読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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• センケイ (線形) さん

  読了日：2023/11/29

  単語の頻度の Zipf's law などだけに留まらず、単語の出現頻度のバースト性や長相関など、大きいスケールで働く文書の複雑性を解析している。言ってみれば、フラクタル「にも」成り立つ法則だけでなく、もう少し丁寧な読み解きをしているのだ。斬新な取り組みゆえに試論的な感触もなくはないが、その分近年の技術である LLM についても (スケールフリーネットワークなどの既存技術と比較する形で) 実在の文書の法則が再現できるか確認しており、先進的なことをやっているといえるだろう。

• 人生ゴルディアス さん

  読了日：2021/08/06

  言語の特性として割と見かける「ジップの法則」だが、真正面からその数理特性に取り組んだ本を初めて見た。（なので本屋で通りがかりにタイトル見て即買いしてしまった）深層学習に根を置く翻訳マシンの精度がかなり高くなっているので、むしろとっくに解析され終わっている話題だとばかり思っていたが、言語の統計的特性はある程度特定されているけれど、それがなにに由来するのかはよくわかっていない（数理モデルによる言語の統計的特性の再現が難しい）ようだ。途中挫折しかける部分がありつつ、ものすごく面白かった。

• やす さん

  読了日：2022/06/28

  言語を言語たらしめる性質とは何かを、ランダム列などとの数学的な比較から探っている。パラメータによって文章と単語ランダム列に差が出たり出なかったりして、文章の特性に迫っていく流れが気持ちいい。 知的好奇心を強く刺激された素晴らしい一冊。

• こたろう さん

  読了日：2021/07/28

  言語ではなく記号としてことばを統計処理した本。物理法則の言語への応用を試みる本<だと思ったら違った>。序盤から数章にわたってZipf則と白鯨（英語）のつまらない分析結果が続く。後半は、言語学側からのアプローチだと思って期待して読み進めていたのだが、言語を無機質な記号としてとらえたアプローチしか出てこず、ガッカリした。また2021年に出版する本なのに、BERTなどには言及されていない。アノTomaselloの仕事をThomasとほぼ全ての箇所で誤記している。NLPとして目立った成果が報告されていないと思った

• kinaba さん

  読了日：2023/05/21

  面白かった。トークン列に関する統計量が、どこまでランダムな生成源からでもでてくるか、どこからが「自然言語」を特徴づけている可能性があるか。昨今のLLMは(意味内容はともかく言語使用という面では)100%完全に自然言語を再現したと思うけれど、こういう評価の面ではどうなっているのだろうか。ランダム列から始めてなんらかの意味での学習を無限に収束するまで繰り返したら所望の統計量が出る、それが言語みたいな話になったりしないだろうか

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