自然言語処理スレッド　その２

自然言語処理スレッド ..

2:デフォルトの名無しさん
07/03/05 23:35:10

形態素解析
- Juman: URLﾘﾝｸ(www-nagao.kuee.kyoto-u.ac.jp)
- ChaSen: URLﾘﾝｸ(chasen.aist-nara.ac.jp)

依存構造解析
- KNP: URLﾘﾝｸ(www-nagao.kuee.kyoto-u.ac.jp)
- CaboCha: URLﾘﾝｸ(www.chasen.org)

Namazu
- namazu: URLﾘﾝｸ(www.namazu.org)

3:デフォルトの名無しさん
07/03/06 17:10:50
>>1
お疲れー。

4:デフォルトの名無しさん
07/03/06 17:28:39

理系全般板のスレ

★自然言語処理★
ｽﾚﾘﾝｸ(rikei板)

5:デフォルトの名無しさん
07/03/06 17:48:49
こんな面白そうなスレがありましたか…。
いつか自然言語を解するプログラム作りたいな。
文法を解する>>2みたいのがあるなら、Ｃ＃とかで比較的簡単に作れそうだ。

6:デフォルトの名無しさん
07/03/06 21:11:08
>>5 冗談でしょ?

7:デフォルトの名無しさん
07/03/06 22:33:08
井の中の蛙、大海を知らずと言ってだな。

8:6
07/03/06 23:30:16
>>5 C#が嫌いなので、つまらないコメントを書いてしまった。ごめんなさい。
でも、Jumanを使いこなすだけでも、大変なことなのですよ。
私は以下の手順でプログラム開発をしています。
1..仕様をpdfファイルでもらう。(文章か表)
2..これをtxtに変換。(文字情報を抜き取る)
3..形態素解析。
4..格判断、後置詞、接続詞などの整理、並べ直し。
5..Prologの述語として整形する。
1から3までは作業を制御するのはPrologのプログラムです。
4,5もPrologが候補を出してきますが、相当に人間の判断が必要です。
3のJumanがやはり問題です。数に関する情報が上手く処理できません。
Jumanの出してくる候補はバラバラです。これを繋ぎ合わせる必要がある
のですが、一つの名詞として繋ぐのか、部分的に独立した数値として
扱うのか、私の能力ではうまくコード化出来ないケースが多々あります。

9:5
07/03/07 18:15:41
>>8
気分を害したりはしていないのでご心配なく…。
自然言語を解するとなれば想像を絶する壁がたくさんあるだろうな
とは思ってますので。

10:デフォルトの名無しさん
07/03/07 18:26:45
「Jumanの出してくる候補はバラバラです」というのはどういうことですか？
たとえば「1足す2は3」と入れれば、「1」「足す」「2」「は」「3」と
ちゃんと区切られているように見えますが…。

11:デフォルトの名無しさん
07/03/07 19:00:56
第五世代コンピュータを第、五、世代、と区切られてしまうと、
これをプログラムで第五世代に膠着し直すのは結構難しいのです。

12:デフォルトの名無しさん
07/03/07 19:14:31
なるほど。
こういうのが出てきたら特殊な処理をして結合し、Jumanに名詞として辞書
登録してもらう必要がありそうだ。

13:デフォルトの名無しさん
07/03/07 19:18:18
その「特殊な処理」というのが難しいんでしょうね。

各単語同士の連続出現率を記憶しておいて、ある割合を超えたら１つの
単語だと認識してJumanに辞書登録を促す、とか…。（素人考え）

でもだとしたら、オラクルとかの大規模データベースを使って、各単語の
パラメータを記憶しておかないとダメですね。
難しいそう…。

14:デフォルトの名無しさん
07/03/08 10:20:56
>>13 辞書でいいのでしょうね
Prologのプログラムでは何のオプションも付けずにjumanを使います。

?- sh('echo "第五世代コンピュータ" | juman',X).

X = [['第','(だい)','第','名詞接頭辞'],
['五','(ご)','五','数詞'],
['世','(せい)','世','名詞性名詞助数'],
['代','(だい)','代','名詞性名詞接尾'],
['コンピュータ(こんぴゅーたコンピュー','普通名詞'],
['技術','(ぎじゅつ)','技術','普通名詞']].
Prologインタプリタのトップレベルから呼ぶとこんな感じになります。これを

形態素解析(_文,_形態素ならび) :- concat_atom(['echo "',_文,'" | juman'],S),
sh(S,X),再膠着(X,_形態素ならび).

再膠着([],[]) :- !.
再膠着([[A,_,_,名詞接頭辞],[B,_,_,数詞]|R1],[C|R2]) :- concat_atom([A,B],C),
,再膠着(R1,R2).
再膠着([[A,_,_,_]|R1],[A|R2]) :- 再膠着(R1,R2).
のようなプログラム(述語)を定義しておいて(再膠着と品詞等付加情報の除去を
同時に行っている好ましくない定義です)
..., 仕様読み取り(_受信文), ... ,形態素解析(_受信文,_形態素ならび), ...
のように呼びだして処理します。要するに「本当にこれで澄むのか!」の問題ですね。

15:14の訂正
07/03/08 11:40:23
澄む -> 済む
それから　concat_atom([A,B],C), の後改行してまたカンマがきていますが
これは間違いです。いりません。

16:デフォルトの名無しさん
07/03/08 13:06:04
そのUNIXの正規表現のような書き方はなんでしょう… (ﾟДﾟ)ﾎﾞｰｾﾞﾝ
PROLOG言語ってPERL言語のような側面もあるのかな？

自然言語を解そうというのだから複雑なのは当然ですがこれは…

17:デフォルトの名無しさん
07/03/08 13:11:49
「形態素解析」や「再膠着」とかにカッコ ( ) が付いてますが、
これは関数ということでしょうか？

…PROLOG、面白そうなのでちょっと私も勉強してみます

18:デフォルトの名無しさん
07/03/08 14:17:33
>>16 >>17 疑問はリストのことですね。Prologのリスト表記は例えば、
[a,b,c] = [a|[b,c]] であり、
[a,b,c] = [a|R] だとRは英数の大文字から始まっているので変数であり
R=[b,c] になります。

再膠着([[A,_,_,名詞接頭辞],[B,_,_,数詞]|R1],[C|R2])　の部分を解説すると

再膠着という関数は2引数の関数である。最初の要素(第一引数)は
リストの形式をしており、その第一番目の要素も
またリストである、 [A,_,_,名詞接頭辞]
さらに第二番目の要素もまたリストである。 [B,_,_,数詞]
第三番目以降もリストであってその部分は変数R1で表すこととしよう。
さて、
この第一引数のリストの第一番目の要素もリストなのだが、その第一番目の
要素はAという変数である。その四番目の要素は「名詞接頭辞」である。
同様に第二番目のリストの第一番目の要素はBという変数であり、
第四番目の要素は「数詞」である。

