先住民の言語が消滅することで「貴重な医学的知識が失われてしまう」と研究者が指摘
地球上に存在する言語は、英語やフランス語などのメジャーなものから少数民族によって話されているマイナーなものまで、数千もの種類があると考えられています。ところが、少数の人々しか話さない言語は消滅の危機にあり、これらの言語が消滅することで「貴重な医学的知識」が失われてしまうと指摘されています。 Language extinction triggers the loss of unique medicinal knowledge | PNAS https://www.pnas.org/content/118/24/e2103683118 The Global Extinction of Languages Is Threatening a Vital Type of Human Knowledge https://www.sciencealert.com/languages-are-disapp
新しい言語の学習が年齢に関係なく脳を構造的に強化することが明らかに - GIGAZINE
By Lei Gao 多言語を勉強することで「脳力」が鍛えられ、認知症防止にもつながるという研究結果が発表されていますが、母国語以外の言語を学習することは、年齢に関係なく物理的に脳の構造に変化を与えて、脳の機能を向上させることが新たにペンシルベニア州立大学の研究によって明らかになりました。 Learning languages is a workout for brains, both young and old | Penn State University http://news.psu.edu/story/334349/2014/11/12/research/learning-languages-workout-brains-both-young-and-old ペンシルベニア州立大学の心理学・言語学・情報科学・テクノロジー学部のピン・リー教授の研究によると、母国語以外の言語学習が、
どのようにすれば外国語の新しい単語を脳は覚えることができるのか？
外国語の新しい単語を脳が覚えるにはどうすればいいのかというのをケンブリッジ大学の神経学者が研究し、明らかにしたようです。 「なかなか外国語の単語を覚えることができない」という人にとっては一つの目安になります。 詳細は以下から。 Can't learn a foreign language? Not true, say scientists - Telegraph 方法は簡単、新しく覚えたい単語を「15分未満で160回聞く」とよいそうです。 これはどういう仕組みかというと、このようにして15分未満で160回の単語を聞くことにより、次にその単語を思い出そうとしたり記憶しようとしたりすることによって、新しく脳内にニューロンネットワークが形成されるため。 この記憶のためのニューロンネットワークの形成は以前に考えられているよりももっと素早く起こるということが今回の研究では明らかになっています。 Yu
未解読のインダス文字を、人工知能で解析 | WIRED VISION
前の記事 スレの状況がわかるツール：「多様な意見」を視覚化 パソコンの瞬間オン・オフも可能に：強誘電体トランジスターに新技術 次の記事 未解読のインダス文字を、人工知能で解析 2009年4月24日 Brandon Keim J.M. Kenoyer/Harappa.com 多くの考古学者の挑戦を退けてきた古代文字が、人工知能にその秘密の一部を見破られた。 4000年前のインダス文明で使われていた記号をコンピューターで分析したところ、これらの記号が話し言葉を表している可能性があることがわかったのだ。 「含まれている文法構造は、多くの言語で見られるものと共通しているようだ」と、ワシントン大学のコンピューター科学者、Rajesh Rao博士は語っている。 インダス文字は、紀元前2600年から紀元前1900年に今のパキスタン東部からインド北部にかけて使われていた文字で、エジプト文明やメソポタミア文
自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記
Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体本文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非
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英語社会には肯定的な言葉が多い：統計で確認
