- 隠れマルコフモデル -- "A Spectral Algorithm for Learning Hidden Markov Models", D. Hsu, S. M. Kakade and T. Zhang. COLT 2009 -- 隠れマルコフモデルの学習を従来のEMのような更新式で求めるのではなく，bigram,trigramの統計量からのSVD一発で求める -- 高橋さんによる解説スライド [ pdf ]

- 教師無学習による品詞推定 -- "SVD and Clustering for Unsupervised POS Tagging", M. Lamar, Y. Maron, M. Johnson and E. Bienenstock, ACL 2010 -- 各単語の前方コンテキストのBigram行列と，後方コンテキストのBigram行列をそれぞれSVDして，(USだけを利用して）隠れクラスタを求めた後にそれを特徴量としてクラスタリング．現在教師無学習の品詞推定で最高精度

"Finding structure with randomness: Stochastic algorithms for constructing approximate matrix decompositions", N. Halko, P.G. Martinsson, J. Tropp, arXiv 0909.4061 [ pdf ] [ nips tutorial slide ]

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