以下省略するがこんなことが宣言されている。
このようなパターンを持った情報が第一引数に与えられて、
述語、再膠着が呼びだされた時に限り、このルールが適用されて
バラバラになったA(実は第)とB(実は五)が再膠着されるのだ。
そういうことを述べている。

再膠着という関数(述語)は
第一引数がリストでその最初の要素もリストで
その四番目の要素に名詞接頭辞がきて、
かつ、
第一引数の二番目の要素のやはり四番目の要素が数詞の時は

19:ゴミが・・
07/03/08 14:20:40
済みません。最後五行、ゴミが入ってしまいました。

20:デフォルトの名無しさん
07/03/08 19:04:04
>>18
　　_, ._
（　ﾟ Дﾟ）

もともと難しいんだろうけど、その説明も難しい…
あと「prolog　再膠着」でググってもヒット件数０というのはどういうことでしょう？
レアモノですか？

21:デフォルトの名無しさん
07/03/08 19:31:59
その検索は無理でしょう。再膠着なんて言葉聞いたことない。
多分、私の造語だと思います。説明が難しいのは、一般にリストの場合
構造体ですから仕方ない。この場合などは
構造体のなかにさらに構造体があるというケースですから尚更です。
リストのような構造データを使わずに、スカラ型データ渡し
だけで書くのが理想ですが、
1..問題が要素の前後関係などに依存する場合(>>18がこれ)
2..集約問題(sum()など)
などはリストで処理せざるを得ないですね。ここでは説明は避けますが
Prologの泣き所です。

22:デフォルトの名無しさん
07/03/08 20:42:17
ここは自然言語処理のスレでプログラム言語を語る場ではないので
Prologの話はこれくらいにします。最後に、Prologと自然言語処理との
間の以下のことに触れておくべきでしょう。
Prologが普及する初期に、自然言語処理向きの言語ということが
喧伝されました。実際はそれほどでもなかった。すぐに左再帰問題の
ような基本的な難題に直面しましたし、上でもちょっと触れましたが、
Prologで深いデータ構造を扱うとPrologの良さが生きてこないという
ことにも気づきました。プログラム言語の記述力にだけ目を奪われて、
対象としている世界とのギャップに対しても、あまりに楽観的でした。
実際この分野で成果がどんどん積み上がっていくということはあり
ませんでした。期待が大きいだけ失望も大きかったのかも知れません。
結果的にこのPrologへの過度の期待はこの言語の普及、実用への展開
にはマイナスに働きました。もっと強調するべき点は他にあったのです。
Prologと自然言語処理にはそんな少々不幸な歴史があります。

23:デフォルトの名無しさん
07/03/08 20:47:08
> リストのような構造データを使わずに、スカラ型データ渡し

「リストのような構造データ」と、「スカラ型データ渡し」は、
具体的な例を出すとすれば、どういう例を出せますか？

24:デフォルトの名無しさん
07/03/08 20:56:04
あ、>>22とかぶってしまった。ごめん

25:デフォルトの名無しさん
07/03/08 21:11:25
>>23 理想的なPrologプログラムは引数に構造体を要求しない
年令(大島,32).
年令(尾崎,58).
年令(稲葉,55). というようなものでしょう。
この定義に対して、
?- 年令(X,58). と質問する。答えは X=尾崎　となり質問は真となります。
このようなフラットな構造のデータだけで構成されるプログラムを
Prologプログラマは夢見ます。この辺りはリレーショナルデータベースの
第三正規形などの議論をご存じの方にはわかりやすいかも知れません。
これに対して
sum([],0).
sum([A|R],X) :- sum(R,Y),X is A+Y.
と云う定義はリスト構造を引数に期待しています。
?- sum([32,58,55],X). これは X=146　となり質問は真となります。
Prologの多分最大の魅力は部分要素の簡単なパターンマッチだけで
プログラムの挙動が完全に読み取れるという点なのですが、そのためには
データ構造はフラットであるほどよい。リストでさえプログラムの明快さ
に欠けるという感覚があります。それから、
>>21でちょっと触れた 1..集約問題　とは、上の年令( ) 定義に於いて、
このクラスの年令の合計を求めるプログラムをPrologでは上手く書けない
ということを云っています。武骨にやればもちろん書けますが。

26:デフォルトの名無しさん
07/03/08 21:15:41
や、や、 X=145 だ(笑)

27:デフォルトの名無しさん
07/03/09 14:42:31
自然言語処理は、prologでできそうですか？

私のここまでの印象では、確かに自然言語処理らしき片鱗が見えるプログラム
を作ることができるとしても、それは日本語を部分的に解釈しているだけで
あって、たとえば知識を溜め込むとか、という部分にまで至らない感じがしま
す。

28:デフォルトの名無しさん
07/03/09 16:16:58
>>27 Prologだと簡単に行くかという期待は裏切られた、というところ
でしょう。
自然言語処理の困難さに較べたら、プログラム言語の記述力の差など
小さい小さいということかも知れません。

29:デフォルトの名無しさん
07/03/09 17:17:48
確かに言語うんぬんではなくどういう論理構造を作るか、なんでしょうねぇ。

ただ以前、Ｃ＋＋やＣ＃のオブジェクト指向というパラダイムは自然言語処理
に適切かも知れないな、と勉強してたときに思った記憶があります。

たとえば
「私は人間です」
の「私」を「人間」という基本クラスから派生した派生クラスだとすると、
「私」＝「人間」という真偽判定ができてしまうんですよね。

Prologにもオブジェクト指向という考え方はあるのでしょうか？

30:デフォルトの名無しさん
07/03/09 17:49:36
私も含めて、Prologプログラマはオブジェクト指向が嫌いだと思います。
「あの本は厚い」という仕様に対して、
厚い(本). がよいか
厚い(あの,本). か
厚い(あの本). が良いのかを即断する能力を磨くのがPrologプログラマです。
あの、や、本、や、厚い、は仕様を与えた人の内面には像があっても、
それには踏み込まずあくまで言語的なシンボルとしてのみ受取り、
これを述語として形式化して定義することにとどめます。
一方、オブジェクト指向プログラマは
「あの本」は「他の本」とは違うに相違ないなどと、意味に踏み込んだ、
解釈をいきなり始めようとする。オブジェクト指向プログラミングの本質は
差分プログラミングなので、どうしても立ち入って解釈をする習性が
身に付きます。これはPrologプログラマから見ると余計なことなのです。
ということで、Prologプログラマは全員が一度はオブジェクト指向Prologを
自作していると思いますが、全員がこれを捨ててしまっていると想像します。
ESPという大変立派なオブジェクト指向Prologがあったのですが、私も
含めてそのオブジェクトを生成して論理変数として述語の引数に持ち回る
仕様に陰で文句ばかり云っていました。

