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Yoh Okuno
@yoh_okuno
日本語の場合は文節単位で係り受け解析を行う。正規表現風に書くと、 (自立語)+(付属語)* みたいなルールになるんでしょうか。 #tokyonlp
2010-11-07 17:41:03
フルタイムB級グルメハンター
@sleepy_yoshi
同意．それにイケメン！ RT @hitoshi_ni: @unnonouno 先生の講義はわかりやすいすなあ #tokyonlp
2010-11-07 17:43:42
Koichi Hamada
@hamadakoichi
係り受け解析の２大派閥： Transition-based (局所最適型)、 Graph-based (大域的最適型)。 #tokyonlp
2010-11-07 17:43:55
hiroshi
@mutuki
#tokyonlp 係り受け解析の派閥。局所最適型。Shift-Reduce。帯域最適型。全候補の中からスコアの最大のものを使う。Eiser。
2010-11-07 17:44:53
SAKAUE Akkuş Tatsuya
@sakaue
係り受け先の膨大な候補からどう選ぶかの手法は主に2つ：Transition-based と Graph-based #tokyonlp
2010-11-07 17:45:39
SAKAUE Akkuş Tatsuya
@sakaue
Shift-Reduce法： 前から順に読んでいく。未処理の単語をスタックに積む(Shfit)。係り関係が見つかれば消える(reduce)。人間の理解に近いかも？ #tokyonlp
2010-11-07 17:47:26
Yoh Okuno
@yoh_okuno
Shift-Reduce法：前から順にスタックに積んでいく。積む（shift）か消す（reduce）かの2値分類を繰り返し解く。 #tokyonlp
2010-11-07 17:48:13
hiroshi
@mutuki
#tokyonlp Shift-Reduce法。前から順に読んで未処理の単語をスタックに積む。スタックと次の単語間に係り受けがあったら消す。人間の理解に近い? 利点としては高速。遠くの構造も素性に入れられる。欠点は大域最適出来ない。まあ人間も、そうだよね。というアルゴリズム。
2010-11-07 17:48:47
NISHIKAWA Hitoshi
@hitoshi_ni
しかもDP好き！ RT @sleepy_yoshi: 同意．それにイケメン！ RT @hitoshi_ni: @unnonouno 先生の講義はわかりやすいすなあ #tokyonlp
2010-11-07 17:55:29
SAKAUE Akkuş Tatsuya
@sakaue
Eisner法：動的計画法により大域最適を探す。、、、というのは門外漢には全くもって意味不明だが、どこかで見かけたんだよなー。特に動的計画法の方。 #tokyonlp
2010-11-07 17:58:42
Yoh Okuno
@yoh_okuno
動的計画法を再帰とメモ化で理解する。ブログにありましたね http://bit.ly/begR0P #tokyonlp
2010-11-07 18:01:32
フルタイムB級グルメハンター
@sleepy_yoshi
まさに外道! RT @nokuno: 今日はスコア関数の学習の話はしません！ 品詞使って生成モデルか、最近は識別モデルが主流。 #tokyonlp http://twitpic.com/34plfm
2010-11-07 18:05:15
Yoh Okuno
@yoh_okuno
スコアは（親、左の子、右の子）の3つ組で決まる。局所的な素性しか扱えないというのはそういうこと。マルコフ性みたいな名前は付いてないのかな？ #tokyonlp
2010-11-07 18:06:46