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February 26, 2017

書談:小林雄一郎『Rによるやさしいテキストマイニング』

待望の小林先生の「やさテキ」購入しました。

『Rによるやさしいテキストマイニング』
著者:小林 雄一郎
発行:2017/2/17
出版:オーム社
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今まで、テキストマイニングを学ぶときは、
・テキストマイニングのツールの使い方
・統計学・データマイニングの知識
を別個に学ぶ必要がありましたが、本書とパソコンがあればだれでもテキストマイニングを始められるようになっています。
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はじめに

Part I 基礎編
第1章 テキストマイニング入門
1.1 テキストマイニングとは
1.2 社会で活用されるテキストマイニング
1.3 テキストマイニングの歴史

第2章 テキストマイニングの理論的枠組み
2.1 テキストデータの構築
2.2 テキストデータの分析

Part II 準備編
第3章 分析データの準備
3.1 データセットの構築
3.2 テキストファイルの作成.
3.3  CSVファイル
3.4 テキスト整形.

第4章 データ分析の基本
4.1 R のインストールと基本操作
4.2 ベクトルと行列
4.3 データの要約..
4.4 文字列処理.
4.5 ファイルの読み込み

第5章 データの視覚化
5.1 ヒストグラム
5.2 箱ひげ図
5.3 モザイクプロット
5.4 散布図

Part III 実践編
第6章 基本的なテキスト分析
6.1 形態素解析
6.2 単語の頻度分析
6.3 n-gramの頻度分析
6.4 共起語の頻度分析

第7章 発展的なテキスト分析
7.1 複数データの頻度解析.
7.2 頻度の標準化と重み付け

第8章 基本的な統計処理
8.1 検定と効果量.
8.2 相関と回帰

第9章 発展的な統計処理
9.1 テキストのグループ化
9.2 テキストの分類.

第10章 英語テキストの分析
10.1 用例検索.
10.2 単語とn-gramの頻度分析
10.3 共起語の頻度分析
10.4 語彙多様性とリーダビリティの分析
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コマンドも丁寧に書いてあります。

Photo

文系の人にはちょっと辛いかもしれませんが、慣れですね。
多くの人がテキストマイニングに挑戦し、新たな知見を得られるとビッグデータ時代も楽しいですね。

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February 24, 2017

科学と市民(Twitter短文連投)

久しぶりにTwitterで連投した。こういうときTwitterは便利だ。
https://twitter.com/ama_sci

科学と市民(1)
日本人は昔から自然科学への関心が強いと言われている。科学と言っても幅が広い。日常的に植物を育てるのも科学への関心と言えるし、岩石の調査や収集もそれと言える。科学雑誌の売り上げだけでどうこう言えるものではない。

科学と市民(2)
小中学校で言えば、理科実験が好きと答える生徒は多い。化学式とか数理的法則が多く出てくると理科を嫌う生徒が増えてしまう。

科学と市民(3)
科学教育をしっかりやればニセ科学を信じる人は減ると言う人がいるのはそれはあまり相関性がない。科学者でさえオカルト的なもの信じるのだから理性や知識の問題ではないのだ。

科学と市民(4)
数学や理科が好きだと理学部や工学部に進学しそうなものだが、必ずしもそうではない。世の中の動向や大学の難易度によって進学先を決定する。ワカモノはクールなのである。

科学と市民(5)
昔の高校は生物、化学、物理、地学を全て網羅して教えていたと50代以上の人は言うのだが、それはごく一部、理科は最低限しか教えられていない。今の指導要領をしらないので現行はどうなっているか私も知らない。

科学と市民(6)
戦後70年を経て科学で括られる知識は指数倍で増えている。市民が全部網羅するのは不可能である。「科学嫌いが日本を滅ぼす」といかいう奇天烈な言説を唱える老人は早く死んでしまえばいいのだ。

今のところ反応はないw。人気blogランキング・自然科学にぷちっとな【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

February 22, 2017

掲示板

新掲示板と名乗りましたが、いつの頃からか通知メールが着かず、放置してましたが、書き込みはあったようですね。

確か初めのうちは、通知があったのですが。

ふーむ。なぞである。

毎日管理画面を見に行くことにしましたので、今は書き込みしてくださいってもわかります。

しかし、どんどんサービスを削除していくニフティ。
ココログもいつまで続くのやら。

February 12, 2017

第10回テキストマイニングシンポジウム

第10回テキストマイニングシンポジウムの2日目に行ってきました。
初大阪上陸です。

2日目:2月10日(金)

◆09:00~10:30 文書の品質と可読性  [座長: 小早川 健(NICT)]

(13)[IFAT] 09:00 - 09:25 確率的言語モデルに基づく効率的閲読のモデル化
二階堂 学(東京工業大学)・藤井 敦(東京工業大学)

(14)[NLC] 09:25 - 09:50 業績推定とのマルチタスク学習による決算短信からの重要文抽出
磯沼 大・○藤野 暢・浮田純平・村上 遥・浅谷公威・森 純一郎・坂田 一郎(東大)

(15)[IFAT] 09:50 - 10:15 Plagiarism Detection Based on Citation Contexts
Soleman Sidik (Tokyo Institute of Technology)・Fujii Atsushi (Tokyo Institute of Technology)

(16) 10:15 - 10:30ディスカッションタイム

◆10:40~11:40 招待講演(2)  [司会: 藤井 敦(東京工業大学)]
100歳を迎えたリーダビリティー研究:その誕生から最新動向まで野本 忠司 (国文学研究資料館 准教授)

◆13:20~13:45 国際会議報告
(18)[IFAT] 13:20 - 13:45 SIGIR2016参加報告
野本 昌子(ヤフー株式会社)・マク ヒンチュン(ヤフー株式会社)

◆13:55~15:55 一般ユーザからの知識獲得  [座長: 嶋田 和孝(九工大)]

(19)[NLC] 13:55 - 14:20 震災被災者のソーシャルメディア分析を通じたメンタルケアの可能性
○青木竜哉(東工大)・那須川哲哉・吉川克正(日本IBM)・高村大也・奥村学(東工大)

(20)[NLC] 14:20 - 14:45 感情分析を用いた口コミサイトのレビュー分類システムの開発
○安藤 瞭・原 紳・渡邊信一(宇都宮大)

(21)[NLC] 14:45 - 15:10 音楽プレーヤアプリの利用者がコンテンツの再生中に投稿するツイートの調査
○安田研二・渡辺靖彦(龍谷大)

(22)[NLC] 15:10 - 15:35 Dating Serviceのデータを用いたWord2Vecによる趣味・嗜好の類似度算出
○明畠利樹・中西健太郎・岩本拓也(ミクシィ)