31:デフォルトの名無しさん
07/03/09 18:09:44
>>22 >>30 読み物としては大変面白いが、すこし、話が極端なのでは
ないかな。そこまで徹していることには敬意を表するが。

32:デフォルトの名無しさん
07/03/09 18:34:31
ん～～～、少し誤解されているかもですw
オブジェクト指向Prologというのがよほど使い勝手が悪かったのでしょうか…。

オブジェクト指向は、どういう形式でプログラムをつくるか、ということですので
「あの本」などのようなデータの中身とは別じゃないかな、と思います。

「仕様を与えた人の内面」にしかない、
この記述が興味深いですね。

自然言語処理では、知識を蓄積した上で、相手の意図を予測するんでしょう
けど難しそうだw

33:デフォルトの名無しさん
07/03/10 04:00:54
>30
> あの、や、本、や、厚い、は仕様を与えた人の内面には像があっても、
> それには踏み込まずあくまで言語的なシンボルとしてのみ受取り、
> これを述語として形式化して定義することにとどめます。

私も Prolog のこういう部分は凄いと思う。
中身を本当に「一切」定義しないことに最初は驚いた。
「厚いってどういうこと？」ということを Prolog 自体が必要としないんだよね。

ちなみに、その定義をOOP風に表すなら、単に

本 . 厚い

この場合、厚いか否かの判断は「本」に任せるって形になるね。
本が厚いか訊いた質問者はそこまで踏み込むことはない。
（深入りすることはあるけど、それはOOPの理念からはちょっとズレると思う）

まぁ、Prolog と違って最終的には「本」か、もしくは
「本」が頼んだどこかのメソッドで具体的な判断がされるけど。

> 「あの本」は「他の本」とは違うに相違ないなどと
> 意味に踏み込んだ解釈をいきなり始めようとする。

それはOOPで意識しないけどなぁ。
OOPって良くも悪くも「たらい回し」が多くなるから
「本」自体も他から「この本ね」と渡されたものである場合が多い。

34:デフォルトの名無しさん
07/03/10 09:26:56
>>33 OOPに関しては大分遠ざかっているからまともなレスが書けそうにない。
私が書いてきたことは自然言語処理というより、自然言語プログラミング
ですね。この自然言語プログラミングの一番大事な処理は今のところ
人間がやってしまって、Prologに落としちゃいましょう、ということです。
そのスキルを磨いて、同時通訳くらい早く書けるようになったら、その時
にはその部分をPrologでエキスパートシステムとして記述すればよい。
そういう道筋の第一段として現在のPrologプログラミングがある。

35:デフォルトの名無しさん
07/03/10 09:48:24
エキスパートシステムとして記述される段階では、実は落とすコードは
Prologである必要はありません。Prolog的なロジックをライブラリに
持つ、C++ あるいは　Ruby のプログラムコードで構いません。なぜかと
いうと、その部分が機械処理された時点で人間の思考・論理とプログラムの
親和性という視点は必要なくなってしまうからです。

36:デフォルトの名無しさん
07/03/11 18:16:51
age

37:デフォルトの名無しさん
07/03/11 18:17:13
ここの人たちからするとレベルが低いと思いますが、
ニュー速＋の記事を要約して読めるサービスを作ってみました。
URLﾘﾝｸ(misaki.mine.nu)
スレの投稿速度でランキングするのは2nnのマネです。

単純に重要度でソートしてるだけなので、
似たような書き込みを除外できてませんが、
スレッドの要約というのも面白いテーマと思います。
形態素解析はMeCabを使っています。

38:デフォルトの名無しさん
07/03/11 21:02:15
あーこれは面白いね。。。

・・・ってこれ要約じゃなくて単なる抽出じゃん。
相変わらず抽出と要約の区別ついてないやん。
前スレ 438-497戻って再確認汁

ｽﾚﾘﾝｸ(tech板:438-497番)

39:37
07/03/11 22:11:53
>>38

過去ログ読みました！
GoogleNewsがやってるような似たもののグルーピングはできてません。

確かに。抽出が正しいっす(ノД`)ﾉ

オーム社の「テキスト自動要約」を読んで作ってます。
頻出する重要単語をより多く含む文を抽出してます。
今後、似たものをまとめる方面をやってみようと思います。
それと因果関係としてレス同士の>>の関係も利用してみます

40:デフォルトの名無しさん
07/03/12 09:37:11
…前スレ 438-497 を読んだけどすごいな。
煽り合いを楽しんでいるかのようだ…。
やさしく指摘して「あ、そうかスマソ」で終わらせりゃいいのに…。

41:デフォルトの名無しさん
07/03/12 12:57:53
あん時は、どっかのバカが俺の発言の陰に隠れて
「Google検索結果の引用文は『要約』の一種だ」とか主張しちゃって
誤爆の嵐でまいったさあー

42:デフォルトの名無しさん
07/03/12 16:18:45
Google検索は抜粋、キーワードが該当した場所ってだけだよなぁ。
つーかあそこで出てたような要約なんてできるのかな？
日本語を解して要点をまとめる機能が必要か…。

43:デフォルトの名無しさん
07/03/12 17:10:50
要約とはなにかって、この分野ではどう定義されてるのよ。

44:デフォルトの名無しさん
07/03/12 17:47:47
>>43
文意を変えずに書き手の＜＜意図＞＞を抽出することだから、たんなる抽出と間違えやすいんじゃないのかな？

45:デフォルトの名無しさん
07/03/12 18:25:43
「ＡはＢに似ておりＣとは違うためＤと同じである」
という文章の意図は「ＡはＤと同じ」

…こういうのを解釈して、なおかつ簡潔な文章に装飾するのが
ここで言う要約ってことでしょうか？

46:デフォルトの名無しさん
07/03/12 19:16:54
>>37
そんなパクリページ作るくらいだったら
2NNに協力する方がええんじゃね？

47:素人
07/03/12 21:43:44
>>37　よくわかんないんだけど、これってどうやって抽出してるの？
左側のIDの意味ってなに？レスの番号とは違うようだし・・・点数とも関係なさげだし・・・

