吉澤「述語論理による推論の基礎」 ・スコーレム化 1. p→q 2. ドモルガンを 3. x1,x2で区別する 4. 存在記号の除去(存在は邪魔) 5. 冠頭形に直す(大きなゴール)。xは区別されているから分離しても良い。 6. 無理やり連合形に持っていく 7. ずるい変換を使う。 ∀x(P(x)∧Q(x)) ∀x1P(x1)∧∀x2Q(x2) ∀x1∀x2(P(x1)∧Q(x2)) ・「否定して偽ならひっくり返して真」がベース 簡単なことしか推論できない?→実際問題は解けないかも…研究はあまりされていない。している人はしている。 オントロジーも述語論理が基になっている。 ・nil:「矛盾、ない」 ・|| ||(二重線):真理値を表す時に使う。一般的には三重線でtつける。 守谷「自然言語処理の概要・アルゴリズムの基礎」 ・分割統治法:問題をうまく分割して解くやり方。 上下に分ける。分け方は?→わからない。 ・貪欲法、分割統治法の得意分野は? 解を解く問題だと、貪欲法は点の数が増えると強い。 相田「形態素解析」 ・未知語はどうする? 辞書に載っていないとできない? ・コストはどうやって与える? 答えがない。考える。 鈴木「深層学習を用いた自然言語処理」 ・「買った」「購入した」は「捨てた」も同じ分類? 対義語への対処法もあるはず。 ・バイアスbの決め方はわからない。各ニューロンごとに存在する。 ・ニューロンの数に解析結果の良さは関係する? 基本的には中間層を増やす。数はわからないが、層を増やすと良くなる。 ・分散表現で品詞はわかる? 品詞は考慮していない。あまり重要じゃない?品詞はそもそも要らないのでは?→何に使うか考える。 ・今の品詞の枠組みが要らないのか? ・そもそも品詞が要らないのか? ・分散表現の単語ベクトルの次元は? カウントベースは単語数だけある。 RGBみたいに決まった何かがある。 文書によって異なる。 |