(23) 15:35-15:50ディスカッションタイム

このシンポは夏は東京渋谷、冬は大阪、それぞれで行われています。
夏は去年も一昨年も行ってきました。
第7回テキストマイニングシンポジウム

昨夏のは参加したもののレポートする時間が取れず、昨冬の大阪は体力的に行ける感じではなかったですね。終了後事務局に問い合わせたところ、予稿集は売り切れで紙媒体はないとのこと。これは冬も行かないと情報が入手できない、とばかりに高速バスを予約して申し込んだのでありました。

期待通りバラエティに富んだ楽しい発表会でした。
特に午後の「一般ユーザからの知識獲得」はアマサイの研究にも関係があり、興味津々でした。という割に眠気が襲い、最初の2つは夢うつつだったのですがw

(21)「音楽プレーヤアプリの利用者がコンテンツの再生中に投稿するツイートの調査」というのは、Twitterの#Nowplayingというタグを拾って、人はどういうときどういう曲を聴いているかということを機械学習して分類するというものです。この結果は業界の人が知れば、協調フィルタリングを使ってこの人はどのような音楽を聴いていてどのような曲を推薦すれば買ってくれるかという市場調査に役立つと評判がよかったです。

アマサイが興味を持ったのは、(22)「Dating Serviceのデータを用いたWord2Vecによる趣味・嗜好の類似度算出」というものです。
ネット婚活で相手を探すのはめんどくさいw、だから自分のプロフィルから適合する相手を自動的に選んでくれるシステムを構築したというものです。なんだかふざけている研究のようですが、Word2Vecを使って嗜好行列ベクトルを作り機械学習にかけるという至極真っ当なシステムでした。

この日の発表を聴いて、アマサイはどうも難しいことばかりに目が行ってしまい、テキストマイニングの可能性を狭めていると感じました。

もっと機械学習を勉強して、ツールを自由自在に使えるようになり、論文をばしばし書きたいと思います。


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February 05, 2017

機械学習のススメ

修論がらみで機械学習のライトトーキングを頼まれました。
何か書籍を買わなければ、と思ったら、先月買ったばかりの本が見つかりました。

『事例+演習で学ぶ機械学習-ビジネスを支えるデータ活用のしくみ-』
著者:速水悟
出版:森北出版
発行:2016年4月28日

第1章 ネット時代のデータ活用
第2章 データマイニングと機械学習
第3章 識別:線形識別とその発展形
第4章 予測:線形回帰とニューラルネットワーク
第5章 決定木
第6章 テキストマイニングと評判分析
第7章 推薦システム
第8章 ソーシャルネットワークの分析
第9章 検索連動広告
付録 R言語による演習

Kikaigakushu

機械学習はRとかWakeなどフリーソフトがあるので、結構簡単に試せます。
問題は何のデータを機械学習にかけるか、です。

ビジネスで何らかのデータを持っている人はそれをこのようなテキストに沿ってマイニングすればよいと思います。

特にそのようなデータを持ち合わせていない人はテキストマイニングに挑戦することをお勧めします。

ブログやTwitter、Amazonの商品評価など、フリーのテキストがたくさん落ちています。
そのテキストの傾向性などを解析することができます。

KHcorderなどフリーのテキストマイニングソフトもあります。
フリーの場合、辞書を整備する必要があります。

人工知能ブームのおかげで関連情報もたくさん出ています。

機械学習をやっていると「人工知能の研究しています」と言ってもウソではないので。
(^_^;)

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February 02, 2017

映画『あん』

先日、BSで映画『あん』を見ました。
上映中に行きたかったのですが、忙しい時期でなかなかいけませんでした。

テレビで見られてよかったですが、やはり劇場で見たかったですね。

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映画「あん」で問いかけた「生きる意味」とは 原作・ドリアン助川さんに聞く

物語は、罪を犯して出所し、借金を抱えながらどら焼き店で働く千太郎(永瀬正敏)の店に、年老いた徳江(樹木希林)がアルバイトを志願することから始まる。徳江が小豆に語りかけながらゆでる餡(あん)のおいしさに、店は評判となり繁盛する。徳江はハンセン病療養所に住み、所内で菓子作りを学んでいた。しかし店主は、徳江の曲がった指を見て仙太郎に命じる。「あの人、『らい』よ。やめてもらってちょうだい」。風評が広がったのか、店への客足は遠のき始める。徳江もいつしか店を去るが、千太郎と常連客の中学生ワカナ(内田伽羅)は、ハンセン病療養所に住む徳江を訪ね、交流を深めていく。

・キャスト
徳江 - 樹木希林
千太郎 - 永瀬正敏
ワカナ - 内田伽羅
佳子 - 市原悦子
どら春のオーナー - 浅田美代子
ワカナの母 - 水野美紀
陽平 - 太賀
若人 - 兼松若人

1996年に「らい予防法」は廃止されましたが、それ以前にもらい病を扱った作品はありました。松本清張の『砂の器』は有名ですね。
2004年のTBSテレビでやったやつは、千代吉が大量殺人者という前科者という設定でした。これでは、『砂の器』を原作にした意味がありません。残念な映像化でした。

現代までらい病患者を隔離していたのは日本だけです。
たぶん、明確な差別がない(肌の色とか容姿)国だから被差別者を特定したかったのでしょうね。

前科のある千太郎とらい病患者である徳江が甘いドラ焼きで繋がれ、やがて離れ離れになってしまう。やさしくも切ない物語です。

映画全編で原作者のドリアン助川のメッセージ「誰もが意味を持ってうまれてきた」が突き付けられています。

今もらい病患者に向けられている差別を思うと胸が締め付けられるようです。

徳江が言う
「あんこみたいに甘いものにはね、塩気が少しあると甘味が強まるの。こういうお汁粉には塩昆布みたい固いものが合うわね」
という言葉は、苦難は人生の甘味を引き立てるという比喩でしょうか。

それにしても、徳江や千太郎の人生は塩気が効きすぎています。

西武線の通る桜並木は東京都東村山市だそうです。

都心から離れてはいるが、ド田舎ではない東村山は、千太郎や徳江が住むにはちょうどいい場所だったかもしれません。

日本映画は斜陽と言われていますが、毎年このような秀作が作られています。

私はバリバリハリウッドの映画ではなく、こういう人の温かみを感じる作品が好きです。

海外で評判がよかったのもうれしいですね。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

January 30, 2017

機械学習ライブラリ「TensorFlow」とはなんぞや

おもしろそうだと思ってアクセスしてみたけどたいしたことなかった。

Googleの開発者が作った3時間でディープラーニング(深層学習)をスライドとムービーで学べる集中レッスン

ニューラルネットワークを用いた機械学習の「ディープラーニング(深層学習)」は人工知能(AI)開発に欠かせない技術であり、AI以外にもGoogleフォトの画像の自動タグ付け機能やAmazonのレコメンド機能など、すでに実用化されている技術に活用されています。そんなディープラーニングを開発者が学習するためのとっておきの方法をGoogleのクラウド開発者がブログで紹介しています。

Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. | Google Cloud Big Data and Machine Learning Blog | Google Cloud Platform

