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政治家使う難解そうな言葉 言い換えてみたら中身が薄かった
新型コロナの感染拡大や東京オリンピック・パラリンピックの延期により、首相や知事の会見を目にする機会が増えた。そこで感じるのが政治家の発言のわかりづらさ、伝わりづらさだ。普段の生活ではまったく使わないような、難しい熟語が次々と登場することも多い。 しかし、そんな言葉も言い換えてみれば、意外とたいしたことを言っていないということも多い。そこで、“難解そうだけど、言い換えたら中身が薄い！”という実例を挙げてみる。（文面は昨今の政治家の発言をもとに作成） ＊ 過日お伝えした内容は世の中の流れと乖離したものでした。ほかにも齟齬が生じているのではと懸念しています。みなさま、忌憚のないご意見をお聞かせください。 ↓ 先日伝えた内容は世の中の流れとかけ離れていました。ほかにもズレがないか心配しています。みなさん、自由な意見を言ってください。 ＊ このたびの政策に疑義があるかもしれませんが、地域振興に寄与す
Googleが自然言語処理の弱点「言い換え」を克服するデータセットを公開
by Nicole Honeywill 自然言語処理のアルゴリズムは言葉の順序や構造の理解を不得意としてきました。この課題を克服すべく、Googleが新たにデータセットを公開。このデータセットで訓練を行うと、機械学習モデルのテキスト分類精度が50％から80％にまで向上するとのことです。 Google AI Blog: Releasing PAWS and PAWS-X: Two New Datasets to Improve Natural Language Understanding Models https://ai.googleblog.com/2019/10/releasing-paws-and-paws-x-two-new.html Googleは機械翻訳や音声認識で自然言語処理を取り入れていますが、自然言語処理では最先端のアルゴリズムでも「ニューヨークからフロリダへのフライト」
ちょっとした「言い換え」でAIはだませる、MITが敵対的攻撃を実証
「テキストフーラー（TextFooler）」は、文中の特定の単語を同義語で置き換えるだけで自然言語処理（NLP）システムをだまして文章を誤解させることができるソフトウェアだ。同ソフトウェアを使った試験では、3つの最新のNLPシステムの正確度が大幅に低下した。たとえばグーグルのBERT（バート）の場合、イェルプ（Yelp）のレビューのネガポジ判定が5〜7倍も悪化した。 ニュースの内容判別やフェイクニュースの検出、感情の分析といったタスクの訓練済みのNLPシステムを攻撃すると、すべてのケースで人工知能（AI）は著しく成績を落とした。 マサチューセッツ工科大学（MIT）のチームが開発したこのソフトウェアは、NLP分類器にとって最も重要な単語を文中から探し出し、人間が自然と感じる同義語に置き換えるものだ。たとえば、「ありえないほど人為的な状況に配置された登場人物は、現実から完全に隔絶されている」と
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