名詞句「AのB」は意味が多い・曖昧すぎて, 非常に解析しにくい NLP界隈では「AのB」の怖さを徹底的に叩き込まれるらしい 先生曰く, 読み方は ✅ 「エー→のビー」 ❌「エー⤵のビー」 らしい KNPを作った京大黒橋研の論文 国語辞典を用いた名詞句「AのB」の意味解析 名詞に必須格の考え方を持ち込み, 国語辞典から「AのB」の解析=分類を試 ...

分類問題について, 生成モデルで用いられるEnergy Based Modelに基づいた学習手法を提案 一般的な学習 あるNNを $f_\theta(x)$とすると, 出力の $y$番目を $f_\theta(x)[y\rbrack$として, softmaxは以下のように表される $$p_{\theta}(y|{\bf x}) = \frac{\exp{\left(f_{\theta}({\bf x})[y\rbrack \right)} } { \sum_{y^{\prime}}\exp{\left(f_{\theta}({\bf x})[y^{\prime}\rbrack \right)} }$$ ここで, Energy Based Modelでは $$p_{\theta}(\boldsymbol{x},y) = \frac{\textrm{exp}(-E_{\theta}(\boldsymbol{x},y))}{Z_{\theta}}$$ と定義される ...

Energy Based Model 生成モデルによく用いられる 拡散モデルとも関係が深い 分類回帰問題についてはYour classifier is secretly an energy based model and you should treat it like oneを参照 GANやVAE同様, データ $x$は何らかの高次元確率分布 $p(x)$からサンプリングされたものと仮定する EBMでは以下のように確率分布 $p(x)$を仮定し, $E_{\theta}(\boldsym ...

述語項構造とは、何がどうした、という述語とその項からなる構造のことである。 https://pyknp.readthedocs.io/en/latest/usage.html 「述語」に対して, 「項」と「格」が接続されている 引用: https://www.scribd.com/archive/plans?slideshare=true tips 述語項構造はJUMAN++とKNPで取り出せる JUMAN++はRNNベースの形態素解析ツール KNPは構文・格・照応解析システム Pythonからも使える https://pyknp.readthedocs.io/en/latest/ 両者をDockerから使えるように ...

すげえ人 SPICE SPICE: Semantic Propositional Image Caption Evaluation REVERIE REVERIE - Remote Embodied Visual Referring Expression in Real Indoor Environments Bottom-Up and Top-Down Attention for Image Captioning and Visual Question Answering Sim-to-Real Transfer for Vision-and-Language Navigation など, めちゃくちゃよく見る論文の著者 今はGoogleにいるらしい ...

CVPR22 タスク: KB-VQA 質問画像に含まれていない知識を要する質問に回答するタスク 例えば, 以下のVQAでは, 外部知識=kawasakiを使わないと回答できない 新規性 知識グラフの構築は行わない scene graphを作るのではなく, 画像由来のHead Entity (領域画像)と, 言語由来のTail Entity (後述)について, (entity, relation, entity)のtripletを用い ...

copula 別名: 「繋辞」 文の主語と述語を結ぶための品詞. つまり, X=Yの形式を作る品詞 例 日本語: 「だ」「です」…etc 英語: be動詞, become … etc 「Y＝Xと交換可能であり、2つの要素が一致すること」を指定（してい）、「Y＝Xとすることができず、YがXの属性を表すこと」を措定（そてい）と呼ぶ。これらを区別して表現する言語 ...

Stanford Scene Graph Parserの論文 (ACL 2015) 一応, scene graphを自動化してimage retrievalできるようにしようという趣旨 https://nlp.stanford.edu/software/scenegraph-parser.shtml 流れ ①Universal Dependenciesを一部修正したものをsemantic graphとして生成 a lot of 等のquantificational modifiersの修正 代名詞の解釈 複数名詞への対応 → ノー ...

Scrapboxと個人ブログ(Hugo)を同期させるようにした. scrapboxとクローラでも言及したが, 空のリンクに検索がヒットするのはよくないと思い, 同期を始めた. scrapbox自体は書き心地やUXが最高で手放したくないため, 一部ページを同期させ, 正しく検索結果が載るか試してみる. コードは以下に示す通り. scra ...

適当なページをcurlするとわかるが, scrapboxでは①「俺らが見てるページ」と②「クローラが見てるページ」が違う ①はServiceWorkerがブラウザ内で動的に生成しているもの ②はかなり簡素で, 本文のみがベタ書きされたものであり, 被リンクや1hop-linkなどは特に記述されない ここが問題で, ②は内部リンクを削 ...

Chomsky Hierarchyにおいて, 各モデルがどのクラスに属するかを実験的に示した 各階層はオートマトンの性質と紐付いている RNNやTransformerは無限ステップにおいてチューリング完全であることが理論的に証明されているが, 有限ステップにおいて各モデルがどのクラスに属するかの研究は未だ発展中 例えば, Transformer ...

B4時代の輪講資料一覧です.

はじめに Transformerをベースとしたグラフ学習手法 (NeurIPS 2021) 構成要素は三つ Centrality Encoding Spatial Encoding Edge Encoding (in the Attention) 特筆すべき点として, この手法はGINやGCN, それからGraphSAGEといったGNN手法を一般化したものとなっているらしい Do Transformers Really Perform Bad for Graph Representation? 論文メモ 構成要素1. Centrality Encoding モチベーション Node Centrality, つまりノードがどれほど別のノードとつながって ...