Googleでクラウドプラットフォームの開発を行うマーチン・ゴーナー氏は、「技術者がディープラーニングを学ぶには、ネット上にあふれている情報が難しすぎて学習できないはずだ」と感じたとのこと。ディープラーニングを解説する開発者向けの情報では、解説を理解する前提として「交差エントロピー」「勾配消失」などの難解な概念が当然のように用いられているため、門外漢の開発者にはとうてい理解できない内容だというわけです。

あまりにも難解な内容があふれている状況に「ゴーナー君。積分は幼稚園で学習しただろう?」という大学教授の叱責を思い出してしまったゴーナー氏は、博士号を取得することなく開発者がディープラーニングのテクニックを学べる方法を開発することにしました。ゴーナー氏が開発したのは、Googleの機械学習ライブラリ「TensorFlow」とディープラーニングの仕組みを合計3時間で学ぶという集中レッスン。この集中レッスンでは、「畳み込みニューラルネットワーク」「再帰型ニューラルネットワーク」などの基礎的なネットワーク構造に焦点を絞っているそうです。

ディープラニングだけ追っていてもだめですよ、強化学習を取り込まないとね。

ところで、CQ出版社の「Interface」でGoogleの機械学習ライブラリ「TensorFlow」を扱ってる!って驚いていた人がいたんだけど、ソフトウエアの人ってCQ出版社の本とか読まないのかね、まあ、ハードウエア系の本なんですけどね。

機械学習まわりはずっと特集組んでるだけどな。

この記事で気づいたので、私も買っておこう。
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Interface2017年3月号

第1章

ビギナから使える世界トップのAIライブラリON!

ラズパイからOK!Google人工知能で広がる世界

Appendix 1
Googleの人工知能ライブラリTensorFlowを勧める理由

Appendix 2
Google人工知能ライブラリTensorFlowの正体

第2章
試せるぼくらの小規模スマート農業!?
ラズパイ×Google人工知能...キュウリ自動選別コンピュータ

第3章
Googleを使った学習&判定プログラムをラズパイにONする手順
人工知能キュウリ・コンピュータを動かしてみる

第4章
ターゲット「キュウリ」選別に適したデータ&アルゴリズムの検討
ステップ1...設計方針を決める

第5章
話題の人工知能アルゴリズム「ディープ・ラーニング」初体験
ステップ2...キュウリ・データの学習

第6章
最初はPCで試すと便利
ステップ3...人工知能キュウリ判定

第7章
ほこりや土が舞う環境でも組み込んでしまえば安心
ステップ4...キュウリ用人工知能をラズパイで動かす


強化学習が大事というのは指導教授の受け売りです。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板が不調ですただ今調査中。

January 29, 2017

統計学は最高のガクモンかもしれない

アマサイは統計学に夢中であります。
修論でテキストマイニングと手法を使ったのですが、
そこでは統計学が必修科目です。
まあ、統計計算はソフトがやってくれるわけですが。

研究中行き詰ったとき読んだ本がこれでした。

●「統計学が最強の学問である[実践編]ーデータ分析のための思想と方法」
著者:西内 啓
発行:2014/10/24
出版:ダイヤモンド社
https://www.amazon.co.jp/dp/4478028230/
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テキストマイニングの親戚、データ分析について、ほとんど数式を使わず説明しています。
この本で行き詰まりを解決したわけではないですが、
知識を得たことで気持ちが楽になりました。

統計学が最強の学問である、かどうかはわかりませんが、西内先生の著作は大きな知恵を与えてくれます。

【目次へ】

序章 ビジネスと統計学を繋ぐために

01 ビジネスと統計学のギャップなはぜ存在するのか

02 「把握」と「予測」、そして「洞察」の統計学

第1章 統計学の実践は基本の見直しから始まる

    ──「平均」と「割合」の本質

03 「洞察」の統計学に必要な3つの知識

04 じつは深い「平均値」

05 なぜ、平均値は真実を捉えることができるのか?

06 標準偏差が示す「たいていのデータの範囲」

第2章 統計学が「最強」であるもう1つの理由

    ──標準誤差と仮説検定

07 あわて者とぼんやり者の間にある「最強」という考え方

08 「誤差の範囲」とデータの数の関係

09 不毛な議論に終止符を打つ仮説検定の考え方

10 z検定であわて者を諌めろ

11 少ないデータのためのt検定とフィッシャーの正確検定

12 検定の多重性とその処方箋

第3章 洞察の王道となる手法群

    ──重回帰分析とロジスティック回帰

13 統計学の王道「回帰分析」

14 回帰直線はどのように求められるのか?

15 複数の説明変数を一気に分析する重回帰分析

16 ロジスティック回帰とその計算を可能にする対数オッズ

17 回帰モデルのまとめと補足

18 実用的な回帰モデルの使い方 ──インプット編

19 実用的な回帰モデルの使い方 ──アウトプット編

第4章 データの背後にある「何か」

    ──因子分析とクラスター分析

20 心理学者が開発した因子分析の有用性

21 因子分析とは具体的に何をするのか?

22 クラスター分析という基本思想

23 k-means法によるクラスター分析

終章 統計手法のまとめと使用の手順

24 本書のまとめ

25 ビジネスで用いる場合の分析の手順

26 本書では得られない3つの知識
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アマサイにはクラスター分析あたりが必要だったのでためになりました。

ロジスティック回帰は使いませんでしたが、先輩の研究で導入されていたので、それがよくわかりました。

また、統計を勉強しなおしています。

アマサイが修論で苦しんでいる間にさらに続編が出ていたようですね。

●「統計学が最強の学問である[ビジネス編]ーデータを利益に変える知恵とデザイン」
著者:西内 啓
発行:2016/9/16
出版:ダイヤモンド社
https://www.amazon.co.jp/dp/4478100764/
Nisiuti_toukei

これも読んでみます。

放送大学で放映している「心理統計法」はとっても役に立つよ。みんなも見てみてね。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板がなぜか反応しません。ただ今調査中です。

January 27, 2017

京都賞2016

京都賞2016年度の発表がありました。
http://www.kyotoprize.org/

<先端技術部門 情報科学>
金出 武雄
日本 / 1945年10月24日
ロボット工学者
カーネギーメロン大学 ワイタカー記念全学教授

<基礎科学部門 生命科学(分子生物学・細胞生物学・神経生物学)>
本庶 佑
日本 / 1942年1月27日
医学者
京都大学 名誉教授

<思想・芸術部門 思想・倫理>
マーサ・クレイヴン・ヌスバウム
(Martha Craven Nussbaum)
アメリカ / 1947年5月6日
哲学者
シカゴ大学 エルンスト・フロインド法学・倫理学特別功労教授

どなたもしらん(*´Д`)

