DeepL翻訳のニューラルネットワークをイヂワル日本語で試してみた
最近話題のDeepL翻訳。ニューラルネットワークを使った超高性能な機械翻訳サービスが、ついに日本語に対応して、いろいろな人が試しているようです。私も少しだけ使ってみましたが、ちょっとイヂワルな文章で試してみました。 テストに使った日本語の文章 使ったのは、江戸川乱歩『屋根裏の散歩者』の一番最後の文です。ソースは我らが青空文庫。 これが、ちょっと意地悪なサンプルなのは分かりますよね。現代の日常生活ではあまり使わない言い回しや小道具が出てきます。特にポイントは「押籠（おしこ）められて」の部分。元の文章がルビ処理がされているので、単純にコピー&ペーストすると、「押籠おしこめられて」と、ルビ部分がダブってしまいます（ちなみに、これでも適切に処理できたのは、DeepL翻訳だけ！）。「了った（しまった）」なんかも、これだけ見たらまず読めません。 彼は毒薬の瓶を節穴から落した時、それがどこへ落ちたのかを
ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
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