NL研 #signl200 まとめ

langstat @langstat

言処はともかく、NL研はたしかに（言語学者にとって）敷居が高い気がする RT @ikkn 発表を聴いても言語を扱っているように見えなかったですから。機械学習しているだけで。 RT @mamoruk この10年の変化。言語処理学会とNL研に言語学者が来なくなった #signl200

Mamoru B Komachi @mamoruk

やっぱり (^^;; RT @_akisato: 隣の芝が青く見え過ぎです、間違いなく RT @mamoruk: NL研は最新の機械学習の技術が使えてない。……画像・パターン認識の分野では最新の機械学習に通中しているように見える(隣の芝は青く見える?) #signl200

Akisato Kimura @_akisato

隣の芝が青く見え過ぎです、間違いなく RT @mamoruk: NL研は最新の機械学習の技術が使えてない。……画像・パターン認識の分野では最新の機械学習に通中しているように見える(隣の芝は青く見える?) #signl200

Zelch @zzzelch

どの程度深い言語処理をするかは精度と兼ね合いでしょう。単語分割精度と検索精度の関係くらいなら調べられそうである。 #signl200

Mamoru B Komachi @mamoruk

意味的な理解は本当に役に立つのか、ということは定期的に情報検索で話題になる。意味理解をしたいという人は常にいる。問題は、情報要求がそもそもあやふやであること。人間も答えを持っていないのに、機械が判断できるのか? #signl200

Zelch @zzzelch

情報検索と自然言語処理 構文解析を使った実験の失敗 ^^) #signl200

Mamoru B Komachi @mamoruk

最近の情報検索。機械学習。検索ログ解析。クラスタリング。利用者との対話とか、ユーザが絡んだ研究が出てきた #signl200

Mamoru B Komachi @mamoruk

NL研は最新の機械学習の技術が使えてない。日本からの貢献がない。日本のNLPがそもそも弱い。東大ですら機械学習の授業が存在しない。学生も基礎的なことを知らない。画像・パターン認識の分野では最新の機械学習に通中しているように見える(隣の芝は青く見える?) #signl200

Mamoru B Komachi @mamoruk

意味はカメラのズームレンズのようなもので、見たいドメインによって調整しないといけない。結論としてはみなさんがんばってください (笑) #signl200

いっくん @ikkn

以前はたまに見に行っていたけれど、自然言語処理の人たちの発表を聴いても言語を扱っているように見えなかったですから。機械学習しているだけで。 RT @mamoruk: この10年の変化。言語処理学会とNL研に言語学者が来なくなった。 #signl200

Mamoru B Komachi @mamoruk

若い人は「規則を人手で書くのは悪、自動化せよ」という人が多いが、本当にそれでいいのか？もっと人を使うような方向を考えたほうがよい！(いまは就職難で人が余っているから(笑))#signl200

Mamoru B Komachi @mamoruk

この10年の変化。言語処理学会とNL研に言語学者が来なくなった。昔はよくいらしていて、厳しいコメントをされたりしていた。互いに交流がなくなってしまった? 日本語の generator として次から次に例文を生成できる方がいた。コーパスだけでは生成できない(笑) #signl200

Mamoru B Komachi @mamoruk

本当に必要なのは意味的類似性と意味的相違性。機械翻訳、自動校正、言語教育支援、質問応答、意見分類、etc... いろんな応用に使える。そのために必要な技術はなにか?#signl200

Mamoru B Komachi @mamoruk

手でルールを書いていた時代('80)から統計('90)へ、そして機械学習('00)へ。最近は同時学習、大域学習('10) #signl200

Mamoru B Komachi @mamoruk

パネル討論始まり〜まず松本先生のパネル #signl200