金出 武雄


コンピュータビジョンとロボティクス分野での先駆的かつ実践的研究

金出博士はコンピュータによる画像認識研究の先駆的研究にまず取り組み、ニューラルネットワークによる学習に基づく顔検出手法を提案した。この手法は顔検出率を飛躍的に向上させて、実用的に利用ができるレベルにまで押し上げた。
さらに、動画像をもとに外界の立体構造と運動を認識する問題に取り組み、物体の動きを表すオプティカルフローの推定の基礎となる頑健なアルゴリズムを提案した。加えて、物体の動きから3次元形状を復元する問題に対して特異値分解に基づく3次元復元法を提案した。これらは今日の映像処理の基本となっており、画像をもとに動的な3次元世界を認識する手法を大きく進展させたのである。
特に注目すべきは、自動運転の研究である。1985年から始まった自動走行車のプロジェクトは、今日の自動運転技術のさきがけとなった。車に設置した距離センサとカメラからの情報に基づいて、レーンの認識と変更、障害物の検出と回避、他の車の検出などをリアルタイムで行う人工知能システムを世界で初めて構築した。その成果を実証するために“No Hands Across America”という壮大なデモンストレーションを行ったのである。これはアメリカ大陸を横断するもので、東部のピッツバーグから西海岸のサンディエゴまで約4,500kmをほとんどハンドルから手を放して走行するという画期的な成果を残した。このデモンストレーションが自動運転の実現に道筋をつけた意義は大変大きいものであった。

本庶 佑

抗体の機能性獲得機構の解明ならびに免疫細胞制御分子の発見と医療への展開

我々の体で生体防衛に働く抗体は骨髄に由来するB細胞で作られる。B細胞の発生過程で、抗体遺伝子は可変部領域の遺伝子断片の組換えを受け、様々な抗原に結合する多様性を身に付ける。その後リンパ組織でB細胞が抗原に曝され活性化されると、可変部領域に体細胞超突然変異(SHM)が起こり抗原結合の親和性が増すとともに、IgM、IgG、IgE、IgAなどクラスと呼ばれる異なった定常領域を持ち、異なった生物活性を発揮する抗体が産生される。しかし、異なったクラスの抗体が産生される機構もSHMの機構も不明であった。

本庶佑博士は、1978年に前者に関して抗体の重鎖遺伝子が部分的に欠損して異なったクラスの抗体遺伝子を作り出すクラススイッチ組換え(CSR)モデルを提唱し、その後多くの論文でこれを実証した。ついで、1999年に活性化誘導シチジンデアミナーゼ(AID)を発見し、引き続く研究で、これがCSRのみならず、SHMにも必須の酵素であることを明らかにした。これにより、免疫の基本原理の一つである抗体の機能性獲得のメカニズムが明らかになった。

マーサ・クレイヴン・ヌスバウム

ケイパビリティ・アプローチによる正義論の深化とその実践

ヌスバウム博士の仕事の中でも特に有名なのが、人間におけるケイパビリティ(capability:潜勢能力)の開花をめぐる理論である。これは、経済学者アマルティア・セン博士との長年にわたる共同研究の成果をさらに独自に展開したもので、ヌスバウム博士は、各人が「何かになったり何かをしたりする」可能性としてのケイパビリティを拡げ、十分に開花させることを、政治が実現すべき正義の基準であると提唱した。たとえば貧困問題も単なる財の欠如ではなく、ケイパビリティの発展が閉ざされていることと捉え直し、そうした角度から、具体的な福祉政策や発展途上国への開発援助を論じてきた。
ヌスバウム博士は、健康や身体の不可侵性のみならず、自由な想像力、批判的な思考、他者や他の生きものに対する濃やかな気遣いなどを個人のケイパビリティとしてリストアップする。そのリストは、ジェンダーの平等や児童福祉の政策に関する議論と人間開発の評価の基軸として活用され、さらには人権学習における教材として各国で使用されている。博士はまた、民主主義の基礎となるリベラル・エデュケーションと、異なる文化への想像力を陶冶しそれらとの共存を模索する多文化主義教育の必要を強く唱え、インドをはじめとして文化的背景を異にする人々とのきめ細かな論議をも数多く試みてきた。
ヌスバウム博士はまた、法の感情的な起源についての研究、とりわけ怒りや嫌悪、羞恥などのネガティブな感情の本性が犯罪やそれに対する制裁といかに結びついているかの分析を重ね、刑罰政策や立法論にも影響を与えてきた。こうした研究は、「異なる者」への排撃が日々昂進しつつある現代世界において、その根源的問題性を摘出し、解決に向けた新たな指針を示すという実践的な意義をもつものである。

アマサイの範疇にあるのはかろうじて金出先生の自動運転の研究か。
本庶先生の業績至っては目がテンである(´・ω・`)
ヌスバウム博士の正義論の研究も興味あります。
日本語で読める本はないのか。

ぐぐったら邦訳もありました。
・Women and Human Development: the Capabilities Approach, (Cambridge University Press, 2000).
池本幸生・田口さつき・坪井ひろみ訳『女性と人間開発――潜在能力アプローチ』(岩波書店, 2005年)

・Hiding from Humanity: Disgust, Shame, and the Law, (Princeton University Press, 2004).
『感情と法―現代アメリカ社会の政治的リベラリズム』河野哲也訳、慶應義塾大学出版会、2010年

・Frontiers of Justice: Disability, Nationality, Species Membership, (Belknap Press, 2006).
『正義のフロンティア――障碍者・外国人・動物という境界を越えて』、神島裕子訳、法政大学出版局、

・Liberty of Conscience: In Defense of America's Tradition of Religious Equality, (Basic Books, 2008). 『良心の自由―アメリカの宗教的平等の伝統』河野哲也監訳、慶應義塾大学出版会、2011年

・Not for profit: why democracy needs the humanities, Princeton University Press, 2010.
『経済成長がすべてか?―デモクラシーが人文学を必要とする理由』、小沢自然・小野正嗣訳、岩波書店, 2013年

さっそく、『経済成長がすべてか?―デモクラシーが人文学を必要とする理由』を読んでみよう。

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January 25, 2017

理系と文系の真ん中、それが科学史

隠岐さや香さん、広島大学から名古屋大学に移られたのだな。
ちっとも気づかなかった。修論でそれどころではなかったからな。

プロフィール

東京都出身。東京大学大学院総合文化研究科博士課程満期退学。博士(学術)。フランスの社会科学高等研究院(EHESS)留学後、日本学術振興会特別研究員(PD)、東京大学特任研究員、玉川大学GCOE研究員、広島大学大学院総合科学研究科准教授、のち名古屋大学大学院経済学研究科教授。

科学が社会の中でどのような位置づけを与えられてきたか、という問題関心から「科学者」という職業がいかに構想され、制度的な位置を与えられてきたかを研究している。目下のところ、17~18世紀の科学アカデミー史研究によりそれを行っている。

また、自然科学と社会科学の分岐など、諸科学間の役割分担の様子、科学と非科学の境界など、人間の文化活動としての科学の営みがいかなる「周縁」や「境界」を作り出すかについても関心を持っている。昨今は18世紀西洋における「エコノミー」概念と数学の関係、および同時期における確率論と論理学の関係などに関心を持っている。

もうないかもしれんが、隠岐さんがポスドク時代に作っていたウェブサイトをよく見ていた。インターネットで科学史の情報を集めるのが楽しくてしょうがない時期であったのだ。

科学史メーリングリストというのもあったのだが、北大の先生が退官なさってクローズされてしまった。北大のサーバーを使っていたのでね。

今はTwitterがその役目をはたしているのかな?

