自然言語処理スレッド　その３

ところでだ。「チンボがシコシコする」という日本語表現は、文法的に正しいのか？

チンボ「を」シコシコするのではなくて、チンボ「が」シコシコする。この場合、「チンボ」は主語となる。

オブジェクト指向で言う「集約」は２種類あって、全体（俺）と部分（チンボ）が繋がっている場合と、
全体（俺）と部分（チンボ）が別々になっている場合とが考えられる。けれども「チンボ」はそれ自体
が独立した生き物であり、所有者の意思とは無関係に、勃起して「シコシコする」。
例えば寝てる時にエロい夢みて朝起きてみたらチンコが勃起して射精してたとか。

違うか？

「頭がズキズキする」は良いが、「チンボがシコシコする」はダメな理由を、５０字以内で述べろ！

>>936
氏ねホモ野郎

>>936
理系全般板にほとんど同じ文体で連投してる人がいる
同じ人かな

今日は?めが?った
から
今日はあめが降った
を復元するようなタスクって自然言語処理であります？

今日はかめが勃った

今日はじめが喋った
　 　―― バカボンパパ

今日は、めがねった。
　　　ーー明日はツインテールでヌこう

>>939
クイズ番組の問題作成

ここまで読むの面倒だから有用なレスまとめてよｓ

今日こめがたった
今日うめがちった

含意認識の精度を高めるには、最終的にものの概念全てを、物理シミュレータや論理式に帰着させるしかないと思う。

＞庭に洗濯物を干したとたんに雨が降ってきた

「庭に雨が降る」＝「無数の水滴が庭に落下する」（物理シミュレータで表現）、庭⊂屋外、濡らす≒湿る（「自由水」増加）⇔「干す≒乾く」（「自由水」減少）。

物理シミュレータだと単に原子間力計算してるだけだから何が「庭」なのか分からない

>>947
＞何が「庭」なのか分からない

＜ウィキペディア　庭＞（庭（にわ）は、住宅などの施設の敷地内に設けられた、建造物のない広場である。）

だが、住宅とは何か、施設とは何か、敷地とは何か、建造物とは何か、広場とは何か、コンピュータは何も理解していない。
Google画像検索するといくつか出てくるが、コンピュータは何十枚の画像を見ても、それが何かを理解できるわけではない。
それぞれ全てについて、住宅とは施設とは敷地とは建造物とは設けるとは広場とはこうだ、という物理シミュレータと論理式が必要。

この人間社会のあらゆる概念をコンピュータに教え込まなければならないのだから、実に大変なことだ。

シミュレーションは関係ないだろ
あれは演繹系だ。
論理式探索は機械学習の本懐

動作するのは動画像処理とか画像処理系だよ
あっちの学習データと自然言語処理の学習データを繋げないと

>>949
＞シミュレーションは関係ないだろ
＞あれは演繹系だ。

実世界の状況を理解するには、物理シミュレータしかないとのこと。

　物理シミュレータを使うことの将来性について、横野氏は、「例えば、テーブルの上を転がるものを見たとき、
人はとっさに手を出してテーブルから落ちないようにします。ところが、今のロボットは、転がっているものを認識できても、
物理の法則に従ってそれがテーブルから落ちることまでは予測できません。人工頭脳が進展すれば、実世界の状況を理解し、
物理法則に従って変化する事象を物理シミュレーションによってモデル化し、将来を予測することもできるでしょう」と語る。
http://21robot.org/%E3%83%9B%E3%83%BC%E3%83%A0/introduce/NII-Special-2/

「目玉焼きが焼けた」と言ったら、台所のガスコンロの上にフライパンがあってその中に程よく焼けた目玉焼きが入ってる、
というくらいの推測能力は必要。少なくともトイレの便器に鍋をひっくり返すと目玉焼きが飛び出したなんて状況は考えられない。
また風呂に入っているといったら、寝室でドラム缶風呂に入っているという設定も不可能というわけではないが、現実味は乏しい。

