字幕翻訳スクールがAI字幕翻訳ツールを開発したというニュース 数日前に字幕翻訳スクールがAI字幕翻訳ツールを開発したというニュースが流れ、翻訳者たちの間に衝撃が広がりました。これを受けて翻訳者の堂本秋次さんがYouTubeで緊急動画を配信され、それを見たローズ三浦さんの発案で堂本さん、ローズさん、私の3人で機械翻訳の現状についてライブ配信することになりました。当日の告知にもかかわらず30名以上に方々にライブでご視聴いただき、その場でコメントもたくさんいただき成功裡にイベントは終了しました。（3人のトークイベントの動画はこちら：https://www.youtube.com/watch?v=L09NEJLBNzU） 普段「機械翻訳についてどう思いますか」と聞かれるわりに回答にこれほど長い時間をいただけることはなかったので、司会の堂本さんが用意してくださったテーマでお2人と話すことで私自身とし
語学の勉強をしなくても世界の人々と意思疎通できる時代がやってきた。人工知能（AI）を用いた「ニューラル機械翻訳（NMT）」技術が猛烈な勢いで発展しているからだ。言葉の壁は大幅に低くなった。翻訳業界は再編が始まった。街中では自動翻訳機が急増中で、観光業界や店舗、運輸、病院などに普及し始めた。将来的には自動翻訳機が1人に1台、普及する可能性も出てきた。【次回記事】自動翻訳機、1人1台時代へ 観光・交通で活躍30年分の技術を一気に凌駕「翻訳業界全体が、雷に打たれたような衝撃を受けた。これは50年に一度の破壊的技術であると」──。自動翻訳サービスを手掛けるXtra（エクストラ、東京・千代田）社長でロゼッタ執行役員の古谷祐一氏は
政府が新型コロナウイルス対策で調達し、アベノマスクと揶揄（やゆ）される布製マスクの在庫分を希望者に配布した後に廃棄する意向を示したことで、「もったいない」などと再活用を模索する動きが広がっている。マスクの申し込みはこれまでに１万件以上。配布には、批判を浴びた高額な保管コストを解消する狙いがあるが、希望者が増えるほど国負担の配送料がかさむジレンマも抱えている。（本江希望） 【写真】政府が全世帯に配った布マスク 東京近郊にある巨大倉庫。約８千万枚の布製マスクが約１０万個の段ボール箱に分けられ、約５メートルの高さに積み上げられている。箱に記されたメーカーや納入業者は１０社以上に上る。保管費は膨大で、昨年８月～今年３月で約６億円に膨らんでいたことが明らかになった。 マスクの処分方針は、岸田文雄首相が今月２１日の記者会見で表明。厚生労働省が来年１月１４日まで、配布を希望する自治体や個人、団体からの申
はじめてのにき(2023-03-26)
_ LLM に思ったこと しばらくバブルが続きそうで、労働者としては何より。個人の興味的には AI バブルは終わって別のバブルが起きて欲しかった。残りはポエム的な話 NMT を見て、「あ、これは面白そう」と思ってチーム移って、ニューラル翻訳について思ったのは https://twitter.com/shinh/status/797982306564587521 にあるように、「マンガに出てくるような学位とか取ってる系の7歳くらいの子。活字中毒でなんでもよく知ってるけど、発言に困ると「ニュースぽいから【ロイター】てつけちゃえ」みたいな知ったかぶりをはじめる」だった。データ量やモデルが良くなったのはあるけど、この認識は LLM に至ってもあまり変わっていない。いやまぁこれだけのことができるようになるんだなぁ……という感嘆はもちろんあるし、 ChatGPT 普通に使ったりしているけど 結局、論理
ホクソエムサポーターの白井です。今回はICLR2020 の論文を紹介します。 The International Conference on Learning Representations (ICLR) は機械学習の中でも特に深層学習 を専門とした国際会議です。 OpenReview.net によるopen peer reviewを採用しているので、submitされた論文はだれでも閲覧可能です。(ICLR2020 open review) 2020年はエチオピアで開催予定でしたが、COVID-19の影響でvirtual conferenceとなりました。 今回はNLP系の論文について5本紹介します。 すでに日本語ブログ記事で紹介されているような論文もありますが、自分が興味を持った部分を中心としてざっくりと紹介したいと思います。 以降、とくに記載がない場合、図は論文またはブログからの引用で
