渡部さん と二人で企画した二日目のセッション 『音声・音響処理と機械学習』 も無事に終わり, 内容の濃い話が続いて, 個人的にはかなり面白いセッションになった のではないかと思いました(多分)。 上のページから講演者の方の発表スライドがすべて見られますのでどうぞ。
一日目のセッション『金融リスクと統計的学習』も勉強になりまくりでした。ただ, 普通半年で話す内容を30分で話す(極値統計学)という凄いことになっていた上, 午前中に休憩がなかったので, 集中力を維持するのが結構大変でした。 僕は極値統計学を予習していたので, 説明を超速で飛ばされても多少大丈夫でしたが, 普通は辛いかもという気が。それは音声セッションも同じで, 亀岡さんの 凄い話を最初に持ってきたのは正解だったな, と思ったわけですが(w, 来年は午前中 にも休憩を入れて, ゆっくり頭に入れて, 印象に残るようにする方がいいかも, というのが反省点でした。
ポスターセッションも, 赤穂さんも書かれています が, 実質査読がないのにどれも 非常にクオリティが高くて凄いなと。特に, いわゆるIBISコミュニティの中心的な 大学以外からも参加が結構あったのが素晴らしいと思いました。
一年間準備してきて思ったのは, 井手さんの采配の素晴らしさと, それからPCが
「全員」リーダーシップがあるというのがとにかく凄いなあと, 準備中から驚かされ
通しでした。普通, 日本の組織では一部が声を上げて他は黙って聞いているという
状況がよくありますが, それがなくて, 皆次々と行動を起こしていくという。
個人的には, 昼休みにIBISエライヒト会議みたいなもの(運営会議)に初めて参加して,
貴重な体験でした。まるで
ゼーレ
みたいだなあとか思いましたが, 普通に明るい部屋でした。(笑)
NLPの人には朗報?なことに, IBIS2009のプログラム委員奨励賞 は東大高木研の武井君の, PCFGの高速ベイズ学習でした。 自然言語処理の人向けに簡単に書くと, これは次のような話。
- PCFGの構文解析を与えられた文だけから教師なし学習する場合, 動的計画法を 使ってCKYテーブルを作り, 可能な構文木を求めますが, このときEMアルゴリズムや 最尤解(ビタビパス)を使うと, 簡単に局所解に陥る可能性があります。これに代わり, MCMC法を使ってCKYテーブルから可能な構文木を「サンプル」すると, 原理的に 局所解に陥ることがなく, 高品質なベイズ推定が得られます。 (2008年4月の日記)
- さてこのとき, 隠れた文法自体も未知の場合は, チョムスキー標準形で X->Y Z という形をしている文法で, 可能なカテゴリX,Y,Zの数が100あるとすれば(これでも かなり少ない方), CKYテーブルで考慮すべき可能な文法の数は 100^3 = 1,000,000で 100万通りの可能性があります。
- これを全部考慮するのは効率が悪すぎで, 実際には非常に瑣末な確率しか持たない, ほとんどありえない文法は無視したくなります。 しかし, 適当なカットオフを用いたのでは 理論的な最適性が保障されません(最初にカットオフされた規則が, 後で実は重要だった ということがあり得る)。
- ここで, MCMCのスライスサンプラ(Neal 2003)をうまく拡張すると, このカットオフの閾値に対応するauxiliary variableを確率的にサンプリングする ことで効率的に学習することができ, 高速かつ正確なCKYテーブルでの解析が可能になります。
予め査読をするのが結構大変だったので, 来年も同じようにするかはよくわからない のですが..。
来年のIBIS 2010は東京だそうなので, 新しい統数研かと思っていたら, ホールに IBISの参加者が全員入らないかも, とか色々事情があるそうです。
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その時は marine+liaison なのだろうと思いましたが, 多分 marine+marry+liaison 辺りなのだと思う。モンサンミシェルというのもあながち間違いではなかった模様。 *1 下のようにカフェでお昼を食べました。
手前のかなり長い影は, 福岡タワーです。
ここから地下鉄西新駅に帰る途中, かの有名な
修猷館高校
の前を通りました。(というか, 西新駅のすぐ近くにあるようです。)
何というか, あからさまにエリート校な感じで驚きました。
(こんな感じ。)
すぐ隣の西南学院大学の
方が高校みたいで, 修猷館の方が大学のようでした。
修猷館の人はやたら母校に
プライドを持っているという話を周囲から色々聞いていましたが, まぁなるほどなぁ
というか..。
しかし, こんなニュータウンみたいな所にあるとは, 全然思っていませんでした。
