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語彙数推定テスト(令和版)について 1. テストの目的・意義 このテストでは、日本電信電話株式会社(以下、「NTT」)が皆さまの語彙数を推定します。 このテストは言語に関するNTTの研究成果を広く皆さまに活用してもらうために公開するもので、推定結果から皆さまご自身の語彙力について知っていただけます。テストの回答結果は収集されますが、収集するデータには個人情報は含まれません。これらのデータを分析した結果は、語彙数推定テストや語彙数推定テストの基盤となる言語資源の改良、学習支援システムの開発に活かされます。また、集計した統計データを、後に学術論文として発表する可能性があります。 2. テストに参加される方の権利 テストへのご参加はご自身の自由意思によるものです。下記の説明に納得がいかない場合や、身体的あるいは精神的に不調をきたした場合など、理由を問わずいつでも中止することができ、中止することに
「NTT コミュニケーション科学基礎研究所 オープンハウス2020」では、最新の研究成果をWebにて公開いたします。講演動画・ポスター・デモコンテンツ等を通じて、内容を身近に感じていただけるよう、分かりやすくご紹介します。最新情報を随時公開いたしますので、ぜひご覧ください。
License JParaCrawl and the trained models are distributed under the following license. For commercial use, please contact us. Terms of Use for Bilingual Data, Monolingual Data and Trained Models Nippon Telegraph and Telephone Corporation (Hereinafter referred to as "our company".) will provide bilingual data, monolingual data and trained models (Hereinafter referred to as "this data.") subject to
G hayashi.katsuhiko@lab.ntt.co.jp NTT ▶ ? ( ) ? ▶ : Entity Relation ▶ G = (V,E) ▶ V: ( = Entity) ▶ E ⊆ V× R×V: ( s r − → o = Fact(s,r,o)) ▶ R: Relation ▶ s Subject o Object Leonard Nimoy Star Trek Spock SciFi Star Wars Alec Guinness Obi-Wan Kenobi played starredIn characterIn played starredIn characterIn genre genre ▶ : WordNet, Freebase, DBPedia, Yago [LSS+11] WordNet [Fel98] https://wordnet.prin
CycleGAN-VC: Parallel-Data-Free Voice Conversion Using Cycle-Consistent Adversarial Networks Takuhiro Kaneko Hirokazu Kameoka NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation arXiv:1711.11293, Nov. 2017 EUSIPCO 2018 Please check out our follow-up work! CycleGAN-VCs: CycleGAN-VC2, CycleGAN-VC3, MaskCycleGAN-VC (Latest) StarGAN-VCs: StarGAN-VC, StarGAN-VC2 WaveCycleGANs: WaveCycleGAN, WaveCyc
Copyright © 2014 映像情報メディア学会． この文書は，著作権譲渡書に基づき著者が非営利目的で配布するものです． ä ö ö
What's new 2015/1/16 所長講演「基礎研究は「時代」とともに在り ～アイデアの源泉とイノベーションの種～」の講演アーカイブを公開いたしました。 2014/10/31 招待講演「『フカシギの数え方』から広がる世界 ～離散構造処理の現在と今後の展望～」の講演アーカイブ(PDF)を公開いたしました。 2014/10/17 研究講演「身体に表れる心、心を導く身体 ～科学的マインドリーディングの可能性～」の講演アーカイブを公開いたしました。 2014/10/17 研究講演「音声をよりクリアに、音楽をより豊かに ～残響制御が切り拓く“音”の世界～」の講演アーカイブを公開いたしました。 2014/10/17 研究講演「因数分解だけではない量子計算の魅力 ～量子探索技術の可能性を探る～」の講演アーカイブを公開いたしました。 2014/7/23 当日の写真を掲載いたしました。所長講演・研究
What's new 2013/9/24 所長講演「果実（み）のなる樹木（き）を育てたい ～「情報」と「人間」を結ぶ技術基盤の構築に向けて～」の講演アーカイブを公開いたしました． 2013/9/24 研究講演「みんなの会話を聞き取るコンピュータを目指して ～複数人会話音声認識研究の現状と今後の展望～」の講演アーカイブを公開いたしました． 2013/9/24 研究講演「身体のリアリティ ～私たちはどのように自分の身体を認識するのか～」の講演アーカイブを公開いたしました． 2013/9/24 研究講演「革新的発展期を迎えた機械翻訳 ～統計翻訳で越える技術文献の言葉の壁～」の講演アーカイブを公開いたしました． 2013/9/24 研究講演「音や声から隠れた情報を取り出す ～確率的生成モデルアプローチによる音声音響信号処理～」の講演アーカイブを公開いたしました． 2013/7/16 ダウンロードに