48:37
07/03/13 01:09:23
>>46
2NNは2chビュアーが無いみたいですねえ。read.cgiに直接飛ばしてるし。

>>47
簡単に説明しますと、（ちょっと長いですごめんなさい）

スレ内で、たとえば1-100のレスから、まず単語の出現回数を数えます。
数の多いものが重要語となります。

つぎに、重要語を含む数をスコアにして、重要なレスから表示しています。

左側の番号は、レス番号ではなくて、いったん文章を単文にひらいた場合の
単文番号です。

レス番号の方が分かりやすいかもしれませんが、長文レスが重要になったときに
全体が長くなるので、こうしました。

URLﾘﾝｸ(misaki.mine.nu)
同じ手法で要約だけやってるページも作ってるので参考にどうぞ。
チェックを入れると、やってることがわかります。

49:37
07/03/13 01:21:22
>>48
自己レスですが、

要約サイトはkakasiで形態素解析してますが、

2nnもどきはMeCab使ってます。
MeCabで工夫してるのは、品詞も使って見ました。

名詞が続くときは、名詞＋名詞＋名詞＝名詞とまとめてます
これで未知の「国民投票法案」とかも抽出できました
あと、名詞＋の＋名詞＝名詞もやってます。
その他、長文になってくると頻度が偏るのでlog10をとってみました。

50:素人
07/03/13 02:11:20
>>37,48,49 なるほど。勉強になりました　m(_ _)m

この方法はtf-idfを用いた重要文の抽出で認識あってますでしょうか？
聞きかじりなので、tf-idfも詳しくわかっていない状態です。間違っていたらすみません。

51:デフォルトの名無しさん
07/03/13 09:35:44
>>37
こういうのって何言語で作るの?

52:デフォルトの名無しさん
07/03/13 18:34:02
やっぱむつかしいなこういうの

53:37
07/03/14 00:03:17
>>50 オーム社の本でもTF法と紹介されてるので合ってると思います。

>>51 perlで作ってます。
perlは遅いイメージがあると思いますが、ハッシュを使うと頻出語の調査は簡単に素早くできますよ

use MeCab;
use Encode;
my $m = new MeCab::Tagger("");
my %tf;#頻出語のハッシュ変数

sub TermFreq
{
my ($str) = @_;

my $n = $m->parseToNode($str);#形態素解析

while ($n = $n->{next}) {#次の形態素を取り出す
my $word = $n->{surface};#単語
$tf{$word}++;#単語のハッシュ変数の出現回数を１増やす
}
return sort{ $t{$b} <=> $t{$a} } ( keys %tf );#出現回数が多い順にソート
}

とりあえず1文字とか名詞以外は除外でもいいと思います。実際は、複合語を扱えるようにしたりとか工夫が面白いです。

ベイズ推定によるニュース分類もやってますが、単語の出現回数も同じ手法で作ってます。

54:37
07/03/14 00:09:32
こんな感じでずいぶんいい感じになりました

#名詞でかつ全角で2文字以上の場合だけ有効
use MeCab;
my $m = new MeCab::Tagger("");
my %tf;#頻出語のハッシュ変数

sub TermFreq
{
my ($str) = @_;

my $n = $m->parseToNode($str);#形態素解析

while ($n = $n->{next}) {#次の形態素を取り出す
my $word = $n->{surface};#単語そのもの
my $hinshi = (split( /,/, $n->{feature} ))[0];#品詞
if( ($hinshi eq "名詞") and (length( $word ) >=4) )
$tf{$word}++;#単語のハッシュ変数の出現回数を１増やす
}
}
return sort{ $t{$b} <=> $t{$a} } ( keys %tf );#出現回数が多い順にソート
}

55:37
07/03/14 00:24:41
バッチで新聞社の経済記事を毎日読み込んで、単語の出現回数を数えてるのですが、
現在、2250個の文で、発表が428回、東京が369回出現となってます

過去の統計データを使えば、
与えられた「未知の記事」が経済記事であるか？を推定する確率が求められます（・∀・）/
（経済以外の記事の出現回数を、非経済記事である確率に使ってます）

2250
発表,428
東京,369
市場,351
前日,289
ドル,284
株式市場,234
株価,221
東証,188
（改行が多いと怒られたので以下略）

56:デフォルトの名無しさん
07/03/14 09:19:13
パールかー。
ちょっと遅いイメージがあるけど、いまどきのマシンなら問題ないだろうし、
すぐ変更できるし使い勝手はいいだろうね。

あと、しばらくみないうちに変わったのかな。
なんかnewとかあるし…クラスまである？
オブジェクト指向！？
変数名の$は相変わらずのようで…w

57:デフォルトの名無しさん
07/03/14 18:47:46
>>56
どれだけ遅れてるんだよｗ
10年前のPerl5からずっとOO機構はあったよｗ

58:デフォルトの名無しさん
07/03/14 20:39:14
>>56は1999年の書き込みだとちょうどいいぐらい

59:56
07/03/14 20:42:50
遅れてるっていうか、そんな使ってないしオレ…
せいぜい簡単な定期処理動かすのくらいだし…
（´・ω・`）ｼｮﾎﾞｰﾝ

60:デフォルトの名無しさん
07/03/16 18:40:23
まぁでもPerl5のOOPはちょっと無理矢理だけどな
クラス設計する側がかなり疲れる仕様

61:デフォルトの名無しさん
07/03/16 18:54:32
> クラス設計する側がかなり疲れる仕様

まぁ慣れの問題のような気がする。

PerlのOOは動的OOだから、
実経験で感覚掴まずに、
仕様だけ見て想像で設計しようとしたら、
まぁ大変だろうね

62:デフォルトの名無しさん
07/03/16 21:56:37
言語ってOOPを取り込むと美しさが全く失われるのはなぜだろう。
自然言語処理とは何の関係もないが・・。

63:デフォルトの名無しさん
07/03/16 23:11:05
ひらがなゲートウェイ
URLﾘﾝｸ(www.hiragana-gateway.com)

ひらがなゲートウェイとは、指定したサイトの漢字を全てひらがなで表示させるコンテンツプロキシーです。

64:デフォルトの名無しさん
07/03/16 23:29:57
>>62
表現と構造の次元の違いによるギャップだろ。
自然言語、プログラム言語は一次元的表現
データ構造、オブジェクト構造は二次元以上
etc.
ところで人間の頭の中にある概念空間は・・・いったい何次元だろうね？

65:デフォルトの名無しさん
07/03/17 14:04:50
同じニュースの複数記事をまとめて自動要約してくれるサイト(上)
URLﾘﾝｸ(hotwired.goo.ne.jp)