＞転がっているものを認識できても、物理の法則に従ってそれがテーブルから落ちることまでは予測できません。

「ビリヤードテーブル」ならそんなことは考えられないはずだが、それは職場や家庭で一般的な状況ではない。

人間はテーブルの上を転がる物体の未来を物理法則から演算してるの？
単に経験から類推してると思ってた。

経験からだろ。
動画像処理だ。
マリオがジャンプしたら落下するのは物理法則か？

http://www.nikkei.com/article/DGXNASDG1101Y_R10C13A6000000/
人間はまだイシダイ程度の知能すら実現できていない

　言語モデルの欠点を補うべく数理モデルの後に登場したのがシミュレーションモデルである。シミュレーションモデルの利点
と欠点については既に多くの指摘がある（ｅ．ｇ．，Taber & Timpone, 1996）。ここで強調しておくべきは、社会科学者の言語的
アイディアをシミュレーションモデルに移植することは、数理モデルに移植するより容易である、という事情である。社会科学者
が考える人間の行動のメカニズムは、数式としてよりも if ...then〜型のルールの複合としてモデル化しやすい。また、
人間行動への様々な刺激（例えば「○○さんは△△をした。」といった情報）はビット列のコーディングが適している（e.g., Smith, 1988）。
　シミュレーションモデルの仕事は思考実験である。その真骨頂はモデルの前提の含意（予測）を効率的に導出することにある。
その意味でシミュレーションモデルは derivation machine といってよい。シミュレーションモデルの正統な利用目的は経験的なデータ
を再現するようなモデルを見出すことである。例えば Stasser （1988）は集団討議モデルの構築にあたり、討議参加者の発言や記憶、
および他の参加者の発言による影響を前提として導入した。そして実際の実験結果をよく再現するモデルを見出している。だがこうした
「正統」な方法以外にもシミュレーションモデルには有効な使い途がある。特定の要因だけを意図的に取り出してモデル化し、
そのモデルがいかなる帰結を導くかを検討することである。Kalick & Hamilton (1986) のモデルでは、一定数の男女がランダムに接触し、
相手の外見水準だけに応じてプロポーズしたりその受諾をする。こうしたモデルは現実からはほど遠い。しかしそのモデルの帰結は
現実のデータを解釈する上での多くの情報を伝えている。こうした「非現実的」なシミュレーションも isolating simulations (Kliemt, 1996)
として理論上の価値を持つといえる。
http://www.kyy.saitama-u.ac.jp/~etakagi/download/t000713/takagi99.rtf

数学文章題では、「跳ぶ」「飛ぶ」といったら軌跡と滞空時間、「走る」「動く」といったら速度と距離、
「接する」といったら接線と接点、「転ぶ」は停止時間と場所、と連想できるようなオブジェクト変数を予め用意しておきたい。

□問 1）距離-速度-時間の文章題
最初の飛行機がデンバーから東に 1 時間 200 マイルの速さで出発します．3 時間後，2 番目の飛行機が並
行するコースで，デンバーから東に1時間250マイルの速さで出発します．2番目の飛行機が最初の飛行
機を追い抜くのに何時間かかるでしょう．
? 問 1 の命題リスト [van Dijk and Kintsh 1983]
命題 1 出発する [飛行機 1, デンバー, 時間 1]
命題 2 速度 [命題 1, 毎時 200 マイル]
命題 3 方角 [命題 1, 東]
命題 4 後 [命題 1, 命題 5, 3 時間]
命題 5 出発する [飛行機 2, デンバー]
命題 6 方角 [命題 5, 東]
命題 7 位置 [命題 5, 命題 8]
命題 8 並行 [コース]
命題 9 速度 [命題 5, 毎時 250 マイル]
命題 10 何時間 [命題 11]
命題 11 追い抜く [飛行機 2, 飛行機 1] (top-level)
? 相当する状況モデル（個人間で異なるかも）
- 並行する2 機の飛行機，2 番目の飛行機が 1 番目を追い抜く瞬間 ... の表現
- 「追い抜く」に関する情報がない→状況モデルから「出発点から同じ距離にある」
[van Dijk and Kintsh 1983; Weaver,Kintsh 1987]
- 解法に必要な量的記述によらず，質的に関係することがらを表現する傾向 [Nathan 1988]
http://miwalab.cog.human.nagoya-u.ac.jp/database/resume/2003-02-04.pdf

