ほんやくこんにゃくをつかおう｜Yusuke Himeoka
のフォローアップ記事です。科学者以外でももっとカジュアルに論文が読めるようになったら良いなと思って書いたnoteですのでもしお時間あればぜひ。。 上記記事では論文を読む際には文章を翻訳サイトにコピペすることをオススメしていました。 でもそんなの面倒くさくないですか？ ということでこの記事では論文へのリンクを貼るだけで和英併記のpdfを作ってくれる素晴らしいアプリを紹介します さて じつは上の記事を書こうと思ったのはこのツイート 論文たくさん読みたいけど英語の勉強もしたいので、url投げたら全文翻訳付きのPDFに変換してもらうことにした。 pic.twitter.com/dMvqU2PBa4 — しゅーと (@cabernet_rock) June 29, 2020 を見て 「これ使えばわざわざコピペしないでも和英対訳のpdfをタブレットにいれて持ち運べるじゃん！！」 と思ったのがきっかけで
「ほん訳コンニャク」 を食べて 論文を読もう - Qiita
TL;DR; 以下の「ほん訳こんにゃく」を作った。 （※ 上記のbadgeを 2020/12/18 に追記しました。 ） 作りたかったもの 研究室配属で、かねてから取り組みたかった 「シナプス可塑性におけるmiRNA機能とそれらが記憶や学習などの高次認知機能に与える影響の解明」 を自分の研究テーマ（※暫定）にすることができ、生物系の論文を読む機会が圧倒的に増えたのですが、元々深層学習系統の論文しか読んでいなかったため、常識や背景知識不足に悩まされ、DeepLやGoogle Translateなしには論文が読めないという日々が続いていました。 論文を読みながら適宜翻訳するのは非効率ですし、iPadにPDFを保存して電車内で読むなんてこともできず、かといって全部一度翻訳するのは非常に面倒で、「これ、自動化したいな〜」と思ったので、「論文のURLを投げれば、全文翻訳付きのPDFを生成するプログラ
GiNZA - Japanese NLP Library
Skip to the content. GiNZAの公開ページ What’s new! GiNZA v5.2.0をリリースしました (2024.03.31) 日本語の節認定のためのAPIを追加 (experimental) ja_ginza_bert_largeのβ版を公開中 cl-tohoku/bert-large-japanese-v2をベースモデルに採用 精度が大幅に向上（LAS=0.938, UAS=0.949, UPOS=0.983, ENE=0.708） CUDAに対応し8GB以上のRAMを搭載したGPU環境、または、M1・M2などApple Silicon環境の利用を推奨 ginzaコマンドで日本語以外を含む全てのspaCyモデルが利用可能に ginza -m en_core_web_md の形でモデル名を指定することでCoNLL-U出力ツールとして利用可能 ginzaコマ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
