【シリコンバレー=佐藤浩実】米マイクロソフトは25日、人が話す言葉でプログラミングをできるようにすると発表した。AI(人工知能)で機械がわかる言語に「翻訳」し、コーディングの知識が乏しくてもアプリケーションソフトを作れるようにする。IT(情報技術)人材の拡大につながり、企業のデジタル活用にも弾みがつく。「Power Apps(パワーアップス)」と呼ぶ業務用アプリの開発ソフトに、文章を判断してプ
![話し言葉でプログラミング Microsoft、ノーコード進化 - 日本経済新聞](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c6fe4939f4d506f7ce88640f51a192f4df2da42d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Farticle-image-ix.nikkei.com%2Fhttps%253A%252F%252Fimgix-proxy.n8s.jp%252FDSXZQO0641283025052021000000-1.png%3Fixlib%3Djs-3.8.0%26auto%3Dformat%252Ccompress%26fit%3Dcrop%26bg%3DFFFFFF%26w%3D1200%26h%3D630%26fp-x%3D0.5%26fp-y%3D0.5%26fp-z%3D1%26crop%3Dfocalpoint%26s%3D32bb8223f9ef96181b83897dd1940beb)
※本記事は、Lionbridge AI発の連載記事を再編集したものです。他の機械学習に使えるオープン・データセットまとめ記事は、こちらからご覧ください。 本記事は、日本語のデータセットを紹介いたします。日本語の公開データセットを無料ダウンロードできるポータルサイトや、自然言語処理に使える日本語のテキストデータセットを含みます。 機械学習に使える日本語のデータセットポータル DATA GO JP: 日本政府のデータカタログサイト。日本政府は、公共データを広く公開することにより、国民生活の向上、企業活動の活性化等を通じ、我が国の社会経済の発展に寄与する観点から、機械判読に適したデータ形式を、営利目的も含めた二次利用が可能な利用ルールで公開する「オープンデータ」の取組を推進しています。このウェブサイトは、二次利用が可能な公共データの案内・横断的検索を目的としたオープンデータの「データカタログサイ
コグニティブ製品を開発するオープンテキスト、「Watson」の半額以下にできる理由(1/2 ページ) IBMやマイクロソフトが使い、人工知能におけるキーワードの1つになった「コグニティブ」。EIMを手掛けるオープンテキストもソリューションを開発しているという。Watsonよりもはるかに安くソリューションを提供できるとのことだが、その理由とは? 自然言語を理解して、学習し、答えを導き出す――。人工知能にまつわる重要なキーワードの1つ、「コグニティブ」。今、この言葉に注目しているベンダーは、IBMやマイクロソフトだけではない。エンタープライズ情報管理(EIM)を手掛けるオープンテキストもその1社だ。 同社は現在、コグニティブ製品「MAGELLAN(マゼラン、開発コード名)」を開発している。これは音声や動画などを含む、非構造化データと構造化データを組み合わせた大量のデータから、ユーザーが有用な情
JUMAN++は最近黒橋・河原研究室から発表された、JUMANの後継となる形態素解析器です。 これまでの形態素解析器と比べて違うのは、RNN言語モデルを用いて意味的自然さを考慮する、ニューラルネットワークを利用した形態素解析器となっている点です。 速度や語彙等の課題はあるものの、解析能力自体はMeCab以上なので、導入方法と共に触ってみた所感を述べてみます。 導入方法 前提 OS X Yosemite 10.10.5 VirtualBox 5.1.6 Vagrant 1.8.6 インストール vagrant boxは bento/ubuntu-16.04を使用します。 推奨はCentOSですが、自分の環境ではCentOSではビルドに失敗しました。 また、OSはubuntu16.04でもboxによっては上手くインストールすることができないため、bentoのboxがおすすめです。 $ vagr
こんばんは。プログラマーのhakatashiです。2ヶ月ぶりですね。普段はpixivコミックやpixivノベルの開発を手伝っていますが、今回もそれとは全く関係ない話をします。 pixiv×機械学習 「機械学習」「深層学習」といった単語がプログラマーの間でも広く囁かれるようになって既に幾年月経とうとしています。ここpixivの開発陣においても、人口に膾炙する機械学習の輝かしい成果に関する話題は尽きることがなく、常に最新のトピックに目を光らせています。 そんな取り組みの一環として、今回は弊社が運営するpixivの小説機能の投稿データで機械学習を行ってみたので、簡単に紹介したいと思います。 ※この記事における「pixiv小説」とは「pixivの小説投稿機能およびそれによってpixivに投稿された小説」を指し、「pixivノベル」とは異なります。 word2vecとは 自然言語処理における機械学習
こんにちは、はてなブックマークのディレクター id:jusei です。本日、はてなブックマークの新機能「トピック」をベータリリースしました。現在はPC版でのみご利用いただけます。スマートフォン版、iOSアプリ、Androidアプリでは順次対応していきます。 新機能「トピック」では、「人気エントリー」に掲載されている記事の中から関連性の高い記事をまとめ、さらにそれ以外の関連エントリーも含めて一覧できる「トピックページ」を生成します。各トピックの見出しは、自然言語処理技術を用いて自動生成しております。トピックページの生成対象は、過去10年間に蓄積されたはてなブックマークの全エントリーです。 2015年1月のトピック2005年2月のトピック トピックページには、ユーザーの皆さまの間で多く話題になっている記事を抜粋して表示する「ハイライト」、すべての記事を表示する「新着」の2つの表示モードがありま
概要 簡単に使える Pure JavaScript の形態素解析器 kuromoji.js を書きました。今回は、簡単に kuromoji.js を紹介したあと、セットアップ方法を解説します。ついでにロードマップ的なものも晒してみます。みんなでブラウザ NLP しよう! kuromoji.js とは 言わずと知れた Java の形態素解析器 Kuromoji を JavaScript に移植したものです。 kuromoji.js の GitHub リポジトリ と言っても、機械的に Java から JavaScript に置き換えたものではないため、API も違いますし、メソッド名やその内部も大幅に異なります。そもそも自分が形態素解析について勉強するために書き始めたため機械的なトランスレートに興味がなかったこと、また言語ごとに使いやすい API は異なると考えていることが理由です。 Node
こんにちは、らこです。先日から話題になってるJavaScriptの形態素解析器kuromoji.jsを使って、確率自由文脈文法で構文解析してみました。(注意:アルゴリズムの解説記事 ではない です) 結論 kuromoji.js遊びまくれるのでみんな使おう kuromoji.d.ts書いた 私は型大好き人間なのでTypeScript使ってkuromoji.js使いました。型定義ファイルは自分が使う部分だけエイヤっと自作しました(laco0416/kuromoji.d.ts)。 あと、プロジェクトに↑の自作型定義ファイルを読み込むのにdtsm使いました。tsd使ってたのが馬鹿らしくなるくらい便利です。作者のvvakameさんによるわかりやすい紹介はこちら 確率自由文脈文法とは ちゃんと説明すると長くなりますしうまく説明できる自信もないので、ばっさりカットします。 雰囲気つかむにはここらへんを
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