ここで紹介されてる複数記事からの自動要約サイトだけど、
URLﾘﾝｸ(www.newsblaster.com)
ここで書かれてる文章が自動要約なのかな？
かなりまともな文章のように思える。
ただ、どの複数の記事を元にして要約してあるのか分からない。

もうひとつのNewsInEssenceは死んでるみたい。
URLﾘﾝｸ(www.newsinessence.com)

66:デフォルトの名無しさん
07/03/22 18:27:41
操作員Ａ「こんにちは」　→　COM「はい、こんにちは」
操作員Ａ「今日は天気が良いですね」　→　COM「そうですか」
操作員Ａ「今日は何月何日ですか？」　→　COM「今日は３月２２日です」

操作員Ｂ「今日の天気はどうでしょう？」　→　COM「良いという話です」

…こんなの可能でしょうか？

67:デフォルトの名無しさん
07/03/23 03:55:27
人工無能でそういうふうにプログラムすれば可能だろ。

68:デフォルトの名無しさん
07/03/26 08:28:39
2chのレスは全部人工無能で生成されている。
まめちしきな。

69:デフォルトの名無しさん
07/03/26 19:17:36
>68
まぢで！？
俺もお前も人工無脳だったのか…
誰が！？誰が俺を作ったんだ！？

70:デフォルトの名無しさん
07/03/26 20:16:25
あの晩、おとんが酔って帰ってこなければ・・・
あの時、スキンの買い置きさえあれば・・・

71:デフォルトの名無しさん
07/03/27 19:02:42
俺が思うに・・・
自然言語というか人工知能はRubyとかでこつこつ作るものじゃなくて、
単純なロジックを再帰的に呼び出して形とし、
ある時点ではじめて単語になり、ある時点でやっと文章になる・・・って感じだと思う。
非常に観念的だけど・・・
たぶん、フラクタル理論を勉強して応用したほうが早いんじゃないかと。

72:デフォルトの名無しさん
07/03/27 20:52:49
実際にそれを証明してみたまえ

73:デフォルトの名無しさん
07/03/27 21:02:35
Infinite monkey theoremと何が違うんだ。

74:デフォルトの名無しさん
07/03/28 09:53:31
すべてデータ化する前提で文法解釈ロジックを考えるべきだと思う。
単語はそれが名詞だろうと助詞だろうと動詞だろうとすべて同列なもので
ただ属性が違うだけ、という風に。

75:デフォルトの名無しさん
07/03/29 03:52:18
>>72
結婚してセックルして、子供が出来て3年後ぐらいに証明できる。

76:デフォルトの名無しさん
07/04/05 13:01:22
しつもんなんですが、
形態素解析ソフトを使わないで、
有る文書の中から重要な単語だけを抜き取る場合、
何か良い案はないでしょうか?

77:デフォルトの名無しさん
07/04/07 22:13:12
まず重要という意味を定義しろﾎﾞｹ

78:デフォルトの名無しさん
07/04/08 05:04:54
>>76
形態素解析ソフトを使わないなら、少なくとも自力か他力で
単語の辞書を作る必要があるよ。他力がお勧め。

辞書が出来たら、文書の中に出てくる単語の出現頻度、出現確率などから
適当に重要さを計算すればいい。
一般には他の文書にはあまり出てこないけど、その文書にだけよく出てくる単語、
というのは重要にすればいい。

79:デフォルトの名無しさん
07/04/11 08:31:23
頻出頻度だけ調べたら
「の」「が」「。」が多いだろうね

80:デフォルトの名無しさん
07/04/11 13:33:38
>>79
最長一致法（最も長い単語を採用する）ではダメだろうか。

81:デフォルトの名無しさん
07/04/11 14:26:12
>>79
助詞を省いて、名詞と動詞だけに限定すれば良いんじゃない？

82:デフォルトの名無しさん
07/04/11 14:33:35
頻度ランク１００以内は無条件に削除、でもまあいける

83:デフォルトの名無しさん
07/04/14 09:57:28
形態素解析せずに、
助詞を省いて名詞と動詞だけに限定できるの？

84:デフォルトの名無しさん
07/04/14 11:22:23
形態素解析は使わないが、辞書は使う、ということだろう。

85:デフォルトの名無しさん
07/04/14 11:25:36
トートロジー

これだから自作自演は・・・

86:デフォルトの名無しさん
07/04/16 14:55:22
トトロがどうしたって？

87:デフォルトの名無しさん
07/04/17 22:02:43
ACL 07 プラハ
URLﾘﾝｸ(ufal.mff.cuni.cz)

LRECと同じく、世界遺産の街で学会開催。
研究発表のため旅費を支給してもらい、ついでの
観光旅行は最高。

88:デフォルトの名無しさん
07/04/17 23:03:43
papersに日本人いねえ
ｵﾜﾀ

89:デフォルトの名無しさん
07/04/18 20:11:57
下から2つめ

90:デフォルトの名無しさん
07/04/19 21:54:37
4つあるじゃん．T研から2つ，K先生，あとMSのSさん．

91:デフォルトの名無しさん
07/04/20 06:04:35
チェコ航空だとウィーン経由。
ウィーンで２泊しても成田・プラハ
往復運賃は同じなので、ACLから２日早く
抜け出して、ウィーン観光をする。

ACLは開催期間が長いので、出張が延ばせ、
良い季節に観光旅行ができる最高の学会だ。

92:デフォルトの名無しさん
07/04/21 03:32:26
うぃ～～～ん

93:デフォルトの名無しさん
07/04/22 09:09:24
辻井先生は元気だな

94:デフォルトの名無しさん
07/04/22 12:07:42
この分野で理論だけじゃなく実際のプログラミング言語で実装している入門書か専門書知らないですか？

95:デフォルトの名無しさん
07/04/23 17:21:13
>>94
全くの見当はずれかもしれないけど答えがないよりましだから、
「LISPで学ぶ認知心理学3 言語理解」
佐伯胖監修田中穂積元吉文男山梨正明共著　東京大学出版会
1983年7月初版 3311-12233-5149

96:デフォルトの名無しさん
07/04/24 08:38:00
たぶんそういうのを求めてるんじゃないと思うが

ちまたにあふれる画像処理本みたいなやつの
自然言語処理版は無いのかってことかと

97:デフォルトの名無しさん
07/04/30 08:55:50
ちょっと質問しますよ

例えばです

今日は天気がいいから
外出しようかな
でも雨が降ったらいけないから
天気予報を見よう

こういう様に複数行に改行された日本語文章があります
２ｃｈのレスもそうです

今日は天気がいいから外出しようかな
でも雨が降ったらいけないから天気予報を見よう

これを一文完結してるようにつなげたいのだけどどうしたらいいんでしょう？

98:デフォルトの名無しさん
07/04/30 09:04:13
文章を１文字、２文字、
３文字、４…と
区切っていき、その文字が
文末に来る文字(辞書から検索する)なら
改行する。

