日本語表記ガイドラインのすすめ
こんにちは、技術開発チームの滝澤です。 わたしは弊社のブログや資料などの文書に対して技術的観点からの確認を依頼されることがあります。しかし、内容以前に日本語表記の点で気になり、指摘することが多いです。それでは、どのような点に注意して文章を作成すればよいでしょうか。日本語表記についてのガイドラインや参考資料がウェブ上で閲覧できるので、それを利用すればよいです。本記事ではそのガイドラインや参考資料について紹介します。 なお、本記事は社内勉強会で発表した資料に加筆して再構成したものです。 まとめ 結論を先に述べると、日本語表記ガイドラインとしては次の資料が参考になります。 公用文作成の考え方（建議） JTF日本語標準スタイルガイド（翻訳用） 外来語（カタカナ）表記ガイドライン第3版 書籍『日本語表記ルールブック第2版』日本エディタースクール編 書籍『日本語スタイルガイド（第3版）』一般財団法人テ
CyberAgentの日本語言語モデルを試してみる - きしだのHatena
CyberAgentが日本語LLMを公開していたので、とりあえず動かしてみました。 サイバーエージェント、最大68億パラメータの日本語LLM（大規模言語モデル）を一般公開 ―オープンなデータで学習した商用利用可能なモデルを提供― | 株式会社サイバーエージェント モデルは次のように6サイズ提供されています。 ※ Rinna社も同時に新しいモデルを出したので試しています。 Rinnaの新しい3Bモデルを試してみる - きしだのHatena open-calm-small(160M) まずはopen-calm-small。160Mパラメータです。 このあたりは動作確認用なので、内容は気にしない。 GPUメモリは1.3GBくらいの消費です。 open-calm-medium(400M) 次にopen-calm-medium。400Mパラメータです。 このへんも細かいことは気にしないけど、なんかま
OpenAI API ドキュメント 日本語訳｜#1 GET STARTED 前編｜ゑぐみかるちゃあ
OpenAI API ドキュメントの日本語訳をこちらでまとめます。文字量の多いドキュメントなので、セクションごとに記事を分割しています。 今回は「GET STARTED 」のセクションからIntroduction と Quickstart を抜粋した前編です。 基本 DeepLで翻訳して、気になるところだけ書き換えています(ほぼ気になるところがないのが、DeepLのすごいところ)。原文との突き合わせができるようにはじめに原文を入れてますので、間違いなど見つけられましたら、ぜひご指摘ください。ご指摘箇所は随時反映させていただきます。 原文のリンクが有効になってますので、それぞれ必要な場合は原文リンクの方を参照ください。 Introduction｜はじめに Overview｜概要The OpenAI API can be applied to virtually any task that i
ChatGPTは英語の回答の方が質がいいのでDeepLで英訳して質問したりしてたけど、英訳も和訳もChatGPTに任した方が便利！
とくさん｜マイコーピング @nori76 徳政憲和です。マイコーピング（”マイコピ”）mycoping.com を創業しました！「予防」を助ける、認知行動療法によるオンラインカウンセリングを提供しています。マイコーピング代表←Adobe←IBM←コニカミノルタ｜お問い合わせ bit.ly/2JIxzqT note.com/noritoku とくさん｜マイコーピング @nori76 最初にDeepLを使わなくても、こういう風に質問すると一気に英語と日本語の回答貰えますね。ChatGPTの「日本語より英語の方が、圧倒的に回答のクオリティが高い」という現状を踏まえると、日本人にはこの使い方が良さそう。 pic.twitter.com/ac5MzXeZpN 2023-02-21 09:46:05
超高精度で商用利用可能な純国産の日本語音声認識モデル「ReazonSpeech」を無償公開
株式会社レアゾン・ホールディングス(本社：東京都新宿区、代表取締役：渡邉 真)は世界最高レベルの高精度日本語音声認識モデルおよび世界最大19,000時間の日本語音声コーパス※「ReazonSpeech」を公開いたしました。 2023年1月18日 株式会社レアゾン・ホールディングス(本社：東京都新宿区、代表取締役：渡邉 真)は世界最高レベルの高精度日本語音声認識モデルおよび世界最大19,000時間の日本語音声コーパス※「ReazonSpeech」を公開いたしました。 ※音声コーパス: 音声データとテキストデータを発話単位で対応付けて集めたもの。音声認識モデルを作成する材料として使用され、その規模と品質が音声認識の精度を大きく左右する。 ※2「ReazonSpeech」を用いた文字起こしサービスをプロジェクトwebサイトにて実際に試すことができます。 プロジェクトwebサイト：https://
Mozcdic-UT (Mozc-UT)が終わった話と、代替品を開発してる話 - Chienomi
序 2023-01-12にLinux界隈に激震が走ったらしい。 Linux環境(Unix環境を含む)の日本語入力を支えていた、Mozcdic-UTプロジェクトが終了したからだ。 まず、前提として私の立場を明確にしよう。 私は2017年から、従来のMozc-UTに代わる新しい(ライセンス上の懸念のない)Mozc辞書として誕生したMozc-NEologd-UTのFcitxバインディング、fcitx-mozc-neologd-utのAURパッケージをメンテナンスしてきた。 その後新生Mozc-UTが誕生してからはfcitx-mozc-ut-unifiedとfcitx-mozc-ut-unified-fullというふたつのパッケージを加え、計3つパッケージをメンテナンスしてきた。 その後、mozcdic-ut自体がfcitx4をサポートしなくなったこと、fcitx5は既にメンテナーがいたことから私
