ESTAが切れていたのであたふたと登録したり、スーツケースをレンタルしたり。どこのsession行こうか迷ったりするので、自分用メモ。書いて見たらすごい量があることに愕然としている(EMNLPのときは3並列くらいだったので)。Natural Language Processingとい…

休憩がてらにざっと読む(なのでいつも以上にちゃんと読んでない)。LDAに色々なfeatureを付っこむという話。"Germany"とか"politics"とかは表層こそ違うものの、政治とかそういうトピックにまとまって欲しい。LDAでもそういう風に持っていくことはできるが、f…

コードがしがし書いているとEmacsのバッファの数が増えまくってきて大変なことになる。手も疲れてきたので、設定書いて楽になればいいなと思っていくつか設定。Emacsの本はいくつか買った記憶があるけど、id:rubikitchさんの本が一番なじみやすかった。Emacs…

サーバー上でプログラムを書いていて、ときどきこの問題が起こって困っていた。何か変な操作をしてしまったような気がするが何が原因かよく分からず毎回適当に対処していた(立ち上げなおしたりとか)。が、id:ma_koさんに「screen + emacs でフロー制御の問題…

AAAIさんが「オーラルもポスターもやってね☆」と言ってきてくださっているので、ひーひー言いながらポスターも作る。最近は布のポスターもあるらしく、これなら飛行機で移動するときにも邪魔にならなくていいですね。ポスター発表はこれまでやったことがない…

自分用メモ。今は読んでる場合じゃないのだけれど(誰か紹介して)、どっかにメモっとかないと忘れる論文。"かなり"重要そうなのをピックアップしてある。 Painless Unsupervised Learning with Features (pdf, presentation) Parsing Natural Scenes and Natu…

ICML読み会でテンソル分解の論文が出てきたが、行列分解系はどうもなじみがないので理解しにくい部分があったり。NMFはPLSIと対応が取れるという話もあったりするし、テンソル分解もそういう確率モデルとの対応がないのかな、と思ってカーネル輪講が終わった…

メモメモ。談話成分多め。上に行くほど読みたい度合いが強い。 Structured Relation Discovery using Generative Models (pdf) “X was born in Y” and “X is from Y”"というのが同じような関係から生成されると考えてトピックモデルで定式化 Unsupervised St…

ノンパラベイズの解釈のところでid:mamorukさんとあれこれと議論。 相手の立場に立って考える 言葉の定義のところでお互いに食い違いがあったということが分かってくる。例えば今回の場合 パラメータがない データに語らせる の付近であれこれと食い違いがあ…

id:syou6162が常時ベイジアンだと思うなよ、ということでsubmodularな論文。去年のACLにもsubmodularを使って要約のdecodeをやるという論文が出ていたが、同一著者によるこれの発展研究。しっかりしていていい論文だと思う。スライドもある。この著者らのペ…

17分の発表時間なんだけど、これくらいの長さの英語の発表はたぶんやったことがないと思うので、普段から研究室での発表を英語でやっている同期の友達にスライドを真っ赤にしてもらうまで見てもらった(長い時間ありがとう!!)。おかげ様で大怪我になるような…

数理情報からは竹之内先生と林さんが発表で聴講の方も何人か参加されてICML2011読み会を行ないました。発表者、質問してくださった方々ありがとうございました。全体で12-13(?)人前後くらいの人数。僕の発表はこの辺です。 #24 Sparse Additive Generative M…

明日のICML読み会で読む論文。id:tsubosakaさんが紹介してくれている資料もあるし、明日はこの資料で手抜きをさせてもらおうかなと考えているのですが(ぇ)、自分の理解のためにメモも書いておきます。考え方はstraightforwardだし、実装も簡単そうだし、結果…

AAAIの発表スライドを作っているが、英語での発表をほとんどやったことがなく(短かいのはあるけど、15分以上はたぶん初めて)しくはっく。。。基本的には言語処理学会のときのを使い回そうとしているが、あのときは評判分析のセッションだったので今回は評判…

DMLAにてtakuo-h君が紹介。途中から何をやっているか分かってきたが、できることとしては(Bayesian)sparse PCA + DPという感じ。latent featureというのが(PRMLとかに書いてあるような)Bayesian PCAでいうところのzに対応していて、そこの次元数がDPによって…

ICML2011にSparse Additive Generative Models of Textという論文が出ていて、あちこちで筋がよさそうな感じじゃね?と紹介されている(こことかこことか)。Motivation肝となるアイデアはsparsenessで、LDAのような生成モデルだと単語毎にどの多項分布を選んで…

言語教育勉強会にてtoshikazu-tが紹介。文法的な誤り(ここでは冠詞と前置詞の誤りに限定)を直すのに、非学習者(つまり母語話者)の書いたテキストを使って誤り訂正をやるという方法がよく取られていたが、最近では学習者の書いたテキストも誤り訂正に寄与する…

福水さんのカーネル法入門の3章、カーネルPCA、カーネルCCA、カーネルLDA(ベイズじゃないよ!!!)のところを担当しました。せっかくなので資料をアップロードしておきます。 Kernel20110619 View more presentations from syou6162 数理情報学講座(機械学習の…

飛行機やらなんやら予約。海外に行くのはかれこれ4回目だけど、一人で行くのは実は今回が初めてのようだ。事務手続きやらなんやらでてんやわんや。。。ESTAも切れていた。SVCからはもう2年過ぎてしまったわけですね。「サンフランシスコは行ったことあるしな…

最近プレゼン資料を作るときにはbeamerを使うほどの元気もなく*1keynoteを使っていました。Tsukuba.Rみたいなときのプレゼンやってるときは全然問題なく使ってたんだけど、研究室の勉強会とかどこかの研究会での発表に使うときに不満に思うようなことが多く…

昔はRで画像生成してiPod touchで単語帳とかアホなことやってたんだけど*1、学習の履歴とか定着度合いとかそんな履歴は取っていて欲しいですし、iPadとiPhoneで同期もして欲しいのでFlashcardsというアプリを使ってた。 Flashcards Deluxe 「単語とか手で書…