とかは？

99:デフォルトの名無しさん
07/04/30 17:15:49
>>97
きちんとやるなら、真面目に形態素解析するしかなかろう。
尤も句点がないと完璧な判断は無理だけどね。

簡易な方法でいいなら、「文末らしい」語の辞書を持っておいて行末をチェックすればいい

100:デフォルトの名無しさん
07/04/30 19:16:28
> 簡易な方法でいいなら、「文末らしい」語の辞書を持っておいて行末をチェックすればいい

簡易すぎ。
せめて次の行の頭が続きそうかどうかは見た方がいい。

101:デフォルトの名無しさん
07/05/01 08:41:16
今日は天気がいいから。
外出しようかな。
でも雨が降ったらいけないから。
天気予報を見よう。

どの文も句点で終わる可能性があるよな

102:デフォルトの名無しさん
07/05/01 08:56:20
>>100
「続き<そう>」これってﾏﾙｺﾌ連鎖とかで確立的に決めちゃう方式ってこと？

103:デフォルトの名無しさん
07/05/01 10:19:01
>>97
接続語でチェックすればいいんじゃね？
「から」は文頭に来ることはなさそう．
「でも」は文末に来ることはなさそう．

104:デフォルトの名無しさん
07/05/03 07:23:18
>>95
あーそれ読んだことある！
確かに「LISPを」勉強するときはそのシリーズいいね。

105:デフォルトの名無しさん
07/05/06 23:07:13
自然言語処理のしの字も知らない俺にオススメな本はありますか

106:デフォルトの名無しさん
07/05/06 23:10:05
「テキストマイニングを使う技術/作る技術」が読みやすくていいよ

107:デフォルトの名無しさん
07/05/06 23:27:08
>>105
田中穂積著　自然言語処理―基礎と応用

108:デフォルトの名無しさん
07/05/06 23:44:31
URLﾘﾝｸ(www.amazon.co.jp)

最近新しい教科書出ないよな

109:デフォルトの名無しさん
07/05/07 07:41:55
>>108
FSNLPってよく推薦されてるけど、そんなにいいか？
あんまり好きじゃないんだけど。

110:デフォルトの名無しさん
07/05/07 09:06:41
すごく偏りがあるのは認める

111:デフォルトの名無しさん
07/05/07 11:31:02
>>108
どっかの研究室で訳してくれないかな

奈良先あたりでさー

112:デフォルトの名無しさん
07/05/07 20:04:41
>>111
URLﾘﾝｸ(www.amazon.co.jp)
ちょっと薄いけどこれじゃだめか？

113:デフォルトの名無しさん
07/05/08 00:06:01
やっぱあれだな。
一口に自然言語処理と言っても形態素解析や係り受け解析のような基礎技術から
テキストマイニングとかのアプリケーションまで幅が広すぎる。
おまけに今は機械学習の各手法を知らないと論文も読めないし、なかなか大変。

研究するって訳じゃなければそんな真剣に考えなくてもいいか。結局何が目的にかによるな。

しかし、新しめトピックもカバーしたライトで実用寄りの入門書は存在しないというのが実情では
ないだろうか。

114:デフォルトの名無しさん
07/05/08 06:32:02
>>113
新しくてライトで実用的って無理じゃね？
「SVMという魔法のツールがあります」から始めるのか？

115:デフォルトの名無しさん
07/05/09 07:50:37
SVMってちゃんと理解しようと思うと
甘利ﾀﾝの情報幾何学まで引っ張り出さないとﾀﾞﾒ

116:デフォルトの名無しさん
07/05/09 09:02:27
文系出身の俺には無理

117:デフォルトの名無しさん
07/05/10 00:08:06
文系ならなおさら言語構造に詳しいだろｗ

118:デフォルトの名無しさん
07/05/10 05:15:00
116はSVMのことでしょ。

119:デフォルトの名無しさん
07/05/10 07:50:33
自然言語処理をやっている研究室って
画像処理をやっている研究室より数が少ないよね？

120:デフォルトの名無しさん
07/05/10 07:53:46
MSが日本語のNLP研究やり始めたからな…
日本ｵﾜﾀ

121:デフォルトの名無しさん
07/05/10 08:36:52
>>120
終わんねーだろ・・・
常識的に考えて・・・

122:デフォルトの名無しさん
07/05/10 10:55:18
画像処理のほうが

123:デフォルトの名無しさん
07/05/10 11:49:07
世界共通言語

124:デフォルトの名無しさん
07/05/10 12:53:44
英語のこと？

125:デフォルトの名無しさん
07/05/10 15:38:07
エスペラント語に決まってんでしょ

126:デフォルトの名無しさん
07/05/10 19:45:55
何それ？

127:デフォルトの名無しさん
07/05/10 19:55:06
自然言語処理の＜教科書＞に登場する
（文科系？）言語学者はチョムスキー
の他は誰？

128:デフォルトの名無しさん
07/05/10 20:02:36
チョムスキーが文科系って･･･

129:デフォルトの名無しさん
07/05/10 21:56:22
スタンフォード大HPSGのSag?

130:デフォルトの名無しさん
07/05/12 07:12:08
ロシア人？

131:デフォルトの名無しさん
07/05/12 08:15:59
LFGのBresnan

132:デフォルトの名無しさん
07/05/19 13:34:51
自然言語処理やったらメーカーに入れるの？

133:デフォルトの名無しさん
07/05/19 14:09:12
メーカーなんて自社製品売ってなんぼだから。自然言語処理とか関係ない。

134:デフォルトの名無しさん
07/05/19 14:16:41
修士卒で自然言語処理関係の仕事をやってる人なんていないよ、と教授に言われました。。。

135:デフォルトの名無しさん
07/05/19 14:38:26
うちは歓迎する

136:デフォルトの名無しさん
07/05/19 15:59:57
むしろ、自然言語処理で学部卒とかどうしようもないっしょ
そんな短時間で何が習得できるってんだ。

137:デフォルトの名無しさん
07/05/19 16:03:14
>>135
どこ？
うちの院（マスター）は過去五年間の就職実績で関連した企業なんて、
ヤフー、ジャストシステムくらいだよ

