この話は別に"ありがちな発想"ではないと思う。 そもそも単なるPLSIの応用だけなら, 少し前の話を僕が紹介するはずがない。
ここでの問題は(1)テキストモデルとリンク解析を統合する必要があること, それから (2)リンク解析でよく implicit に仮定される Gaussian の仮定が 正しくないこと, の2点で, これは僕が説明したので, ちゃんと聞いていた 参加者にはわかっているはず。
細かい所を読むと, 表面的な技術だけではなくて色々深いことが 見えてきます(これも説明した)。
DMLAに参加した人は大丈夫だと思いますが, 上の日記を見て間違った理解をする人がいるかも知れないので, 書いておきます。
言葉を尽くして色々話したのに, 一気にわかってない理解でまとめられると, はぁ, という気になってしまう。

「数学受験術指南」, 森毅著, 中公新書.
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4121006070/
自然言語処理を真面目にやればやるほど, 数学とのつき合い方が重要になるわけ だけれど, その時にとても参考になる本だと思う。
受験と書いてあるけれども, 僕はこういう本は自分が受験生の時には読んで いなかった。 実は内容は数学についてのかなり本質的な話で, 全く研究についても置き換えることができる。 というか, ずっと置き換えながら読んでいた。
国際会議に論文を出すというのも, わかりやすく論理的に書くとか, いくら一生懸命書いても落ちるかもしれないとか, という意味では試験とかなり 似たところがあると思う。
それ以外にも色々書いてあって, 森毅氏の考えにはなるほどと思うところがあって 非常にいい本だと思うので, お薦め。

「超勉強法」, 野口悠紀雄著, 講談社.
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4062076012/
押熊で前に100円(!)で買った本だけれど, 結構いい本で, 最近読み終わった。
この本はタイトルが悪くて, 内容は「超学習法」と言った方が近い。 野口氏も中で, 「学習」と「勉強」のどちらにするか迷った, と書いているのだけど, タイトルとして目立つので後者にしたのだと思う。
合理的な切り口で, 学習の方法のノウハウが語られている。 野口氏は工学部なので, 古文や漢文はいらないとか, 理系的な偏りが 見られるが *1 , その合理性がむしろ, (上の本にも共通するが)わけのわからない精神主義みたいな 日本の教育ではない特色を持っているのだと思う。

念のため書いておくと, 僕はいつもこういう本ばかり読んでいるわけでは ありません。 最近手に入れた本は「アンドレ・ヴェイユ自伝」(シュプリンガー・フェラーク東京, 1994, 絶版) とかだけれど, ここに書いても意味ないので..。

今年の情報の総代はやはりというか, NAMの中島さんで, 答辞は 「これからもNAISTが, できの良い学生の単なる就職予備校となることなく, 異分野出身の学生を柔軟に受け入れ, 違った発想を生かしていける 柔軟な大学であってほしい」というようなものだったのだけど, 中島さんが医学部出身のお医者さんだということは出席者全員が知っているわけ ではないと思うので, 言った方が, イメージが具体的にわかって良かったのでは ないかなぁ, と思ったのだった。

で, 実は, Minka のこれは特に Appendix のところの bound の proof に めちゃくちゃ省略があって, 書いてない Taylor 展開を自分で補ったりする のは結構大変です。(いや, 簡単にわかる人もいるかも知れないんですが, 少なくとも僕にとっては。) 何でこうなるの? という人がいたら, 僕がわかる範囲で お教えしますので, ご連絡下さい。
省略を全部補うのに, 前に結構数日とか1週間くらい 悩みました。(italkの皆様, ありがとうございます。)