自然言語と機械学習で使用される英語の私的まとめ

説明

自然言語処理と機械学習で見つけた英語の私的まとめ

自然言語処理

• corpus（コーパス）:
  品詞情報が付与された大量の文章のまとまり。
  または、品詞情報が含まれない文章のまとまりをさす。

• The Curse of Dimensionality(次元ののろい)
  計算処理されるベクトルの行数、または列数の増加によって
  処理時間とメモリ消費が増大すること。
  （しばしば指数関数的に増大する）

  • Latent Semantic Indexing(LSI): 次元削減に使用される
  • Singular Value Decomposition(SVD): 次元削減に使用される

• lemma（レマ）:
  見出し語, 辞書に載っている形式の単語

• lemmatization:
  見出し語に変換すること。
  例 meet, meeting)
  I'll attend meeting. 変換後 - meeting
  I met him last night. 変換後 - meet

• punctuation:
  ピリオド、カンマ、括弧などの記号, ?, ", =, ~, $, %, /, \

• stem: 語幹、動詞の基本形のこと。　例）went のstem（語幹）はgo

• stop word: 処理の対象にならない除外される単語のこと。

機械学習

その他

• square matrix: 行数と列数が同じ行列。 行列の形が四角形です。

例) 行数3, 列数3のsquare matrix

\begin{aligned}
A = \left(
    \begin{array}{ccc}
      a & b & c \\
      d & e & f \\
      g & h & i
    \end{array}
  \right)
\end{aligned}

• Hermitian matrix: square matrixであり、self-adjointである行列。
• self-adjoint: 以下をみたすとき、行列Aはself-adjointと呼ばれる。

A^{H} = \overline{A^{T}} = A

行列Aをtransposeしてcomplex conjugateしたら、もとの行列Aと同じになる。

A^H　のHはAをエルミート化することを指す。
また、Tと上部のバーはAを転値(transpose)した後に複素共役(complex conjugate)を取ることを示している。

-complex conjugate: 虚数部の符号を逆にすること。
例1） 2 + j のcomplex conjugateは2 - j
例2）

\begin{aligned}
A &=& \left(
    \begin{array}{ccc}
      1 & 2-j & 3j \\
      0 & 5+2j & j
    \end{array}
  \right)\\
\overline{A} &=& \left(
    \begin{array}{ccc}
      1 & 2+j & -3j \\
      0 & 5-2j & -j
    \end{array}
  \right)
\end{aligned}