論文中では、幾つかのPixivに公開されているBL小説に対して定性的な分類をして、終わりという、機械学習が入っていないような論文でしたので、わたしなりに機械学習を使ってできることを示したいという思いがあります。（そんなに大変な問題でないように見えて、かつ、問題設定も優れていたのに、なぜ…） 炎上に対して思うところ(主観です) PixivのBLのコンテンツを参照し、論文にハンドル名を含めて記述してしまっており、作家の方に精神的な不可をかけてしまうという事件がありました。 非常にRTされている代表的なツイートは、以下のようになっています。 （該当ツイートは盗用との指摘を受けたので消しました、検索すれば出るものなで、大乗だと
（追記）：「この本に書かれていないこと」という項を追加しました。 以前も告知しましたが、日本語入力を支える技術という本を書きました。技術評論社から2012年2月8日に発売されます。（私の知っている限りでは、ジュンク堂池袋店、有隣堂AKIBA店、丸善丸の内店、書泉ブックタワーでは既に先行販売しているよう…でしたが、ジュンク堂池袋店、有隣堂AKIBA店、書泉ブックタワーは先行販売分は売り切れの模様です。）どんな本なのか、目次などについては公式ページを参照していただくとして、以下ではどんな本なのか宣伝したいと思います。 この本のキーワードは「実装」と「初心者向け」です。初心者でも実装ができるようにサンプルコードを多用し、また数式が出てくる部分に関してはちょっとしつこいぐらいに説明を加えました。私自身の経験からすると、本を読んだで理解したと思っていても、大抵の場合、細かいところはわかっていないもの
自然言語処理のときに使う機械学習手法のテクニックをざーっと２時間程度で紹介してほしいとのことだったので今日話してきました。基本的に、そんなに頑張らなくても効果が大きいものを中心に説明（特にパーセプトロンとか）を説明してます。 紹介した手法はパーセプトロン、最大エントロピー、正則化、多クラス分類、系列分類（CRF, Structured Perceptron）などなどです。どれも一かじりする感じで網羅的に見る方を優先してます。個々の詳しい話はそれぞれの文献や実装などを当たってみてください。 スライド [ppt] [pdf] ここで話しているのは線形識別モデルの教師有り学習が中心で教師無し学習（クラスタリングなど）など他の自然言語処理を支える技術は省いてます。 こういうのを使って（使わなくてもいいけど）どんどんアプリケーション作らないといかんね。 Tarot is not used to ma
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