2011/01/22 第4回 自然言語処理勉強会＠東京
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kimukou2628
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Yasutaka SHINDOH
@y_shindoh
最初の発表でいきなり長いお時間をいただいてしまい、済みませんでしたが、いろいろとご質問をいただき、個人的にはとても楽しかったです。 参加された皆様、有り難うございました。 #TokyoNLP
2011-01-22 19:38:58
Yasutaka SHINDOH
@y_shindoh
#TokyoNLP で @ikkn のweb pageを紹介させていただきました。 RT @takesako: 参考文献：音声認識を紹介するページ MFCC http://recognition.web.fc2.com/
2011-01-22 19:43:57
SAKAUE Akkuş Tatsuya
@sakaue
[nlp] RT @nokuno: 第４回TokyoNLP を開催しました #TokyoNLP http://d.hatena.ne.jp/nokuno/20110122/1295689910
2011-01-22 19:49:09
whym
@whym
MeCab単体だと、分割と品詞はあたっても読みがいまいちあたらない、というのはやっぱりそうだったのか。だから読み推定がいる、とおもってたけど、音声認識用なら単に全読みを展開してしまってもそれほど問題ないらしい #tokyonlp
2011-01-22 19:50:06
暮夜満足
@mansuku
あざっす！！家で試してみまつ “@y_shindoh: マイク入力で失敗しているなら、要PortAudioです。 http://quruli.ivory.ne.jp/diary/?date=20100605#p07 RT @mansuku: #TokyoNLP
2011-01-22 20:01:19
Yasutaka SHINDOH
@y_shindoh
@whym 音響の尤度があるので、それほど問題にはならないのですが、確率を割り当てが方が良いケースもあると思います。 具体的には、音響的に近く言語的に遠い単語列の組を、より適切に探索させるためです (あまり良い例が思いつかない…)。 #TokyoNLP
2011-01-22 20:22:43
Yasuhiro Morioka
@morioka
@mikkio 役立ってますね RT @y_shindoh: 統計的機械翻訳は筑波大学の山本先生の資料で勉強した記憶がある。 かなり昔に。http://www.nlp.mibel.cs.tsukuba.ac.jp/pdf/SMT2008.pdf #TokyoNLP
2011-01-22 20:25:54
takesako
@takesako
皆さまありがとうございました。楽しかったです。 RT @nokuno 第４回TokyoNLP を開催しました #TokyoNLP http://d.hatena.ne.jp/nokuno/20110122/1295689910
2011-01-22 21:04:08
Yasutaka SHINDOH
@y_shindoh
@ikkn 個人的にはMFC, PLP, LPCの分かり易い説明をしていただけると嬉しいです。 ちなみに今日の #TokyoNLP でも「PLPって何?」みたいな質問がありましたよ〜。 :)
2011-01-22 21:25:48
KUBOTA Yuji
@sugarlife
@y_shindoh MFCCは言わば指標であり、データそのものではありませんねorz 昔の癖で特徴量抽出の方に意識が行っていました。訂正ありがとうございます。#TokyoNLP
2011-01-22 21:42:19
langstat
@langstat
RT @nokuno 「第４回 #TokyoNLP」をトゥギャりました。 http://togetter.com/li/92006
2011-01-22 22:55:33
everyday neet price
@just_do_neet
RT @nokuno: 「第４回 #TokyoNLP」をトゥギャりました。 http://togetter.com/li/92006
2011-01-22 23:09:31
Yasutaka SHINDOH
@y_shindoh
RT @nokuno: 「第４回 #TokyoNLP」をトゥギャりました。 http://togetter.com/li/92006
2011-01-22 23:25:29
koso
@koso
RT @hamadakoichi: 「Bursty and Hierarchical Structure in Streams」 Jon Kleinberg 2003 。元論文PDF： http://bit.ly/eSQNkn #TokyoNLP
2011-01-23 00:11:23
koso
@koso
RT @hamadakoichi: 時間あたりのイベント数ではなく、イベント間隔に注目する。より迅速にイベント抽出できる。 #TokyoNLP
2011-01-23 00:11:27
koso
@koso
RT @hamadakoichi: Burst Detection。オートマトン。「通常状態」と「話題の中心にいる状態（Burst State）」。 #TokyoNLP
2011-01-23 00:11:31
koso
@koso
RT @hamadakoichi: 各時点でのイベント発生状況が Burst State と Stable State のどちらの確率分布に従うかで推定。 #TokyoNLP
2011-01-23 00:11:34
koso
@koso
RT @hamadakoichi: ノイズ低減は、Burst State と Stable State 間の遷移にペナルティを与え行う。 #TokyoNLP
2011-01-23 00:13:26