声優やアニメを研究するサークルの日本声優統計学会は6月26日、プロの声優を起用した音声データとテキストを含むデータベース「声優統計コーパス」をWebサイト上で公開した。音声合成ソフトの作成や言語研究などに使われるデータで、研究目的に限り無償で利用できるという。 公開したのは、プロの女性声優がさまざまな音の要素を含む文章（音素バランス文）を「通常」「喜び」「怒り」の感情別に読み上げたwavファイル。「また東寺のように五大明王と呼ばれる主要な明王の中央に配されることも多い」「カーミラ星と呼ばれている惑星から宇宙船に乗って地球に侵入した宇宙人」──などの文を読み上げている。 参加した声優は土谷麻貴さん（「喰霊-零-」「アルカナハート」など）、上村彩子さん（「エルドライブ」「惡の華」など）、藤東知夏さん（「けいおん！」「グッド・ドクター～禁断のカルテ～」など）。長さは計2時間、総ファイルサイズは7

Large Language Models: What Your Data Must Include Large Language Models like ChatGPT, and BERT need huge and quality datasets. Here's what their datasets should include.

nora(野良)-idf-dic モチベーション LevelDB(kvs)を利用した省メモリ設計で、すべてのWikipediaのコンテンツコンテンツを取得して処理したい XGBoostやElasticNetなど他のアルゴリズムでの前処理にを楽にしたい JSONスキーマなので、Python以外の他のスクリプト言語でも利用可能にしたい ダウンロードリンク Dropboxにアップロードしております。 www.dropbox.com フォーマット idfはjsonのdict型（ハッシュマップとも言います）です。 idf = { term1: weight1, term2:weight2, ... } このようなフォーマットになっており、単語とidfの重みがペアになって格納されています。 式の説明 tf-idfはヒューリスティックなものなので、そもそも明確なんてないんですが、一番、わたしとわたしの周

お知らせ (2018/09/24) 最新版の訓練済みベクトルと訓練用のスクリプトは GitHub で公開しています。 概要 「日本語 Wikipedia エンティティベクトル」は、日本語版 Wikipedia の本文全文から学習した、単語、および Wikipedia で記事となっているエンティティの分散表現ベクトルです。Wikipedia の記事本文の抽出には WikiExtractor を、単語分割には MeCab を、単語ベクトルの学習には word2vec をそれぞれ用いています。 ダウンロード 20170201.tar.bz2 (2017年2月1日版, 1.3GB, 解凍後 2.6GB) 20161101.tar.bz2 (2016年11月1日版, 1.3GB, 解凍後 2.6GB) バイナリファイル (entity_vector.model.bin) とテキストファイル (ent

ロボット情報WEBマガジン「ロボスタ」の運営元であり、ロボットビジネスを専門に行うロボットスタート株式会社（本社：東京都目黒区　代表取締役社長：中橋 義博）は、日本で購入が可能なIoTデバイスを可視化した「IoTデバイスマップ2017」を本日より公開しました。 世界中で数多くのIoTデバイスが発表されているにも関わらず、実は日本ではその内のごく一部しか購入することができません。そして、IoTデバイスは、プロダクトのコンセプトムービーが発表されたタイミングや、クラウドファンディングに掲載されたタイミングが最も注目を集めてしまい、肝心の発売情報が広く報じられていないという問題もあります。 そこで今回、現在日本で購入可能なIoTデバイスのみをマップ化することで、日本の家庭の中でIoTデバイスの活用イメージを抱いて頂くこと、そして全て購入ページにリンクさせることにより、IoTデバイス普及の一助にな

2. ⾃⼰紹介 •  名前: takano •  Twitter: @mtknnktm •  仕事: Web系企業のデータ関連あれこれ •  興味: 計算社会科学・複雑系科学 •  もろもろ – Publications: https://sites.google.com/site/mtkn35699/ – Slide: http://www.slideshare.net/MasanoriTakano1 – Blog: http://mtkn.hatenablog.com/ 2 3. •  ふと回帰分析したくなった時 •  ふとMCMCしたくなった時 •  ふと前処理したくなった時 •  ふと機械学習したくなった時 •  ふと集計したくなった時 •  ふと社会科学したくなった時 でも iris はもう飽きた → そんなときのために、 誰でも使えるデータをご紹介 3 5. おもしろいと思った

ベンチャー企業「本当にあった失敗例」83パターンを見れるこの無料サイトがスゲエ。 ビジネスは失敗例に学ぶ 世界的な事業家やカリスマ経営者、起業家や億万長者の成功ノウハウ…。 一見とっつきやすいそれらを参考にしようと思っても、その「武勇伝」は、聞く側にとっては現実味に乏しく、なんだか結局は身にならないことも多いもの。 では、ビジネスを成功へ導くには、何に学ぶのが良いのでしょうか。ノウハウ本？ サロン？ セミナー？ それはズバリ「失敗例」です。 「失敗の法則」をつかんでおく 会社の「どんな業種が／どんな時期に／どんな要因」でつまづき、痛手を負ったのか。 そしてそこから墜ちたのか、這い上がったのか。 もしそれらのデータをサクサクと、しかも同じ調査、同じフォーマットで比較することができたら、効率よく「失敗の法則」をつかむことができるでしょう。それも、雲の上の世界的大企業の事例でなく、従業員100人

Mini World of Bits ("MiniWoB") is a benchmark for reinforcement learning agents who interact with websites. The agents perceive the raw pixels of a small (210x160 pixel) webpage and produce keyboard and mouse actions. The environments are written in HTML/Javascript/CSS and are designed to test the agent's capacity to interact with common web browser elements, such as buttons, text fields, slides,

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By grfx_guru 人間は音楽を聴いて「この曲はバッハの作曲だな」や「このフレーズはモーツァルトに似ている」といった分析を行うことが可能です。その際には脳の中で音の高さや長さを分析して自分の記憶と照合して……という処理が行われているわけですが、コンピューターにも同様の能力を可能にさせるための詳細なデータセットが公開されました。 What makes Bach sound like Bach? New dataset teaches algorithms classical music | UW Today http://www.washington.edu/news/2016/11/30/what-makes-bach-sound-like-bach-new-dataset-teaches-algorithms-classical-music/ 2016年11月、アメリカ・ワシントン

「借金100万円ガチャ夫」に「インスタで肉質チェック女子」など、2016年に出会ったスマホユーザー9つのトレンドまとめ。 今年、若いスマホユーザーを中心にインタビューをして、印象的だったユーザー行動やトレンドなどを９つまとめました。 ※全体を正確に調査したものではありません、あくまで参考までにご覧ください。 <目次> １、若者が「インスタで検索」している3つの理由。 ２、スマホで「文字を読まない」若いユーザー。 ３、音声検索は「キッズ」と「シニア」に浸透中？ ４、日本のソシャゲユーザー（100万借金ガチャ夫、廃課金ヘソクリ主婦） ５、早送りレシピ動画は「時短・邪道・受け身」がウケている。 ６、なんでも「スクショ」してシェアされる時代（LINEでの悪口や失言も） ７、スマホ時代の「テレビ視聴」について。 ８、写真加工で「セミプロ化」するインスタ女子。 ９、SNSの普及により「ハプニング/サプ

News 2021-09-10 Another related dataset, CelebA-Dialog has been released. 2020-07-10 Two related datasets, CelebAMask-HQ and CelebA-Spoof, have been released. 2016-07-29 If Dropbox is not accessible, please download the dataset using Google Drive or Baidu Drive (password: rp0s). Details CelebFaces Attributes Dataset (CelebA) is a large-scale face attributes dataset with more than 200K celebrity im