落合啓士オフィシャルブログ Powered by Ameba
どうも。おっちーです🎵 6月21日と22日にNHK長野のラジオとテレビに生出演しました🎙️ 生放送はほんと生き物で毎回ワクワクします🎵 どんな言葉をだすのか しゃべろうと思えばいくらでもしゃべれるけどそうすると時間がなくなってしまう。 できるだけわかりやすく短く言葉をつくる。 成長させてもらいました⤴️ 金曜の夕方はラジオ「ゆる信ワイド」 土曜の朝は総合テレビ「どどどど」 松本山雅B.F.C.の監督としてブラインドサッカーのことを中心に ぼくの生きざま 人が生きるうえで大切にしてほしいもの なくしがちなもの ラジオもテレビもおおまかなとこは同じことを伝えました‼️ ラジオは今度の日曜まで聞き逃し放送聞けるのでよかったら聞いてくださーい。
STARDUST 声優部『憧れの世界へ(´･-･`)さや』
関裕美ちゃん。せきひろみちゃん。 アクセサリー作りが得意な14歳の女の子。栗色の癖っ毛、つり目、、自分に対してたくさんコンプレックスを抱えています。内気な性格だけれど、そんな自分を変えようと、裕美ちゃんはアイドルになりました。真面目な頑張り屋さんです。最初は表情が硬かったけれど、時が経つにつれて心を開いてくれて、可愛い笑顔を見せてくれるようになります。笑顔がとても似合う、素敵なアイドルです。 出会ってくれてありがとう。 出会えて良かった。 この子の笑顔を守りたい。 そう、もっともっとたくさんのプロデューサーさんに思っていただけますよう、これからたくさん、声を届けます。 私は今、世界でいちばんの幸せ者だよって、デレマスに出会って、お城の舞踏会に憧れた、中学1年生の自分に伝えたい…！ 私にとってシンデレラガールズは、「出逢えた憧憬」でした。 プロデューサーさん、これからよろしくお願い致します(
TechCrunch JP のタイトルから hiwa 氏の翻訳か否かを深層学習で推定する
追記 (9月30日 22:00) Q : 本文も用いると更に良いのではないか A : 可能な限り氏が翻訳した記事を開きたくないため、タイトルだけを用いた Q : 深層学習ではない手法との比較がない A : 追加実験を行った。登場する語彙の上位 12,000 個の bag-of-words を用いたところ RandomForest (class_weight = 'balanced', n_estimators = 500) では精度 0.93 , 再現率 0.66, f値 0.78 LinearSVC (sklearn のデフォルトパラメタ) では精度 0.88, 再現率 0.81, f値 0.84 となり、深層学習とあまり差がないことがわかった。 Q : 理由は何か 単語の頻度足切りを変化させても精度が変わらないことから、特定の語に強く反応している可能性がある。または特定ジャンルの記事が
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