電通会誌9月_02_解説_澤田.mcd Page 1 12/08/10 09:24 v5.50 非負値行列因子分解 NMF の基礎と データ／信号解析への応用 Nonnegative Matrix Factorization and Its Applications to Data/Signal Analysis 澤田 宏 非負値行列因子分解（NMF : Nonnegative Matrix Factorization）は，非負値のみからなる行列を分解するという数学 的に非常にシンプルな定式化でありながら，その応用範囲は，音，画像，文書データの解析と幅広い．直感的には，頻出 するパターンを自動的に列挙するものであると理解できる．本稿では，まず，NMF の定式化とアルゴリズムの導出を丁 寧に説明する．これらを理解することで，NMF による解析結果を深く考察したり，応用に応じた様々な拡張が可能
7–3–1 NTT 3–1 Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo, 7–3–1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo, Japan NTT Communication Science Laboratories, Nippon Telegraph and Tele- phone Corporation, 3–1 Morinosato Wakamiya, Atsugi, Kanagawa, Japan E-mail: kameoka@hil.t.u-tokyo.ac.jp, kameoka.hirokazu@lab.ntt.co.jp (multivariate analysis) (dimension- ality reduction) (signal decom
2012/10/19 所長講演「Big data時代のコミュニケーション科学」の講演アーカイブを公開いたしました． 2012/8/9 ダウンロードに配布冊子(PDF)を掲載いたしました． 2012/7/30 研究講演「センサネットワークを通して見えてくる世界 ～多数かつ多様なセンサから情報を収集・解釈・提示する技術～」の講演アーカイブを公開いたしました． 2012/7/30 研究講演「光から乱数をつくる ～半導体レーザカオスを利用した高速乱数生成～」の講演アーカイブを公開いたしました． 2012/7/30 研究講演「デジタルコンテンツ保存における標準化とその課題 ～ISO/IECおよびその他の機関における標準化の取り組み～」の講演アーカイブを公開いたしました． 2012/7/30 研究講演「心地よさと『やみつき』の神経科学 ～動物の行動に情動の生物学的基盤を探る～」の講演アーカイブを公開い
1 部分空間法研究会 2010 【チュートリアル】 独立成分分析入門 ～音の分離を題材として～ [2010年7月26日] NTT コミュニケーション科学基礎研究所 澤田 宏 2 スケジュール 1. 独立成分分析について 定式化，歴史，応用 2. 音源分離のデモ 3. 信号の統計的性質 信号を混ぜる － 中心極限定理 4. 独立成分分析のアルゴリズム 白色化 ＋ FastICA 最尤推定法 by Natural Gradient 一般化固有値分解による簡便な方法 3 独立成分分析 (ICA: Independent Component Analysis) • 混ざり合った信号 から元の信号を取り出す • どの様に混ざったかに関する情報 は利用できない + + + + 元の信号は互いに 独立であると仮定 を互いに 独立にする 4 • 具体的な手順は? （本チュートリアルで
【サーベイ論文】 人間の視覚的注意の計算モデル 木村昭悟(1) 米谷竜(2) 平山高嗣(3) (1) 日本電信電話(株) コミュニケーション科学基礎研究所 (2) 京都大学 大学院情報学研究科 (3) 名古屋大学 大学院情報科学研究科 全ての始まりは サーベイ： 人間の視覚的注意の計算モデル 2 • こんなふとした思いつきからだった そして1時間半後… サーベイ： 人間の視覚的注意の計算モデル 3 • 釣れた！！ そして30時間後… サーベイ： 人間の視覚的注意の計算モデル 4 • 引き返せなくなりました… 何を目指すのか？ サーベイ： 人間の視覚的注意の計算モデル 5 • 聴講においでの皆様へ • 「人間の視覚的注意の計算モデル」は， PRMUとHIPの境界領域にあるテーマ． • 相互理解を図る上で一つの切り口になれば． • （主に）我々自身にとって • 関連研究成果を外部に発信する際に
RIBES: Rank-based Intuitive Bilingual Evaluation Score (in English) RIBESについて RIBES(ライビーズ)は NTT コミュニケーション科学基礎研究所 で開発された，機械翻訳の結果を自動的に評価するための尺度です． このページではRIBESを計算するためのプログラムを配布しています． ダウンロード プログラムは GNU General Public License (ver.2) に基づいて配布されています． ダウンロードに際してはライセンス条項に同意していただく必要があります． Click to Download : バージョン (2014/9/8) -- Python 2の split の互換性の問題を修正しました。/ オプション -z/--emptryref により参照訳中の空行を許容するようにしました(その行
あなたの語彙数は0語です． テスト項目の各単語の意味は、三省堂「新明解国語辞典」をご覧ください。 今のテストをやりなおす ／ 別のテストをためす ／ さらに別のテストをためす メインページへ戻る 解説のページへ 参考 「図説日本語」林大監修（角川書店）より 小学生レベル： ５千〜２万語 中学生レベル： ２万〜４万語 高校生レベル： ４万〜４万５千語 大学生レベル： ４万５千〜５万語 (注意）これらの語彙数推定値は本推定法とは異なる方法で求められたものです。
2011/10/19 研究講演「Supporting Communication in Global Networks -Machine Translation and Social Network Mining」の講演アーカイブを公開いたしました． 2011/07/29 研究講演「インタラクション研究は一発芸の集まりでよいのか」の講演アーカイブを公開いたしました． 2011/07/29 研究講演「錯覚応用工学で実現するヒューマンインタフェース」の講演アーカイブを公開いたしました． 2011/07/25 研究講演「フォーマルメソッドによるセキュリティ＆プライバシ」の講演アーカイブを公開いたしました． 2011/07/25 研究講演「環境知能がもたらしたもの -空気を読み，さりげなく応えるＩＴ環境の試み-」の講演アーカイブを公開いたしました． 2011/6/17 アンケートページをクローズ致