【枕強要疑惑】 出川哲朗さん、聖火ランナーに！ 1 名前：大阪くうこ(埼玉県) [ES]：2021/04/08(木) 12:13:03.56 ID:c/HAR5CS0 ３０日には、横浜ＤｅＮＡベイスターズ前監督のアレックス・ラミレスさん（４６）が川崎市で、女優の草笛光子さん（８７）や俳優の谷原章介さん（４８）、お笑い芸人の出川哲朗さん（５７）が横浜市で聖火をつなぐ。ゴールは横浜赤レンガ倉庫で、聖火はその後、千葉県に向かう。 https://www.yomiuri.co.jp/olympic/2020/20210331-OYT8T50151/ 関連スレ： 【芸能】マリエ｢18歳の時､島田紳助から枕を強要された。その場にいた出川哲朗ら芸人も『ヤりなよ』と言い紳助の味方だった｣と暴露★63 https://hayabusa9.5ch.net/test/read.cgi/mnewsplus/161
ここ最近あまりにもありとあらゆる『鬼滅の刃』グッズが出るので、裏で両津勘吉が一枚噛んでる可能性を考慮し始めた「だとするとそろそろ金融商品とのタイアップが出る頃合い」
こりゃ大変！ @Jessica_NMT 鬼滅の刃がバカ流行りしていろんなグッズを出しまくった結果、こち亀感出てきてる気がする。 このグッズの出し方は調子乗ってる両津だろ 2020-10-21 09:47:15
概要 このページでは、日本語Wikipediaを対象に情報通信研究機構 データ駆動知能システム研究センターで事前学習を行ったBERTモデルをクリエイティブ・コモンズ 表示 4.0 国際ライセンス (CC BY 4.0)のもとで公開しています。 BERTモデル [1] の学習では、バッチサイズやステップ数を増やすことで性能が向上することが報告されています [2]。そこで本ページのモデルでは、[2] のRoBERTa-500Kと同等の計算量となるよう、ステップ数を [1] と同様に100万に保ちつつ、バッチサイズを [1] の16倍の4,096にして学習を行いました。 作成したBERTモデルの評価として、NICTで作成した (fine-tuning用) 学習データと評価データ (これらのデータは大規模Web情報分析システムWISDOM X、対災害SNS情報分析システムDISAANA、災害状況要
今回の台風で「民主党がスーパー堤防を中止したせいで―」と言ってるのは全部デマ : 脱「愛国カルト」のススメ
＜ざっくり言うと＞ 今回の巨大台風での水害が「民主党がスーパー堤防を事業仕分けで中止にしたからだ」ということを信じている人がいるが、デマである。スーパー堤防は完成までに400年もかかるため、非現実的すぎるために中止になったものである。スーパー堤防事業が継続していても、今回の台風での水害には全く無意味である。当時、事業仕分けは9割という圧倒的多数の国民の支持で進められた政策であり、あたかも民主党が国民のことを考えずに事業仕分けを行ったかのようなイメージは間違いである。 目次 またもや出た「スーパー堤防」デマ 完成は今から400年後 当時、9割の圧倒的歓迎で迎えられた事業仕分け またもや出た「スーパー堤防」デマ まず、今回の台風で被害に遭われた方々へのお見舞いを申し上げます。 さて、今回の川の氾濫等に対し、またもや「民主党がスーパー堤防を事業仕分けしたからだデマ」が流れていますね。もはや水害の
場末のお姉様🦜鹿刺しの人🦌 on Twitter: "昨日車ではねた鹿刺し 900円 https://t.co/TzQJSn2nMt"
昨日車ではねた鹿刺し 900円 https://t.co/TzQJSn2nMt
前回記事に続いてHugging Faceネタです。Transformers本体ではなく、分かち書きを行うTokenizersライブラリの紹介をします。 Hugging Faceが開発しているTransformersでは、事前学習モデルと用いた分かち書き処理を同梱して配布している。 機械学習モデルの学習時と推論時の間で分かち書き設定が異なったり、分かち書き済み公開データと分かち書き設定が揃っていなかったりすると、モデルの挙動が正しく再現できないので、この設定が揃うように仕組みで吸収できる良いプラクティスといえる。 比較的古いバージョン*1のTransformersが用いるトークナイザは、ライブラリ内に同梱されるPython実装のものであった。 日本語で配布されているTransformersモデルの事例でいうと、例えば東北大学の乾研究室から公開されている日本語BERTモデルでは、Transfo