アマサイが科学史を好きなのはまさにこれだ!
文系? それとも理系? いや真ん中系。 ー「科学史」とは何か
科学史家・隠岐さや香氏インタビュー

―― なるほど、お話を聞いていると、科学史は理系というよりは文系よりの学問なのかな? と思ったのですが、実際はどうなんでしょうか?

大学によって文系っぽい授業をしているところも理系っぽい授業をしているところもあるので、真ん中系なんだと思います(笑)。一般教養と言えるかもしれません。

だから「好奇心をもったら、気軽に勉強できるよ」と高校生には伝えたいです。ただ先生によって教える内容はだいぶ違うので気をつけてください。例えば理工系の大学では、さまざまな定理であったり、電磁誘導の歴史であったり、数学の方程式がさらっと展開されるような授業のほうが好まれるでしょうから、わたしのように制度の歴史を研究している者は授業がやりづらいかもしれませんね。

あと電気通信大学で授業をされている佐藤賢一さんは、江戸時代の数学を研究されているので、試験に江戸時代の図形問題を出されると聞きました(笑)。文系の方はきっと、そんな問題をみたら「ぎゃーっ!」ってなると思いますが、電通大ならそれが面白いんだって学生もたくさんいるんでしょう。

一方で、数式なんてみるのも嫌だけど、「科学ってなんだろう」、「科学と文化ってどんな繋がりがあるんだろう」、「宗教とどんな関係があるんだろう」といった疑問を持っている人にも科学史は面白いと思います。「ダーウィンの進化論が、人種差別や女性差別に影響があった可能性がある。ダーウィンの追随者が普及させた説が、文明の発展段階の話に繋がり、植民地主義を正当化した」といった話をすると、目をキラキラ輝かせる学生もいるんですよね。そんなのどうでもいいって人もいますが(笑)。

物理も電気も哲学も歴史も好きなアマサイにはぴったりなわけだ。

今はそれと同じくらいおもしろい情報学というものに取りつかれている。

放送大学の卒業研究も科学史だったからね。
http://page-only-one.cocolog-nifty.com/imotora7/2010/07/post-f5ca.html

また、機会があったら、科学史のけんきゅーもしてみたいな。

トーマス・クーンはアマサイの原点です。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

January 23, 2017

かなりすごい物理学者:田中宗

ひさびさにかなりすごい人シリーズです。

田中さんのお仕事はTwitterで知りました。
https://twitter.com/tnksh

量子アニーリング法(クラスタ分析への適用)

情報科学の中心的な課題の1つに、与えられた問題の最適解を求めるという最適化問題と呼ばれるものがある。最適化問題は一般に難しく、それぞれの問題の特性に応じたアルゴリズムや、汎用性があり、かつ実装が容易な数値計算アルゴリズムが数多く考案されてきている。 多くの場合には、物理学の言葉に焼き直すと、与えられたハミルトニアンの基底状態を求める問題と等価となる。 そのため最適化問題を効率良く解く手法の開発は、情報科学の問題としてだけではなく、物性科学や統計力学においても極めて重要な問題である。 物理学の知見を活かした汎用的アルゴリズムの一例として、交換法[A]やシミュレーテッドアニーリング法[B]と呼ばれる方法があり、幅広い分野で適用されている有用な手法である。 シミュレーテッドアニーリング法では、温度パラメータを変化させることにより、熱揺らぎを巧みに制御することで、安定状態を探索するアルゴリズムである。 一方、シミュレーテッドアニーリング法の類似アルゴリズムとして、量子アニーリング法と呼ばれる手法が開発された[C,1]。 量子アニーリング法では熱揺らぎの代わりに量子揺らぎを巧みに制御することで、安定状態を探索する。 取り扱いが容易で、性質が明確に理解される統計力学的モデルに対する量子アニーリング法の有用性はよく研究されてきている。 そこで我々は、情報工学における重要な課題の1つである、クラスタ分析に対する量子アニーリング法の有用性を検討した。 クラスタ分析は解の空間が非常に大きく、また幾つもの準安定状態があるタイプの問題であるから、工夫された方法を用いない限り、良い解を見つけることができない問題である。 我々は熱揺らぎと量子揺らぎを同時に巧みに制御する「熱・量子同時制御型アニーリング法」を用い、実データを用いたクラスタ分析の問題を解析した。 その結果、通常のシミュレーテッドアニーリング法よりも良い解をほぼ同程度の計算実行時間で得ることに成功した[2,3]。 実用的な問題に対する量子アニーリング法の適用はまだ殆ど無く、量子統計力学・計算物理学・情報科学・情報工学の境界領域としての研究としても意義深いと考えられる。

機械学習と量子情報を併せるですと!
アマサイの好物と好物をまぜまぜした大好物であるではないですか!
本日も田中さんのご講演があったのですが、勤務中でしたので、いけませんでした。
残念です。
これからも田中宗さんのお仕事に注目していきたいです。

ああ、論文やHPのスライドを見ればいいのですよね、なるほど、なるほど。

今学齢期でないことが悔やまれる。いやいや、中年だからこそ学べることはあるはず。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

January 22, 2017

ポピュリズム2017

ホーキング博士が重要な指摘をしています。

「人類はかつてないほど危険な時期を迎えている」とホーキング博士が警告


This is the most dangerous time for our planet | UNLIMITED

ホーキング博士は「イギリスのEU離脱」と「アメリカのドナルド・トランプの大統領選出」という2つの出来事は、世界が変わっていることを示す象徴的なものだと考えています。そして、この2つの出来事の背景には、これまで十分にはケアされてこなかった中間層の存在があり、指導者たちに忘れ去られたと感じている中間層による「エリート層の否定」があるとのこと。そして、筋萎縮性側索硬化症という重い障害を持つにもかかわらず、科学技術の力によってコミュニケーション能力を維持して、研究を続けてこられた自分自身は、多くの人に否定された「エリート層」に含まれると述べています。エリート層の否定は学術・研究の否定につながり得るとホーキング博士は危惧しているようです。

このような事実を踏まえた上で、「最も重要なことは、イギリス・アメリカの選挙で示された民意に対してエリートたちがどのように反応するかだ」とホーキング博士は述べています。選挙結果を否定して、無視するような行動は完璧な間違いだとホーキング博士は考えています。