138:デフォルトの名無しさん
07/05/19 16:04:18
NTTデータとか

139:デフォルトの名無しさん
07/05/19 16:20:43
NTTデータ、Google、MSR、Yahoo
この辺は、院卒前提でしょ。

140:デフォルトの名無しさん
07/05/19 16:26:41
自然言語をまじで処理する仕事したけりゃ、
院卒前提だろうな

141:デフォルトの名無しさん
07/05/19 17:20:44
データって関連してるの？
ただのSIかと思ってた

142:デフォルトの名無しさん
07/05/19 19:39:06
うちのとこ（メーカー）は音声・言語のＵＩ開発してるんだけど、
音声や自然言語をやってた学生には来てほしいよ
でも、いっつも、ぜんぜん違うことやってた学生ばっか来るんだよね

143:デフォルトの名無しさん
07/05/19 19:42:31
カーナビとか？

144:デフォルトの名無しさん
07/05/19 19:53:39
>>142
いい勘してる

145:デフォルトの名無しさん
07/05/19 21:46:58
パイオニア？松下？

146:デフォルトの名無しさん
07/05/19 22:33:49
Microsoft Research行きたいよー

147:デフォルトの名無しさん
07/05/19 23:13:38
自然言語処理の研修室かPLDの研究室か迷ってるんだよなぁ
まぁ行くのは来年度の事だけど

148:デフォルトの名無しさん
07/05/19 23:14:50
自然言語は止めといた方が良いよ

149:デフォルトの名無しさん
07/05/20 19:55:01
n-gramモデルを調べようと思ったのですが、何かわかりやすい解説がされてる資料はありませんでしょうか？
完全に知識0からなので、これらがどう有用なのか、とか、どういう研究に使われてるかなどもわかれば嬉しいのですが・・・。

150:デフォルトの名無しさん
07/05/20 21:04:21
ググレカス (AAry

151:デフォルトの名無しさん
07/05/20 22:30:37
自然言語処理研究者の馴れ合いｷﾓｽ

関西、特に奈良、京都ばっかじゃん

152:デフォルトの名無しさん
07/05/20 22:32:59
>>151
研究室特定すなｗｗ

153:デフォルトの名無しさん
07/05/20 23:59:36
奈良線と京大の馴れ合いですか？

154:デフォルトの名無しさん
07/05/21 00:46:39
NTT

155:デフォルトの名無しさん
07/05/21 01:06:30
>>151
そういうあんたも業界人？

156:デフォルトの名無しさん
07/05/21 01:40:25
名大

157:デフォルトの名無しさん
07/05/21 01:51:54
京大と奈良先端の人多杉ｗｗ
関西人ばかりだということが丸わかりのスレだなｗｗｗ

>>149
簡単な知識だからgoogle先生で十分
厳密さを求めるなら元論文で

158:デフォルトの名無しさん
07/05/21 02:06:43
なんで関西人は自然言語処理好きなの？

159:デフォルトの名無しさん
07/05/21 02:44:33
一昔前、まったく自然言語処理が注目されてなかった時に
予算がなかなか下りなかったって歴史的時代背景じゃね？

で、たまたま、やってた数少ないところが、京大だったって話かと。
奈良先端だって、比較的若い大学院大学っしょ

160:デフォルトの名無しさん
07/05/21 06:46:27
鳥取大学(´･ω･｀)ｼｮﾎﾞｰﾝ

161:デフォルトの名無しさん
07/05/21 23:55:49
東工大は最近どうなん？

162:デフォルトの名無しさん
07/05/22 00:06:11
なぜ東大がでない？

163:デフォルトの名無しさん
07/05/22 00:25:17
鳥取は、京大に居たやつが始めたんだっけな。
関東勢はどうも弱いよな。

164:デフォルトの名無しさん
07/05/22 00:46:25
JAIST

165:デフォルトの名無しさん
07/05/22 11:09:55
徒弟制度じゃないけど、
元をたどればN尾先生の弟子だったり孫弟子だっり。

166:デフォルトの名無しさん
07/05/22 11:28:03
ながおﾀﾝね

167:デフォルトの名無しさん
07/05/22 12:36:19
ながおﾀﾝﾊｧﾊｧ

168:デフォルトの名無しさん
07/05/22 17:54:15
自動翻訳機が発明されないことを祈るスレ
ｽﾚﾘﾝｸ(english板)l50

向こう100年はできないと思ってるらしいぞ

169:デフォルトの名無しさん
07/05/22 18:10:22
機械翻訳の技術が向上していけば
より上質な翻訳が出来る翻訳家以外あぼーんだな

170:デフォルトの名無しさん
07/05/22 20:05:45
でも、所詮今の機械翻訳って、大企業が金に物を言わせて巨大な辞書を作ってお茶を濁してる感じでしょ。
もう破綻した手法だが、だからと言って別の手段だと誤訳率が上がるんだよなぁ。

171:デフォルトの名無しさん
07/05/22 20:13:40
１００億文くらい例文集めても駄目か？

172:デフォルトの名無しさん
07/05/22 20:58:17
英語はほとんどが比喩表現だから辞書いくら作っても無駄ｗ

173:デフォルトの名無しさん
07/05/22 21:12:39
翻訳機械が完成されるのと、脳に意味を直に送信できるようになるのではどちらが先ですか。

174:デフォルトの名無しさん
07/05/22 21:21:32
>>172
>英語はほとんどが比喩表現
そこで、G. Lakoffが登場し、UC Berkeleyの自然言語
処理グループとの共同研究で巨額なNSF資金を獲得する。

175:デフォルトの名無しさん
07/05/22 21:23:32
ぬおお！足りぬ・・・・足りぬぞ・・・！コーパスがッ！

176:デフォルトの名無しさん
07/05/22 22:02:03
まぁ、機械翻訳なんてのは大企業に任せときなさいって
どうあがいても学術機関では敵わない。
小さなコーパスで何か画期的な事が出来るようなモデルを考えるとかじゃない限りな。

177:デフォルトの名無しさん
07/05/23 06:11:12
ATRも大企業になるのか？

178:デフォルトの名無しさん
07/05/23 22:16:50
国からの補助金は削減された？

179:デフォルトの名無しさん
07/05/23 22:18:14
優しくてかわいい彼女が欲しい脳
頭がよければモアベター

180:デフォルトの名無しさん
07/05/23 22:19:28
大規模な誤爆をしました

181:デフォルトの名無しさん
07/05/25 17:00:46
>>1-178を機械翻訳した結果が>>179だぞ。

日本の自動翻訳もここまできた！

182:デフォルトの名無しさん
07/05/25 20:50:27
Google翻訳よりExcite翻訳、Excite翻訳よりYahoo翻訳の方がいいな

183:デフォルトの名無しさん
07/05/25 21:04:15
>>182
>Yahoo翻訳の方がいいな
私もそう感じます。理由をご存知の方はいらっしゃいますか？

184:デフォルトの名無しさん
07/05/25 21:21:07
それは、そう思った理由が、そもまま理由じゃないか？

185:デフォルトの名無しさん
07/05/25 21:28:27
URLﾘﾝｸ(www.google.com)
googleのこの辺を読んでみると、
googleはパラレルコーパスで統計的に処理してるっぽい

日：おはようございます．
英：Good morning.
独：Guten tag.