自然言語処理モデルBERTでニュースから経済指標へのインパクトを予想してみる - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
こんにちは。次世代システム研究室のT.I.です。 今回は近年、発展の著しい機械学習の分野として、自然言語処理について簡単に紹介し、鍵とな技術や最近の潮流についても手短にはありますが触れたいと思います。 自然言語処理とは？ 文章を他の言語に翻訳したり、文章を生成したり、文章を読んで質問に答えるなど、自然言語処理のタスクは多岐に渡ります。 機械は言葉の意味をどう学習するか？ 文章を機械学習モデルに入力するためには、文章を単語に分割し、それぞれに何らかのラベル割り振って入力します。しかし、これだけでは無味乾燥なラベルに過ぎず、文脈のなかで単語の持つ意味という情報を適切に処理することが必用となります．単語の意味というものは、どのようにして抽出すればよいのでしょうか？ひとの手で、同義語や反語などの辞書を作ることにはコストや曖昧さが残ります。 近年ではインターネットの発展により利用可能となった膨大なテ
JavaでFargateのOutOfMemoryを引き起こした話 - Mirai Translate TECH BLOG
この記事は、みらい翻訳のカレンダー | Advent Calendar 2022 - Qiita の13日目です。 こんにちは。プラットフォーム開発部でリードエンジニアをしているchanceです。 今回は コンテナ（AWS ECS on Fargate）上での Java(JVM) のメモリのお話をします。 概要 先日、商用環境の ECS で試運転させていた Java アプリのコンテナが度々再起動してしまう事象がありました。 幸い、まだリリース前だったためサービス影響はありませんでしたが、原因特定のためさっそく調査を開始しました。 コンテナの停止理由は OutOfMemory だったのですが、Java のログにはそのような出力はされていませんでした。Java ヒープの枯渇ではなく OS のメモリを使い切っていたようです。AWS のコンテナの場合、メモリを使い切るとコンテナが強制終了されるとの
ハイデルベルク大学の博士課程に在籍しながら、八楽という会社で「ヤラクゼン」の開発に携わっている太田です。ヤラクゼンは、AI翻訳から翻訳文の編集、ドキュメントの共有、翻訳会社への発注までを1つにする翻訳プラットフォームです。 本連載の目的、前提知識、構成 機械翻訳のフレームワークはよく知られたものが幾つか存在しますが、高機能であるが故にコードベース自体が巨大です。そのため機械翻訳の学習に行き着く前に、フレームワーク特有の仕様などを調べる段階で挫折してしまうことが少なからずあると感じています。 本連載は、機械翻訳モデル開発の経験がほとんどない初心者でも「モデルを実行してみる」ことができるようになるのを目的としています。フレームワークには、小規模で初学者にも扱いやすい「JoeyNMT」を使用します。 なお読み進めてもらうに当たって、以下3点の前提知識があることを想定しています。 機械翻訳の理論的
JVM Garbage Collectors Benchmarks Report 19.12 – Ionut Balosin
Ionut Balosin Software Architect | Technical Trainer | Oracle ACE Associate | Security Champion | Speaker | Blogger Context The current article describes a series of Java Virtual Machine (JVM) Garbage Collectors (GC) micro-benchmarks and their results, using a different set of patterns. For the current issue, I included all Garbage Collectors from AdoptOpenJDK 64-Bit Server VM version 13 (build 13