動く/移動する/進む/到達する（主体,回数/時間,現地点,前提条件,移動条件,移動先）。何がいつどこでどう動くか。

場合の数(確率) ランダムウォーク問題
http://love-su-gaku.com/data/top/ranreidai.pdf

決め打ちでやる技術ってなんかもう限界見えてるよ

Kintsch先生の名前を20年ぶりに見た。長年コピペされているうちに
名前からcが抜けちゃったようだな

Kintsch先生、10年前チラ見した時はお元気だったぞ。

>>951
＞実世界の状況を理解し、物理法則に従って変化する事象を物理シミュレーションによってモデル化し、

本モデルにおける空間は，家，病院，学校，駅である．それぞれの空間を集合を用いて以下のように定義する．
・家空間の集合Ω Home ：
?_???? ∈ ?，Ω Home = {????!,?,????!_!!"#}．
・病院空間の集合Ω Hospital ：
?_???????? ∈ ?，
Ω Hospital = {????????!,?,????????!_!!"#$%&'}．
・学校空間の集合Ω School ：
?_?????? ∈ ?，
Ω School = {??????!,?,??????!_!"!!!"}．
・駅空間の集合Ω Station ：
Ω Station = {???????}．
・空間の集合Ω Space ：
Ω Space = Ω Home ∪Ω Hospital ∪Ω School ∪
Ω Station ．
すべての空間????? ∈ Ω Space には，中心部・郊外部・プールのいずれかの場が割り当てられ，これによって
空間が存在している場が定まる．また，すべての家空間???? ∈ Ω Home は，世帯構成リスト，夫婦構成リ
スト，世帯主エージェントを状態変数として保持し，家(世帯)の世帯構成に関する情報を持つ．ここで，世
帯構成リスト(HouseholdMemberList)とは，その世帯を構成するエージェントからなる集合である．また，夫
婦構成リスト(CoupleMemberList)とは，その世帯の内の夫婦を構成するエージェントの集合である．また，世
帯主エージェント(HouseholdAgent)とは，その世帯の世帯主のエージェントである．ここで，Table 2 に家空間
の持つ状態変数とそのとりうる範囲をしめす．なお，power()は冪集合を取る操作を表す．

http://journals.socsys.org/symposium004/pdf/004-005.pdf

ネットにある自然言語処理の入門用資料教えてください

>>961
ttps://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86

もっと良いのお願いします

>>963
http://www.maturi.co.jp/jinen/jinen_01.html

このスレのAIは言語能力が低いんですね！

てすぽ

自然言語処理のスパース表現について教えて下さい

パンパースはいてから考えよう

そうだね、プロテインだね

970

971

ひらがな電卓CalcH
http://katahiromz.web.fc2.com/calch/
Windows用ソフト。
ひらがなで計算できるぞ。これはおもしろい!!

>>972
何これ、初めてみたw

面白くない

これは世界初なのか？
それとも前例があるのか？

音声入力だと必然的に同じことをやる
そっち方向へ進めるのもいいかも

全然わからないや

>>976
音声入力できるPG、転がってない？

>>977
何が分からないの？

てすぽ

自然言語処理って、アスキーアートみたいなただの文字の羅列と意味のある文章を区別判断できたりするの？

>>980
アスキーアートみたいな意味不明の文です、とか答えることくらいはできるだろう。

次スレ

前前スレ　自然言語処理スレッド　その２
http://mimizun.com/log/2ch/tech/1173105287/
前スレ　自然言語処理スレッド　その３
http://mimizun.com/log/2ch/tech/1235129481/

このスレッドでは、日本語の構文解析、談話理解、情報検索、
文章生成などの技術に関する理論と(おもに)実装を扱います。
あくまでアプリケーションプログラミングの技術的な面に重点をおきたいので、
学術的な話はアリですが、いわゆる人工無能や哲学的AI話、
言語学の話題などは他のスレッドでお願いします。

次スレは必要なさそう

984

>>982
乙。それでいいのでは？