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訪問者 589  最終更新 2016-04-04 (月) 15:30:56

卒論テーマの選択について 2016-04-02


卒業研究テーマの選択方法

決まった選択方法があるわけではないが、基本的に自分でテーマを設定すると、一生懸命にやるでしょう。他人に押し付けられたと思うと、うまく行かないときに他人のせいにしてしまいます。

≪自分で選ぶとして、どういう選び方をしたらよいか≫

卒業研究にふさわしいテーマ、と言ってもわからないですが、たとえば次のような条件を考えることができます。

問題が大きくて(広範囲にわたっていて)卒論期間ではできない、という場合は、部分問題に分解して一部を解く、というのもアリです。

山内が思いつくテーマ

≪テーマを押し付けられるのは構わないとしたら、どんなものが候補にあるのか≫

Word2Vecベクトルによる多義語の分類 (3月に修士修了した知久君のアイデアの更なる実証と発展)

Word2Vecは、語の意味(らしきもの)を前後の数語の文脈をベクトル化したもので表す。多義語(同じ語が違う意味で用いられる)の意味の違いを、前後の語のベクトルで表すことで判別できる。

知久君の実験では、分量も解析も不十分であるから、もっと突っ込んで解析し、このやり方の持つ性質や得手・不得手、また改良点などを検討し、より高度な意味判別をできるようにする。

知久君の修士論文、実験プログラム、実験データを出発点として使うことができる。

画像のタッチの描き変え

Deep Learningを使って、絵のタッチを変える、という面白い話がある。いろいろと試してみた上で、なぜタッチがうまく抽出されるのか、絵に関する他の性質を抽出できるのか、検討し試してみたら面白いだろう。

文の係り受け関係解析を前提とした文意の教師なし学習(統計的クラスタリング)

文の意味を、係り受け関係のパターンを見ながら、統計的クラスタリングまたは教師なし学習でクラスタ化して導出する。語の意味はWord2Vecのベクトルを使う。文(または文脈)の意味がベクトル表現できると良いが…。 (トリーマイニング・グラフマイニング?)

係り受け解析の自動要約への応用

自動要約に係り受け解析を使う方向の研究のサーベイを ノート/自動要約+係り受けで検索してみた に置いた。これとWord2Vecを組合せて、もう少し精度のよい自動要約ができないか、考えてみたい。


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