和田 政宗 on Twitter: "NHK「河瀬直美が見つめた東京五輪」 「五輪反対デモに参加しているという男性」が「お金をもらって動員されていると打ち明けた」との放送。 NHKは「デモに参加したか、確認できていない」と発表。 虚偽放送なら会長辞任ものの案件。… https://t.co/FYf7jH7NmT"
NHK「河瀬直美が見つめた東京五輪」 「五輪反対デモに参加しているという男性」が「お金をもらって動員されていると打ち明けた」との放送。 NHKは「デモに参加したか、確認できていない」と発表。 虚偽放送なら会長辞任ものの案件。… https://t.co/FYf7jH7NmT
まとめ GRUが使えないこと、LSTMを使う際にもちょっとした制約があることなど、Apple M1で自然言語処理を効率的に動かすには細かい調整が必要でこれまで使っていたコードをそのままとはいかず、本格的に使うにはまだちょっと手を出しづらい感じですね。 ただし、新しい Apple M1 の実力は、最適化が効かない状態でも、5年前のIntel Mac搭載のMBPの2倍近く高速で、調整を行うことで、さらに3倍くらいは速くできそうです。 Google Colabで使える速いGPUには全く及ばないのですが、10万円前後で買える機械としてはまずまずの性能といえそうです。 荒削りのライブラリを読み解いていくのが楽しいような人にとっては、Google ColabのGPU無料枠を使い切った時間なんかに良いのではないでしょうか(^^; （付録） ソースコード全体 今回の実験を行った、LSTMモドキ版の実行可能
布製マスク「廃棄もったいない」配布希望１万件超に
政府が新型コロナウイルス対策で調達し、アベノマスクと揶揄（やゆ）される布製マスクの在庫分を希望者に配布した後に廃棄する意向を示したことで、「もったいない」などと再活用を模索する動きが広がっている。マスクの申し込みはこれまでに１万件以上。配布には、批判を浴びた高額な保管コストを解消する狙いがあるが、希望者が増えるほど国負担の配送料がかさむジレンマも抱えている。（本江希望） 東京近郊にある巨大倉庫。約８千万枚の布製マスクが約１０万個の段ボール箱に分けられ、約５メートルの高さに積み上げられている。箱に記されたメーカーや納入業者は１０社以上に上る。保管費は膨大で、昨年８月～今年３月で約６億円に膨らんでいたことが明らかになった。 マスクの処分方針は、岸田文雄首相が今月２１日の記者会見で表明。厚生労働省が来年１月１４日まで、配布を希望する自治体や個人、団体からの申し込みを受け付けている。平型と立体型の
漫画のAI翻訳に29億円について｜翻訳ジャーニー、英日翻訳者・翻訳講師、マーケティング、セキュリティ（物理＆サイバー）など
関連記事： 翻訳者じゃない人にAI翻訳の修正がいかに苦痛か説明するよっ！ 翻訳者じゃない人に向けて、翻訳発注の側面から、人力翻訳、AI翻訳のみ、AI翻訳＋人力修正の違いについて話すよっ！ こんにちは。翻訳ジャーニーです。プロの翻訳者とそうでない方の間に、翻訳やらAIやらに対する認識がものっそい乖離しているので、ちょっとメモがてら書こうと思います。 次のツイートをしたところ、ほんの少しだけ話題にしてもらえました。1日でだいたい6万ビュー、500リポスト、1.5万いいね、くらいです。 漫画1冊の翻訳に仮に1か月かかっているとして、AIに下訳させると2日で済んでしまうようなら…… ＿人人人人人人人人人人人人人人人人人人人＿ ＞ なぜ翻訳者がAIを使っていないのか？ ＜ ￣Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^ — 🍉翻訳ジャーニー (@HonyakuJourney)
Discordのチャットbotでニューラル機械翻訳を試そう 「JoeyNMT」のカスタマイズについても解説
Discordのチャットbotでニューラル機械翻訳を試そう 「JoeyNMT」のカスタマイズについても解説：「Python＋PyTorch」と「JoeyNMT」で学ぶニューラル機械翻訳（2） 精度向上により、近年利用が広まっている「ニューラル機械翻訳」。その仕組みを、自分で動かしながら学んでみましょう。第2回はユースケースごとに「JoeyNMT」をカスタマイズする方法や、Discordのチャットbotに組み込む方法を解説します。 ハイデルベルク大学の博士課程に在籍しながら、八楽という会社で「ヤラクゼン」の開発に携わっている太田です。ヤラクゼンは、AI翻訳から翻訳文の編集、ドキュメントの共有、翻訳会社への発注までを1つにする翻訳プラットフォームです。 第1回は、機械翻訳フレームワーク「JoeyNMT」の概要、インストール方法、モデルを訓練する方法を紹介しました。今回は、JoeyNMTをカスタ