手を動かして学べるAWSの日本語講座まとめ AWS日本法人が公開 165コンテンツを一覧に
JP Contents Hub自体の閲覧・利用は無料。ただしハンズオンはいずれもAWSのサービスを活用するものなので、利用に応じた料金が発生する。AWSジャパンは今後、新たにハンズオンを作成した場合には、順次JP Contents Hubに追加するという。 関連記事 AWS初心者向けの教材まとめ、AWS日本法人が公開 AWSジャパンが、AWSの初心者向け教材などをまとめたWebページを公開した。初学者やクラウド人材の育成を受け持つ人向けで、自社の教材などを全6段階の理解度別に紹介している。 AWS、オンラインゲームを遊んでソリューション構築を学ぶ「AWS Cloud Quest」公開 実際にプレイしてみた 米Amazon Web Servicesが、AWSでのソリューション構築を学べるオンラインRPG「AWS Cloud Quest: Cloud Practitioner」を無料公開」。W
10年ぶりに一人でWebサービスを作って思ったこと(エンジニア老人会)｜shi3z
StableDiffusionに対応したGakyoを雑な設計のためわずか数日で10万円くらいのクラウド利用料がかかってしまった。
Meilisearch を利用して Sphinx で日本語全文検索を実現する
モチベーション ドキュメントツール Sphinx から出力した HTML オンラインドキュメントに日本語対応の全文検索機能を追加したい。 結果 オンラインドキュメントと日本語全文検索 前提 日本語全文検索に対応する OSS を利用する ドキュメントツールは Sphinx を利用する Sphinx の検索バーを置き換える サーバレスの検索は諦める サーバ運用を検討する 企業利用前提なので費用がかかっても良い 検索は難しいので検索部分は頑張らない 完璧は求めない reStructuredText を解析するのではなく HTML を解析して処理する Meilisearch を採用 いろいろ調べたりしていたが Meilisearch が良さそうと判断した。 Meilisearch 日本語検索に対応している Rust で書かれており性能がでそう Rust であれば問題が起きた際、会社でなんとかできる
Elasticsearchで日本語検索を扱うためのマッピング定義 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、検索基盤部 検索基盤ブロックの渡です。私は検索基盤ブロックで、主にZOZOTOWNの検索周りのシステム開発に従事しています。 以前の記事では、Elasticsearchのマッピング設定の最適化について取り上げました。そして、今回は日本語による形態素解析を実現するまでの手順をご紹介します。 techblog.zozo.com 目次 目次 はじめに Elasticsearchで全文検索を実現させる手順 全文検索のためのマッピング定義 Analyzerの構造 日本語対応のAnalyzer 日本語対応のためのプラグイン追加 kuromoji Analyzerを指定したマッピング定義の例 kuromojiプラグイン機能 カスタムしたAnalyzerのマッピング定義 Analyzerの動作確認 modeを選択した場合のマッピング定義の例 Analyzer適用の注意点 kuromoji以外の
「的を得る」と「汚名挽回」─三省堂国語辞典の訂正をめぐって─
吉海 直人(日本語日本文学科 教授) 日本語の慣用表現の中には、間違って使われていると思われているものが少なくありません。例えば「的を射る」と「的を得る」はいかがでしょうか。あなたはどちらが正しいと思いますか。普通には「的を得る」は誤用とされているのですが、既に江戸時代の『尾張方言』という本に「的を得ず」とあるので、単純に誤用とは断言できそうもありません。 もともとこの表現は弓に関わるものですから、武士階級の中で生まれたものと思われます。ですから使用範囲は狭かったはずです。それが庶民に広がったことで、誤用が生じたのかもしれません。ただし必ずしも誤用ではなく、そこに方言が紛れ込んでいる恐れもあります。 政権が京都から江戸に移ったことで、関東の言葉が主流になっていきました。さらにそこに東北方言などが流入することになります。かつて会津藩出身の新島八重について調べていた際、「い」と「え（ゑ）」の区
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エピソード - 視点・論点
世界最大1万9千時間の音声コーパスと高精度日本語音声認識モデルがオープンソースで公開／商用・非商用を問わず、誰もが自由に利用・改変・再配布可能
rich/README.ja.md at master · Textualize/rich
GitHub - p-geon/ja-tokenizer-docker-py: Mecab + NEologd + Docker + Python3
GitHub - uehara1414/japanize-matplotlib: install & import するだけで matplotlib を日本語表示対応させる
「公用文作成の考え方」について（建議） | 文化庁
フリーで使える日本語の主な大規模言語モデル（LLM）まとめ
TechCrunch
rinna、日本語に特化した「GPT-2」「BERT」事前学習モデルを無償公開 75ギガバイトのデータを最大45日間で学習 | Ledge.ai