ホーキング博士によると、科学技術が進歩してグローバル化が進んだ影響で伝統的な製造業の雇用が減少してきており、今後は人工知能(AI)技術の発展によって中間層の雇用にさらなるダメージが与えられる可能性があり、創造的な仕事や管理する立場の仕事と職を失う人たちとの間で生じる経済的な不平等は世界的に拡大・加速してくとのこと。ホーキング博士は「これは避けられないことで、進歩でもあり、しかし社会にとっては破壊的なものだ」と述べています。そして、この経済的な不平等の加速には、インターネットが寄与していくとホーキング博士は指摘しています。

This is the most dangerous time for our planet | UNLIMITED
https://www.unlimited.world/unlimited/this-is-the-most-dangerous-time-for-our-planet

トランプが当選したとき、ニューヨークやボストンでインタビューしていて、
「トランプが勝利なんて信じられない!」
という地元民の声を紹介していました。

そこで、トランプ支持者っていねえだろ。

そういう都市生活圏じゃない人たちがトランプを指名したんだよ。

高学歴・高収入の人たちにNO!を突き付けたのがトランプ大統領登場やEU離脱だったんじゃないのかな。

私はヒラリー・クリントンの方が好感を持てるし、
英国はEUに留まるべきだと思っている。

しかし、かの国の半数以上の人たちは、現状維持に未来はないと感じていたんだね。

アマサイはつい最近まで不定期雇用者で、底辺とは言わないけど、日本での下層階級の生活をしていました。でも、友達はほとんどエリートで、(自分で言うのもなんだが)能力のある者が相応の収入が得られないという現実を知らないんだよね。

自分の身近にそういう人がいないから、貧困家庭の報道を聞いても他人事にしか思わないんだよね。

そこに大きな溝があり、ポピュリズムが発生する。

アマサイは必ずしもポピュリズムを否定しない。

トランプ大統領が世界を乱すとも限らない。

ブレグジットは英国だけの問題ではなく、EUのシステム疲労だとも言われている。

ポピュリズムが台頭するということは、全ての市民が慎重に考え、行動せよ、という啓示かもしれない。

TPPは締結されないようだが、それで絶望することはない。適切な対処が必要だ。

2017年は新しい希望の世紀の始まりだとアマサイは信じている。


アマサイはどんなときも絶望はしない。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

January 19, 2017

英文特許自動翻訳

特許ニュースにはひさしくアクセスしていなかったアマサイです。


高精度でセキュアな英文特許自動翻訳の提供開始


国立研究開発法人情報通信研究機構
株式会社みらい翻訳
日本特許翻訳株式会社
一般社団法人化学情報協会

高精度でセキュアな英文特許自動翻訳の提供開始 2017年1月18日

【ポイント】
■ 大規模な対訳データを活用した自動翻訳エンジンにより、従来よりも大幅に翻訳精度が向上
■ 特許翻訳固有の問題解決で化合物表記・図・表を含む特許公報の表記通りの正確な翻訳が可能に
■ 企業の情報機密管理上重要な特許情報をセキュアなクラウド上で、大規模に翻訳するサービスを展開

 国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT、本部: 東京都小金井市、理事長代行: 黒瀬 泰平)、株式会社みらい翻訳(みらい翻訳、本社: 東京都渋谷区、代表取締役社長: 栄藤 稔)、日本特許翻訳株式会社(NPAT、本社: 東京都中央区、代表取締役社長: 本間 奬)、一般社団法人化学情報協会(JAICI、東京都文京区、理事長: 小沼 和彦)は、高精度でセキュアな英文特許自動翻訳サービスを開発しました。
 本特許自動翻訳サービスは、NICTが開発した高精度な英日特許自動翻訳エンジンに対して、NPATとJAICIが読みやすさと正確性を向上させるための技術を適用し、みらい翻訳がセキュアなクラウド環境で提供するものです。本サービスは、2017年4月から提供を開始する予定です。

Nict1

セキュアなクラウド環境、というのがポイントだと思いますが。

自然言語処理研究者が懸命に機械翻訳研究してんのにこんなシステム、簡単にできちゃうんでしょうかね(簡単ではないのでしょうが)。

お試しに250文字とか言ってますが、特許請求の範囲(クレーム)は訳してくれるんでしょうか。

英日はできても日英はまだ難しいのかな。

どちらにせよ、特許翻訳者にはどう影響するのか。

しばらく様子をみましょう。

いずれの団体も機械翻訳を研究していたのは事実です。//人気ブログランキング(自然科学)に投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

January 17, 2017

また、会いましょう、ケネディ駐日大使(;_;)

アマサイがJFKフリークであることは、皆さんご存じかと?いや、初めて聞いたですと?

そうですか、そうですか、アマサイはケネディ大統領の就任演説を丸暗記するほどのファンなのです。
(まあ、英語勉強する人は、ケネディとキング牧師のスピーチは暗唱しますけれどね)

そのアマサイにとって、キャロライン・ケネディ氏が駐日大使になったことは驚きであり、喜びでした。

キャロライン・ブーヴィエ・ケネディ

父ジョン・F・ケネディと母ジャクリーン・ケネディの長女として、ニューヨークで生まれた。1960年の大統領選挙で父が大統領に選出された翌年、ホワイトハウスに入り、合衆国大統領の娘として世界的な関心を集めた。1963年11月22日に父が暗殺されると母とニューヨークに戻り、彼女の保護のもとでメディアの報道合戦には巻き込まれずに済んだ。学士号を取得して、セブン・シスターズの名門校ラドクリフ大学(1999年にハーバード大学と統合)を卒業後、コロンビア大学ロースクールを卒業して法務博士となり、弁護士資格を得た。現国務長官のジョン・ケリーが家庭教師だった。メトロポリタン美術館在職中に、ユダヤ系ウクライナ人の血を引くエドウィン・シュロスバーグ(英語版)と出会い、1986年に結婚した。結婚後もシュロスバーグ姓を名乗らず、旧姓のままである。なお、祖父のジョセフ・P・ケネディは駐英アメリカ合衆国大使(第44代)を務めたことがある。

ケネディ記念図書館の館長やハーバード大学ケネディ・スクールの顧問を務めた。キャロライン自身が直接政治活動をすることは少ないが、2008年の大統領選挙では叔父のエドワード・ケネディ上院議員とバラク・オバマ候補への支持を表明し、同陣営の副大統領候補者選考委員会で仕事をした。

駐加大使候補にもたびたび擬せられたが、ニューヨーク州選出のヒラリー・クリントン上院議員がオバマ政権で国務長官に就任することが明らかになると、その後継に意欲をみせた。CNNなどの共同世論調査では、過半数が「ケネディは上院議員になる資質を備えている」と答え、またケネディがヒラリーの後継となることには52%が肯定的、42%が否定的な反応を示した。しかし、2009年1月になって一身上の都合により上院議員の補填指名を受けることを辞退した。