A screenshot from a video generated by artificial intelligence Sora. The image contains a mistake: it shows the Glenfinnan Viaduct, a famous bridge, but with an extra train track added that isn't there in reality. The train itself looks like a real train called the Jacobite train, but it has an extra chimney that shouldn't be there. In the field of artificial intelligence (AI), a hallucination or
英文を日本語訳するニューラル機械翻訳モデルをCC BY-SA 4.0で公開した。以前の記事で紹介した手法を用い昨年11月に構築したモデルである FuguMT ver.2020.11.1 （約440MB）のダウンロードshasum: 0cf8a1fc540b4c7b4388b75b71858c0eb32e392aライセンス: CC BY-SA 4.0 （readmeにも書いた通り、作者（Satoshi Takahashi）は本モデルを使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません 。引用等を行う場合はこのBlogのURLを記載するか、リンクを貼ってください。） 性能はそこそこ（後述）。構築手法は本格的（Marian-NMT[1]を用いた Transformer + Sentence Piece[2]）である。 研究用途での試用を前提としており、当然ながら動作や出力に関して一切の
６月２３日、厚労省の課長から地方自治体の衛生主管部（局）長宛てに通達が届いた。「公衆浴場や旅館業の施設の共同浴室における男女の取扱いについて」と題する通達である。この通達では、「体は男性、心は女性の者が女湯に入らないようにする必要があるものと考えています」と記されている。 衆参両院でＬＧＢＴ理解増進法が成立（同月１６日）した後の混乱を防ぐための通達だ。実際にトランスジェンダーとは無関係でありながら、「体は男性、心は女性」と自称する男が、女湯などに侵入する事件が起こったらどうするのか。多くの保守系言論人が危険性を想定し、批判していた。厚労省の通達は、こうした事態を沈静化させようと企図したものだろう。 レーニンこの通達を歓迎する向きもあろうが、私はそれほど単純な話だと思えない。 かつて一世を風靡（ふうび）したマルクス・レーニン主義の「二段階革命説」を思い起こさずにはいられなかったのである。 二
AI翻訳が人間超え、言葉の壁崩壊へ
1人に1台、自動翻訳機、多言語“通訳”がポケットに 第1部：市場動向 語学の勉強をしなくても世界の人々と意思疎通できる時代がやってきた。人工知能（AI）を用いたニューラル機械翻訳（NMT）技術が猛烈な勢いで発展しているからだ。言葉の壁は大幅に低くなった。翻訳業界は再編が始まった。街中では自動翻訳機が急増中で、観光業界や店舗、運輸、病院などに普及し始めた。将来的には自… 2019.08.19 トランスフォーマー時代到来、翻訳技術から汎用言語系AIに 第2部：技術動向 2016年のニューラル機械翻訳（NMT）の実用化は、翻訳業界に衝撃を与え、ポケトークのような自動翻訳端末の市場拡大につながるなど、社会に大きなインパクトを与えた。ただし、翻訳技術や自然言語処理技術（NLP）分野では、その後も革命級のブレークスルーが相次いでいる。翻訳を含む言語系の人工知能（AI）が… 2019.08.20
