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(倉庫) #山田への言語と計算機処理

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自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS そのために V_A などの未知数をベクトル ↑V = {  V_A,  V_B,  V_C,  V_D } として行列から分離すれば M = {  { 0, 1/3, 0, 0 },  { 1/2, 0, 0, 0 },  { 0, 1/3, 0, 1 },  { 0, 1/3, 1, 0 } } なる係数行列を作れて, M ↑V と書く事で,行ごとの成分の和を求められる。

2022-06-12 03:58:55
自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS ここで,「価値あるサイトからリンクされる回数が多いほど,価値あるサイトと呼べる」 という原則を定量的に言い換えれば, 「よそのサイトから受けた(張られている)リンクの価値の総和が,自分のサイトの価値である」 と言えるので結局,未知ベクトル ↑V と既知行列 M に関する方程式 M ↑V = λ ↑V

2022-06-12 03:59:12
自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS を得て,これは線形代数でよくある固有値問題の形をしていることを示せ。 (5) (4)で得られた行列Mを固有値分解する。 Wolfram Alphaで求めさせると… {{0,1/3,0,0},{1/2,0,0,0},{0,1/3,0,1},{0,1/3,1,0}} wolframalpha.com/input?i=%7B%7B… 出力として,固有値が4つ表示される。 このうち2つは負の固有値で

2022-06-12 03:59:49
自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS あるが,そのような負の固有値をここで採用することはできない。 なぜなのかその理由を(4)の式の意味から説明せよ。 (6) (5)で得られた固有値のうち,正かつ最大のものを1つ用いることにし, その固有値に対応する固有ベクトルを↑Vとしておくことができる。 これが各Webサイトの価値である。 ここで

2022-06-12 04:00:28
自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS どうして最大固有値を採用することが妥当なのか? また,この問題設定において正の固有値が必ず存在すると言えるのだろうか?

2022-06-12 04:00:40
自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS 問77の講評 ページランク (PageRank) ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9A… 「ウェブページの重要度を決定するためのアルゴリズムであり, 検索エンジンのGoogleにおいて, 検索語に対する適切な結果を得るために用いられている中心的な技術。」

2022-06-13 19:24:49
自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS (1) 接続行列 (Incidence matrix) ja.wikipedia.org/wiki/%E6%8E%A5… (4) 「なぜ線形代数を学ぶ? Googleのページランクに使われている固有値・固有ベクトルの考え方」 math-fun.net/20180809/1195/ .

2022-06-13 19:25:36
自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS この 「ページランクの問題を線形代数の固有値問題として解け。」は, 下記で出題された春休みの宿題であった。 twitter.com/ouen_suru_tan/…

2022-06-13 19:26:27
自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS 12週の #山田への言語と計算機処理 今回は,「問84」のかわりに「お知らせ」が記載されます。 11週までの間, #山田への言語と計算機処理 というタグで学んで来る事ができた。 このタグの目的は,山田君が自身のサブ研究テーマとしている 「祖語再構の自動化」という計量言語学に関わるトピックの

2022-06-19 08:54:09
自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS 応援であった。 これまで11週間に扱った内容としては, ・音韻と字素に着目した場合の言語どうしのあいだの「類似度」の設定と評価方法。 ・言語に限らず,データどうしの間の「類似度」の設定と評価方法。 ・目的とするテーマの計算機を使った自動化を実現するにあたって,アルゴリズムと数理的な

2022-06-19 08:54:23
自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS 処理法の基礎。 などを扱った。 12週以降に予定されていたトピックとしては,下記の物が計画されており,すでに問題も作問されていた。 ・データ間の「類似度」の尺度を設けるために,集合・位相論の中でとくに「距離の公理」「距離空間」の活用法。 ・距離空間に続き,ユークリッド距離,マンハッタ

2022-06-19 08:54:57
自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS ン距離,マハラノビス距離などの「データの離れ具合」の尺度の活用法。 ・N-gramモデルなど言語の確率モデル。 ・その他,計量言語学に役立つさまざまな数理的手法,および数理統計学の基礎と応用,統計的手法。 ・生成文法など現代言語学の基礎。 ・音声信号処理の手法。 などである。

2022-06-19 08:55:21
自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS しかし今,大学入学後にいくらかの時間がたち,山田君の状況も変わってきた。 予定されていた上記のカリキュラムを継続する事の必要性は,なくなってはいないが,相対的に重要度が下がってきたのである。 下記のような事情が発生している。 ①山田応援プロジェクトではメインでは物理と数学を扱い,

2022-06-19 08:55:49
自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS とくに本命である物理に最大の力点を置いている。 物理と数学という本業・本命を果たし,こなした上で,休日・日曜の息抜きとして,あくまでもおまけとして 言語も楽しむ時間を設けられたらいいかも…というわき役的な発想で,「山田への言語と計算機処理」の連ツイが作成されてきた。

2022-06-19 08:56:02
自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS ②いま山田氏は,本業である物理と数学において,これまで投稿されてきた作問を消化しきれてはいないかもしれない。 また山田氏は言語学サークルに所属し,言語ライフをある意味で十分にエンジョイできており,その面では特段の応援が無くとも自律的に楽しんでゆけるだけの環境と能力を兼ね備えている

2022-06-19 08:56:46
自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS ので,現段階で,この科目での応援は不要とも思える。 また,集中力を維持しづらい時がある、というご本人の特有の特性もあり,本業・本命から気をそらす面(物理と数学以外の面)での応援をすることで、かえって気を散らすという逆効果も予見される。それは良くないことかもしれない。

2022-06-19 08:57:36
自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS ③さらに,山田氏は目下のキャンパスライフを懸命にこなしつつも,今後の進路について真剣に悩んでおり, どうすれば物理に主眼を置いた生活をおくることができるか,について年単位で行動しようとしており,編入,転学科,再受験,副専攻,学士入学,院進などの手段を考慮中である。

2022-06-19 08:59:02
自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS 上記を考慮すると,「言語と計算機処理」のテーマはこれまで11週間ぶんでいったん打ち切り,「第一部・完」とするのがよいだろう。 そして安心して「第二部」がスタートできる状況になったのを見計らって,その時にまた必要な事を考える事ができればよいのかもしれない。

2022-06-19 08:59:31
自然言語処理たん @NatuLangProcTan

@zattanatubuyaki @C4TTUS そして「言語と計算機処理」のかわりに,いま必要なのは何かというと…,

2022-06-19 08:59:38
標準レベルの受験勉強たん (標レベたん) …難関大や旧帝大に合格する入試対策・勉強法の学術たん @Standard_Exam

@NatuLangProcTan @zattanatubuyaki @C4TTUS #山田への再受験 このタグでは,おもにhu理学部(前期または後期)を再受験するための問題が投稿されます。 実際に再受験するかどうか100%決まっていないとしても、それは別として, 学部入学時の勉強内容を 忘れないように復習することは今後に役立つものです。

2022-06-19 09:01:57
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