この語彙数推定テストは, ＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所が, 単語親密度（NTTデータベースシリーズ「日本語の語彙特性」第１巻・単語親密度 [天野,近藤 (1999) 三省堂]）を利用して開発したテストです(特許第3331286号)。 このテストは、新明解国語辞典第四版（三省堂）を基準にしています。よって、ここで推定される語彙数は、あなたが新明解国語辞典第四版（三省堂）の見出し語を何語を知っているかを意味します。 固有名詞や複合語など、この辞書に収録されていない単語を知っていても推定される語彙数には含まれません。 テストの詳細については、こちらの解説をご覧ください。 NTTデータベースシリーズ「日本語の語彙特性」の詳細は、こちらの解説をご覧ください。 テスト開始／ テスト２／ テスト３ NTTデータベースシリーズ「日本語の語彙特性」は、 三省堂より刊行。 出版に関する資料請求
WISS2003 秘映プロジェクタ: 不可視情報による実環境の拡張 HIEI Projector: Augmenting a real environment with invisible information 白井 良成 松下 光範 大黒 毅∗ Summary. Projectors and handheld devices are often used as devices for presenting information in order to enhance the real environment. However, these devices have diffrent characteristics in terms of information presentation; that is, a projector is suitable for presen
東中竜一郎 （ひがしなかりゅういちろう） 日本電信電話株式会社 コミュニケーション科学基礎研究所 協創情報研究部 言語知能研究グループ NTTサイバースペース研究所 (2009.12.1-) 研究主任（２００１年入社） 博士（学術） 文献リストに研究紹介動画があります． 1976年，大阪府生まれ．1999年に慶應義塾大学環境情報学部卒業，2001年に同大学大学院政策・メディア研究科修士課程，2008年に博士課程修了．博士（学術）．日本電信電話株式会社，NTTサイバースペース研究所にて勤務．音声言語メディア処理プロジェクトにて，質問応答システム・音声対話システムの研究に従事．情報処理学会，言語処理学会，各会員．2004年11月より2006年3月までシェフィールド大学客員研究員．2006年から2008年まで大阪電気通信大学非常勤講師．2010年より，慶應義塾大学非常勤講師（Webテキスト処理法
亀岡 弘和 (KAMEOKA Hirokazu) 日本電信電話株式会社 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 上席特別研究員 国立情報学研究所 客員准教授 〒243-0198 神奈川県厚木市森の里若宮3-1(Google maps ) (メインの勤務地) 〒113-8656 東京都文京区本郷7-3-1 東京大学工学部6号館240号室(Google maps ) 連携客員講座 亀岡研究室 kameoka.hirokazu(at)lab.ntt.co.jp / kameoka(at)hil.t.u-tokyo.ac.jp +81-46-240-3645 / +81-3-5841-6901
NTTコミュニケーション科学基礎研究所 協創情報研究部 知能創発環境研究グループの Webページへようこそ。 我々は, 統計的学習理論, データマイニング, データストリーム解析, センサーネット ワークなどを駆使して, 実社会の様々な複雑現象を解析するための基礎研究を行って います。 詳しい研究内容については, こちらをご覧下さい。 ニュース [最新8件] Yuto Nakashima, Dominik Koppl, Mitsuru Funakoshi, Shunsuke Inenaga, Hideo Bannai, "Edit and Alphabet-Ordering Sensitivity of Lex-parse" がMFCS 2024に採択されました(2024/06/25). Hideo Bannai, Mitsuru Funakoshi, Diptarama Hendrian
内部で行っている, 統計的機械学習(ベイズに限らなくてもよい)の論文輪講です。 参加希望の方は採用ページをご覧下さい。 学生の方は, 夏季実習・一般実習でも参加できます。 実習については, 大学または, 最寄りの所員までどうぞ。 日程: 毎週金曜日 15:00-, ＠3階 交流コーナ. 注: 現在, 発表資料は外部へは公開していませんのでご注意ください。 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 12/6(金) : 岩田 "Iterative discovery of multiple alternative clustering views," D. Niu, J. Dy, and M. I. Jordan, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, to appear ht
論文 Furukawa, S., Onikura, K., Kidani, S., Kato, M., & Kitagawa, N. (accepted) Light-synchronized tapping task as an objective method for estimating auditory detection threshold. Acoustical Science and Technology. Kitagawa, N., Kato, M. & Kashino, M. (2016) Auditory-somatosensory temporal sensitivity improves when the somatosensory event is caused by voluntary body movement. Frontiers in Integrativ
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