2014年5月 SLP101-NL216@東工大

langstat @langstat

@mamoruk お返事、ありがとうございます。いま自分の実験で、「SVMの方がRFよりも分類精度が高いれど、RFの方が結果を解釈しやすいなあ、、、」とまさに悩んでいるところでしたので、反応してしまいました。 @akkikiki #signl

Atsushi Fujita @akf

@mamoruk 午前中は音がブチブチ切れていました．こちらの回線が細いからかもしれませんので，午後からは別の(もう少しだけ高速な)環境に移動して確認してみます． #nlslp #signl

Mamoru B Komachi @mamoruk

@akf 報告ありがとうございます。プチプチ切れるのは、どれくらいの時間でしょうか？　いま東工大周辺は雷雨が来ているようで、雷の音が何回か中継されたのではないかと思います（汗）雷のタイミングで音が切れたかもしれませんが、一応回線を変えていただくとよいかもしれません。午後も雨です…

Atsushi Fujita @akf

@mamoruk 5秒おきくらいに1〜1.5秒くらい途切れていました．視聴環境として回線速度のスペックを載せても良いかもしれませんが，発信元とか経路にも依存するので，視聴者がどの区間の速度を測るべきかは示しづらいですね．

Mamoru B Komachi @mamoruk

NL研・SLPの合同研究会、午後のセッションです。午前中に引き続き学生セッションで、対話に関する発表が3つ連続します。トップバッターは、名工大佐伯さんが「統計的音声対話システムにおける音素系列を用いた頑健な応答選択」を発表します。 #nlslp #sigslp

Mamoru B Komachi @mamoruk

@naoinui @akf なるほど、切れずに聞こえている方もいらっしゃるのであれば、回線の問題かもしれませんね。他にもお気づきの点ございましたら、ぜひ教えてください。今後の参考にします！

Yoshinari Fujinuma @akkikiki

@langstat @mamoruk ご指摘ありがとうございます。まさしく全く同じ動機・状況でRF用いた次第です。。。

Mamoru B Komachi @mamoruk

2件目は同じく名工大飯塚さんによる「ユーザ生成型音声対話システムにおけるクリエイターとユーザの相互刺激によるインセンティブ向上の検討」。音声対話コンテンツをユーザに作らせるという話。クリエイターとユーザはかなり振る舞いが別なので、個別にモデル化する。 #nlslp #sigslp

langstat @langstat

@akkikiki @mamoruk お返事ありがとうございます。納得いたしました。お気持ち、よく分かります。

Mamoru B Komachi @mamoruk

3件目は岡山大の山岡さんによる「車載用音声対話システムにおけるユーザ負荷を考慮した対話戦略の検討」です。運転中のカーナビ操作を音声を用いてやりたいけど、ドライバーに余裕のないときだと危険なので、安全なときに対話を促したい、という話です。 #nlslp #sigslp

Mamoru B Komachi @mamoruk

諸用で遅くなりましたが、午後のセッションの1件目は NAIST の岡さんによる「形態素解析との同時最適化による歴史的資料に自動表記整理」の発表でした。augmented-loss training を用いて形態論タグなしコーパスも用いて表記整理を学習。 #nlslp #signl

Mamoru B Komachi @mamoruk

2件目は東北大上岡さんによる「述部機能表現に対する意味ラベル付与」です。日本語コーパスの Yahoo! 知恵袋の述部の機能表現に対し意味ラベルをタグ付け、分析し、解析器も構築しています。丁寧に言語現象を追うのはいいですね。さすが乾研。 #nlslp #signl

Mamoru B Komachi @mamoruk

3件目はNAIST松本研濱口さんによる「条件付きロジスティック分布を用いた重み付き多タスク学習」の発表です。マルチタスク特徴量学習を重み付きに拡張しました。テスト時に事例がどのタスクに属するのかわからなくても使えるのが利点です（訓練のときは必要）。 #nlslp #signl

Mamoru B Komachi @mamoruk

Ustream の「合計視聴者数」ってライブ配信の同時視聴者数の合計ではなく、累計の視聴者数なのか。NL研・SLP合同研究会の合同視聴者数は現在422名。ユニークな視聴者数はいくつなんだろう。 #nlslp #signl #sigslp

Kosuke Shinoda @KosukeShinoda

@mamoruk アドフリープラスという有料会員になると機能として使えるみたいですね…

Daisuke Saito @dsk_saito

どっちもMixture of Experts だから当たり前なんだけど、GMM-VC とほとんど同じ定式化になる。仮定してる分布とゲート関数は違うけど… #nlslp

Mamoru B Komachi @mamoruk

3件目はNAIST中村研赤部さんによる「機械翻訳システムの詳細な誤り分析のための誤り順位付け手法」。機械翻訳システムの誤りにもいろいろあるので、タイプごとに評価する尺度がほしい、という話。言語学習者の作文誤りも、深刻さでランキングしたいです。 #nlslp #signl

Mamoru B Komachi @mamoruk

5件目は京大森さんによる「言語資源の追加：辞書かコーパスか」という発表。NL研は国際会議の発表をそのままやることも歓迎しているので、原稿以外 LREC2014 の発表と同じだそう。コーパスは文脈があるので、単に辞書を作るより効果があるのでは、という話。 #nlslp #signl

Atsushi Fujita @akf

@tomo_wb See statmt.org/survey/Topic/R… n-bestの個々に対して，色々なアラインメントモデルの順逆スコアとか，n-best全体における統計とか，入出力の長さの比などを付与できれば，リファレンス付きデータを使ってMERTでリランカを作れます．

Akinori Ito @akinori_ito

5/22 NL研＆SLP研　まとめ #nlslp slashdot.jp/journal/581398

Mamoru B Komachi @mamoruk

@KosukeShinoda なるほど。。。間、とりあえずいまできることからですね。。。

langstat @langstat

5/22 NL研＆SLP研　まとめ | aitoの日記 | スラッシュドット・ジャパン slashdot.jp/journal/581398 #nlslp #signl

Atsushi Fujita @akf

@tomo_wb 劣化を避けるためにデコードに使われた情報も普通は使いますね．フレーズの翻訳確率とか，言語モデルのスコアとか．それから，デコーダが陽には参照していないけれど，仮説に紐付いている情報の中に，フレーズの数とか平均長など，有効そうなものもありますね．

Mamoru B Komachi @mamoruk

今日もこれからNL研・SLPの動画中継を行います！最初のセッションは9時半からです。 ustream.tv/channel/slp101…