そのケネディ大使が辞任されるとのこと、悲しみで一杯です。


https://www.facebook.com/usembassytokyo/?hc_ref=PAGES_TIMELINE&fref=nf

こちらこそ、3年間ありがとうございました。

貴方は私たちは希望と勇気を与えました。

そうです、女性が活躍するということは、その国の勝利を示しています。

日本もアメリカも勝利していかねばなりません。

このような、楽しいビデオもありがとう。

https://www.youtube.com/watch?v=7xuXlpvWw1I&feature=youtu.be


マジ悲しいっす。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

January 14, 2017

映画『疾風ロンド』

修論が一段落しましたので、映画を見てきました。東野圭吾原作、阿部寛主演『疾風ロンド』です。
勿論、原作は出たときすぐ読みました。

http://www.shippu-rondo-movie.jp/

大学の研究所施設から、違法生物兵器「K-55」が盗まれた。 研究所所長の下に届く犯人からの脅迫メール。 「人質は全国民。身代金の3億円を用意しろ」 警察には頼めない…しかも残された時間は4日間…。 そんな窮地に白羽の矢がたったのは、何故だか、しがない主任研究員。 秘密裏に生物兵器を捜す命を受けるも、全く手掛かりがない…。 そんな中、一本の電話が。 ≪犯人死亡!!≫ まさかの事態に呆然とする一方で、刻々と迫りくる大惨事へのタイムリミット。 生物兵器の行方も完全に不明になったと途方に暮れていたその時、犯人の遺品から僅かな手がかりを掴むのだった。 そこから浮かび上がったヒントは“日本最大級のスキー場”…。 スキー初心者、何だかちょっと頼りない中年男・栗林和幸が今、日本の未来を担う!?

Photo

阿部ちゃんはコメディがよく似合う。雪山だとみんな美男美女に見えますね。関ジャニ∞の大倉くんがかっこよく見えたのは初めてです。

濱田龍臣くんが大きくなったな。

ムロツヨシの使い方が絶妙でツボでした。

堀内敬子、麻生祐未も大好きなので、阿部ちゃん出演以外も見どころがありました。

すぐ地上波放映するでしょうが、スキー場の格闘はスクリーンで見ていただきものです。

これからは映画を見る時間、本を読む時間もできるので、ブログ更新もできるかな。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

January 07, 2017

量子テレポーテーション

NHKで報道したのは大きいですね。

量子コンピューター実現に不可欠な技術開発 東大

現代のスーパーコンピューターでは何千年もかかると言われる極めて複雑な計算を、わずか数時間で解くという、夢の超高速コンピューター「量子コンピューター」の実現に向けて、東京大学のグループが世界的に注目されている「量子テレポーテーション」と呼ばれる現象をめぐり、重要な成果を得たことがわかりました。超高速コンピューターの実現に欠かせない、情報の瞬間移動を無制限に繰り返せるようにする新たな技術の開発の成功で、グループではことしから大規模な計算を精度高く行うための研究を本格化させることにしています。

量子コンピューターの実現に向けて重要な技術の開発に成功したのは、東京大学の古澤明教授のグループです。

量子とは、物質のもとになる原子や光子などのことで、古澤教授はカリフォルニア工科大学の客員研究員だった1998年に、離れている二つの量子の間で情報を瞬時に伝える量子テレポーテーションと呼ばれる現象を起こすことに世界で初めて成功し、注目を集めました。

この量子テレポーテーションについて、古澤教授のグループが実験装置の一部に特殊な工夫を加えることで、情報を瞬時に伝え合う関係にある量子を、無制限に作り出す技術の開発に新たに成功したことがわかりました。

私も古澤先生のブルーバックスを読んで、量子テレポーテーションというのを知りました。
それ以前にも量子コンピュータの本は出ていましたが。

Ryousihon

実は修論関係でずっと量子通信をおっかけていました。

こういうふうに報道されるとまるで自分の成果のようです。

今日、修士の口頭試問でした。終わってほっとしています。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

January 01, 2017

謹賀新年2017

あけましておめでとうございます。
今年もよろしくお願いいたします。

昨年は修士論文に追われ、あまり更新できませんでした。
そういう今も年明けの口頭試問に向けて資料を作っているわけですが。

修士が取れれば、研究者としての道筋ができます。
アマサイから一挙にサイエンチストに、ということはないと思いますが、
今年は仕事、けんきゅー、ブログ更新へとがんばっていきます。

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(市谷橋よりのぞむ)

今年は酉歳ですので、水森かおりの歌の白鳥のように羽ばたいていきたいと思います。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

December 25, 2016

ディープラーニング

ディープラーニングが話題になっています。

ぐぐったらwikipediaさえも以下の2冊に依拠してますね。
・小林雅一 『AIの衝撃 人工知能は人類の敵か』 講談社〈講談社現代新書〉
・松尾豊 『人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの』 KADOKAWA〈角川EPUB選書〉、

はい、2冊とも読みました。自分でブログにまとめるのはたいへんなので、そのまま引用します。

ディープラーニングは、ニューラルネットワークの多層化、特に3層以上のものに対し、1990年代に進められた脳、特に視覚野の研究や、「たった一つの学習理論(英語: One Learning Theory)」、ブルーノ・オルスホーゼンによるスパース・コーディング理論を基にしたアルゴリズムが実装されたものを指す。

これに画像などのデータを入力すると、情報が第1層からより深くへ伝達されるうちに、各層で学習が繰り返される[1]。この過程で、これまでは画像や音声などそれぞれのデータの研究者、技術者が手動で設定していた特徴量が自動で計算される。

特徴量とは、問題の解決に必要な本質的な変数であったり、特定の概念を特徴づける変数である。この特徴量を発見できれば、あらゆる問題の解決につながったり、パターン認識精度の向上や、フレーム問題の解決につながったりすると期待されている。この階層的な特徴量の学習が、ディープラーニングが従来の機械学習と決定的に異なる点である。

この技術は、画像認識や音声認識等の分野に活用される。2012年には、Googleの開発したグーグル・ブレインが、猫の概念を学習することに成功した。

元々はジェフリー・ヒントンらの開発したディープラーニングは層が直列されたシンプルな構造をしていたが、現在のアルゴリズムは複数に分岐していたりループ構造を持ったりするなどグラフ構造が複雑化している。そのため、基本技術をまとめて複雑なグラフ構造を簡単に実現できるようにしたフレームワークも公開されている。