みたいに各言語の対訳を大量に作ってるのかいな？

186:デフォルトの名無しさん
07/05/26 02:27:55
>>183
Yahooはなぁ、"ぬるぽ"を翻訳したら「ガｯ」になった事があって嗤ったっけ

187:デフォルトの名無しさん
07/05/26 11:15:35
私もそう感じます。理由をご存知の方はいらっしゃいますか？

google翻訳
→I　so　feel.　As　for　the　person　who　knows　the　reason　it　is　and　others　the　[tsu]　plain　gauze　is?　

yahoo翻訳
→I　feel　so　it,　too.　Does　a　person　knowing　a　reason　come?

googleはしっかりしろ
検索ボットやgmailやgoogle　docでテキストを只で手に入れてんだからさー

188:デフォルトの名無しさん
07/05/26 15:34:45
50歩100歩のような。。。

I think so too, Does anyone know the reason?
とか、もっと自然に訳してくれるソフトはないの？
Webの無料翻訳じゃなくて、富士通のAtlasとかでも全然だめなのかな。

189:デフォルトの名無しさん
07/05/26 17:04:07
【福島】男性教諭、同級生を冷やかしていた生徒を注意し頭を叩く→保護者に謝罪
ｽﾚﾘﾝｸ(newsplus板:1番)
ｽﾚﾘﾝｸ(newsplus板:2番)　←

【愛知・発砲立てこもり】解決まで約29時間…｢いつまで作戦考えていたのか｣｢仲間を長時間放置したことは許せない｣　県警内からも批判の声
ｽﾚﾘﾝｸ(newsplus板:1番)
ｽﾚﾘﾝｸ(newsplus板:3番)　←

その他大量多数。
語句の並び替えて文意をめちゃくちゃにするだけで、

　　つ　ま　ら　な　い　し　、う　ざ　い　か　ら　や　め　ろ　よ　

形態素解析覚えたての馬鹿のしわざだろう？
馬鹿ほど使って見せたがるからな。

あと君、著作権法第20条同一性保持権違反だから。

著作権法
（同一性保持権）
第20条　
著作者は、その著作物及びその題号の同一性を保持する権利を有し、
その意に反してこれらの変更、切除その他の改変を受けないものとする。

190:デフォルトの名無しさん
07/05/26 17:15:39
>>187
テキストがあったって意味が分からないと知識にはならんがな。

191:デフォルトの名無しさん
07/05/26 18:10:38
excite翻訳のbizlingoはatlasがベースだろ？

192:デフォルトの名無しさん
07/05/26 20:50:41
オープンソースの英日機械翻訳のプロジェクトはまだないのかな。
結局、機械翻訳っつーのはコーパスをガシガシ整備しさえすりゃいいんでしょ？
ほら、同音多義語なんかは今風にタグでジャンル別に分類すればいいわけだし。
なんかそんな難しい分野じゃない気がしてきた

193:デフォルトの名無しさん
07/05/26 20:55:06
(　＾ω＾)ﾀﾀﾞでｺｰﾊﾟｽ書いてくれる人が居ればね

194:デフォルトの名無しさん
07/05/26 21:06:38
オープンソース厨は(ﾟ⊿ﾟ)ｲﾗﾈ

195:気まぐれアナスイ
07/05/26 21:11:04
上手く理解すれば出来ると思いますが？

196:デフォルトの名無しさん
07/05/26 21:55:55
ソースを部品と見抜けない人には(オープンソースを使うのは)難しい

オープンソース思想家は去れ。
オープンソース厨と罵倒するのは簡単だ。

197:デフォルトの名無しさん
07/05/26 23:33:48
日本語WordNetの構築は、なぜ行われないの
でしょうか？ EDR関係者が邪魔をしているの
でしょうか？

198:デフォルトの名無しさん
07/05/27 01:20:56
関西の連中が牛耳ってるからだろ？
自分とこの研究室で研究させて論文生産して
院生をATRとかNICTあたりに突っ込んで
また自分とこの研究室と一緒に研究させて論文生産して

199:デフォルトの名無しさん
07/05/27 20:00:16
図星かよｗｗｗ

200:デフォルトの名無しさん
07/05/27 20:02:51
>>198が見えない

201:デフォルトの名無しさん
07/05/27 20:05:16
内輪過ぎて大半の人がついてきてないんじゃね？ｗ

このスレは、NISTと京大と鳥取と、ATR、NICTの提供でお送りしました。

ここム板だから、あんまり内輪すぎる話をするのもどうかと

202:デフォルトの名無しさん
07/05/27 20:39:59
まったくの専門外の分野から自然言語処理をやるマもいないだろ？

203:デフォルトの名無しさん
07/05/27 20:44:01
いくらでもいるだろ

204:デフォルトの名無しさん
07/05/27 21:07:14
JAISTのこともときどき思い出してやってください

205:デフォルトの名無しさん
07/05/27 22:57:59
[JN]AIST

206:デフォルトの名無しさん
07/05/28 02:18:19
JAISTとか、能無しが行くところだろ。
名前が似てるだけでNAISTの姉妹っぽい扱いされてるのが気に入らん。全然格が違うのに。
まるで電気通信大学と、大阪電気通信大学みたいだ。

207:デフォルトの名無しさん
07/05/28 02:22:56
いやいや、いくらなんでもこのスレは内輪すぎるだろ・・・ｗ
既に部外者が入り込める雰囲気じゃねぇｗｗｗ
いくら業界狭しといえど、ちょっと狭すぎないか

という俺は、ここに名前すら挙がってない大学の自然言語処理の研究室の人間だけどな・・・orz

>>206
大学院大学に入学資格に関して格差なんてあんの？
学部と違って、大学院に関しては好きな所に入れるイメージあるんだけど。
担当教官とさえ話が合えば・・・

208:デフォルトの名無しさん
07/05/28 02:55:35
まさにセクトの内ゲバだなｗｗ

209:デフォルトの名無しさん
07/05/28 03:45:04
>>206
どっちも同じだろｗ
誰でも入れる院に変なプライド持つなよ

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