というのも、以下のリンクが流れてきたからです。

2016年のディープラーニング論文100選

@sakaiakira  さんは以下のように述べています。

 2016年において、ディープラーニング業界は2015年を大きく上回る成果をあげました。  Alphagoが囲碁のプロ棋士に勝ち越した出来事は各界に衝撃を与えましたが、これは2016年におけるディープラーニング革命のほんの始まりに過ぎませんでした。2015年に人の認識率を超えた画像認識技術は画像認識にとどまらず、様々な分野に応用され始めています。  例えば、写真にキャプションを付けたり、キャプションから写真を生成したり(!)、ラフ画から詳細な絵を自動生成したり(!!)、近未来を予想したり(!!!)。一年前は遠い先のように思えた言語処理の分野も実用化が視野に入りつつあります。言語翻訳の分野では一部の欧米言語間において、文レベルの翻訳に関しては人間レベルをほぼ達成しました。会話レベルの音声認識技術も今や人の水準を超えつつあります。ディープラーニングの基幹技術においても革新的な進歩がありました。1つないし、少数のデータからの学習を可能にするone-shot学習関連技術やネットワーク規模を約50分の1に大幅に圧縮する技術が登場しました。かつてはブラックボックスと言われたディープラーニングの数学的背景についても理解が進み始めました。強化学習技術の進歩も著しく、人間にかなり近いレベルの自律学習能力が機械に備わるのはそう遠い将来では無いでしょう。

冬休みにはここで紹介された論文を1つでも理解できようにしたいです。

また、webのリンク張っておしまいか?ですと。アマサイブログはいつもそんな感じなんで(^_^;)//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

December 23, 2016

大学院科目『20世紀中国政治史研究』

今期は何をとち狂ったから中国政治史の科目をとってしまいました。

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●20世紀中国政治史研究('11)

主任講師: 西村 成雄
アジアの中の日本が、中国という政治的存在をどのように認識してきたのかを含め、100年中国の政治史を一望のもとに俯瞰しうる論理を提起したい。第一に、政治的支配の正統性問題からみた100年中国の変容過程と、第二に、正統性の対外的資源としての国際的地位の変容過程をあきらかにしたい。

-------
第1回
20世紀中国の政治空間 -その国民国家形成と正統性原理-

第2回

長い20世紀のはじまり -国際的条約の内部化と清朝正統性の再調達-

第3回
立憲共和制の国家正統性 -中華民国北京政府の政治変動-

第4回
中華民国再生への道  -新たな国家・政府正統性構築-

第5回
中華民国「党国体制」の正統性 -政治統合ともう一つの「党国体制」-

第6回
「党国体制」下の憲政移行プログラム  -「五五憲法草案」と西安事件-

第7回
日中戦争と国民政府正統性のゆらぎ  -「国民参政会」の新経路-

第8回
戦後中国における二つの正統性の相克  -その政治的帰趨-

第9回
中華人民共和国の国家正統性構築  -「冷戦」から」「中ソ対立」への17年-

第10回
「文化大革命」の正統性資源とその崩壊  -毛沢東政治の臨界点-

第11回
ポスト毛沢東・鄧小平時代の幕開け  -華国鋒からの実権奪取と改革・開放路線のスタート-

第12回
改革・開放の進展と六四天安門事件  -鄧・胡・趙のトロイカ体制と長老の抵抗-

第13回
六四天安門事件の後遺症と市場経済化の進展  -鄧小平時代の終焉-

第14回
新たな一党支配の正統性の模索  -江沢民「三つの代表」と胡錦濤「調和社会」-

第15回
21世紀中国における政治的正統性変容の諸条件
---------
西村先生とは、

○西村成雄(にしむら しげお、1944年2月12日- )は、日本の中国政治史学者、大阪外国語大学名誉教授。
大阪府生まれ。大阪外国語大学卒、1969年東京都立大学大学院修士課程修了。1986年「中国近代東北地域史研究」で立命館大学法学博士。大阪外国語大学講師、助教授、教授、2007年定年退官、名誉教授、放送大学教授。専攻は20世紀中国政治史。
著書[編集]
『中国近代東北地域史研究』法律文化社 1984
『中国ナショナリズムと民主主義 二〇世紀中国政治史の新たな視界』研文出版 1991
『張学良 日中の覇権と「満洲」』岩波書店 現代アジアの肖像 1996
『中国』監修・著 偕成社 きみにもできる国際交流 1999
『20世紀中国の政治空間 「中華民族的国民国家」の凝集力』青木書店 シリーズ中国にとっての20世紀 2004
-----------
とにかくですね、印刷教材(教科書)が厚い、他の教科書の1.2倍はありましょうか。もっとも、臨床心理士の科目はもっと厚いのですが。

ラジオ講義を聞いても意味がよくわからん。昼休みに聞いているので途中で寝ちゃうせいもありますが。

とにかく漢字が多いので、中国人の名前とか政策用語とかよく知らないので、音声だけでは意味がつかめない。

ということで参考資料を図書館から借りてきました。

『近代国家への模索 1894-1925〈シリーズ 中国近現代史 2〉』
(岩波新書) 新書 2010/12/18 川島 真 (著)

『革命とナショナリズム 1925-1945〈シリーズ 中国近現代史 3〉』
(岩波新書) 新書 2010/10/21 石川 禎浩 (著)

『社会主義への挑戦 1945-1971〈シリーズ 中国近現代史 4〉』
(岩波新書) 新書 2011/1/21 久保 亨 (著)

もちろん、全部は読めないので、所々参考にしています。

そもそも、清国からいつ中華民国、台湾に分裂?にしたかも知らなかったので。
それなのに大学院科目を取るってのが、無理くりでした。

でも、これで知識が増え、次につながればよいと思っています。

はい、ワタクシは情報学専攻です、これも情報学の一環ということで。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

December 22, 2016

自然言語処理

このブログ、備忘録のためでもあるのですが、その機能はすっかりTwitterに移ってしまいました。
が、しかし、検索するのはBlogの方がよく、、、

アマサイがけんきゅーしているのは自然言語処理と呼ばれている分野です。

なぜ、自然言語処理には可能性があるのか?


はじめに――自然言語処理の可能性

「自然言語処理」(以下、文脈から明らかな場合は「言語処理」と省略する場合も)は、人工知能の一分野に分類されることが多く、言語処理に機械学習を用いる場合もよくあります。

ただ、人工知能関連で一般にも知られるくらい今流行しているのは、ディープラーニングでしょう。それに比べると、自然言語処理は地味なジャンルだという印象があります。しかしそれでも、私は重要だと考えています。少なくとも、可能性はあると思います。

ではなぜ、重要なのか? 理由は以下で述べていきますが、あまり言語処理だと思われていないが、じつは言語処理の要素があるものを具体例として取り上げましょう。みなさんもよくご存じの検索エンジンです。

このサイトはざっくりわかっていいかなと思います。

参考書は以下がお勧めです。

小町守 監修『自然言語処理の基本と技術 (仕組みが見えるゼロからわかる) 』

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出版:翔泳社 黒橋 禎夫 著『自然言語処理』出版:放送大学教育振興会

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人工知能のキーは自然言語処理だとアマサイは思っています。

修論はまだ口頭試問が残っています。//人気ブログランキングに投票してください。【押す】。ご意見ご要望は新掲示板にお書き込みください。家主が確認の上、公開いたします。

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