2020年9月下旬発行予定、『機械翻訳：歴史・技術・産業』（ティエリー・ポイボー 著）の訳者、高橋聡氏による同書の「訳者あとがき」を、発行に先駆けて公開します。 ＊＊＊ 『機械翻訳：歴史・技術・産業』訳者あとがき文：高橋聡 機械翻訳（MT）、または自動翻訳。これまで数々の小説や漫画・アニメ、映画・ドラマに登場してきた夢の装置もしくはシステムです。本書の第1章に登場する「バベルフィッシュ」もそのひとつですし、『スター・ウォーズ』サーガに出てくるドロイド「C-3PO」は600万の言語を翻訳できることになっています。もっとも、日本人がいちばんよく知っている万能翻訳機といえば、きっと「ほんやくコンニャク」でしょう。 しかし、現実の世界でMTといえば、「大意（gist）はつかめることもあるが、たいていは珍妙で愉快な訳を出してくるシステム」という認識が一般的でした。それが、2016年にGoogleも採
Index of /class/cs224n/slides
Index of /class/cs224n/slides NameLast modifiedSizeDescription Parent Directory - Been-Kim-StanfordLectureMarch2023.pdf2024-03-30 16:23 36M Danqi-QA-slides-2022.pdf2024-03-30 16:23 13M Multimodal-Deep-Learning-CS224n-Kiela.pdf2024-03-30 16:23 9.1M Vinodkumar_Prabhakaran_Socially_Responsible_NLP.pdf2024-03-30 16:23 13M cs224n-2022-lecture-editing.pdf2024-03-30 16:23 8.8M cs224n-2022-lecture-knowle
python tkinter 色(color)の設定方法 python tkinterにおける色(color)の設定方法がいくつかあるので整理する。 参考ページ（英語）：http://infohost.nmt.edu/tcc/help/pubs/tkinter/web/colors.html RGBの指定による方法 #rgb 4bit 16色 #rrggbb 8bit 256色 #rrrgggbbb 16bit 4096色 指定の例 ※python3で作成した(python2で使用するには、モジュール名をTkinterとする) import tkinter as tk root = tk.Tk() # 色は、背景色は、bgオプションに設定する button1 = tk.Button(root,text="#fff",bg="#fff") button1.pack(fill="x") but
Google翻訳は、2016年11月からニューラル機械翻訳（NMT）を導入したことで、精度がかなり高まりました。 ニューラル機械翻訳（NMT）とは、ニューラルネットワークを利用した翻訳システムのことです。 今までの統計的機械翻訳（SMT）では、大量の対訳データを登録し、確率論や統計的手法を用いて訳を生成していました。 それに対して、Googleのニューラル機械翻訳（GNMT）では、大量のデータを計算することで、全体のニュアンスを重視し、自然な語順を生成し、流暢な訳を生成しております。しかも、データがどんどん集まり続けているので、翻訳の精度は上がり続けております。 では、Google翻訳に弱点はないのでしょうか？ 実は、データのバイアス（偏り）の問題がGoogle翻訳にもあります。今から、それをお見せしますね。 Google翻訳のウェブサイトに行きます。 https://translate.
『シン・エヴァンゲリオン劇場版:||』が絶好調! 3月8日の公開から42日間で興行収入が77億9000万円、観客動員数が500万人を突破した。『ヱヴァンゲリヲン新劇場版:Q』の公開（2012年11月17日）から実に8年超。新型コロナウイルス感染拡大前から延期が相次ぎ、ネット上では「もうオワコン」という声もあったが、いざ公開されると大勢のファンが映画館へ詰めかけ、絶大な人気を証明した。 そもそもTVアニメの放送終了が1996年で、旧劇場版「Air/まごころを君に」が1997年、そして、新劇場版「序」の公開が2007年である。アニメ放映当時、碇シンジと同年齢だった少年少女は、「序」の頃には25歳、そして「シン・エヴァ」公開時には加持リョウジの30歳をとうに超えて39歳になる。これほどの長期に渡るコンテンツを影で支えていたのは、パチンコ・パチスロではなかろうか。 遊技機化 × 原作ファン増加の相
Visiteurs depuis le 28/01/2019 : 3817 Connectés : 1 Record de connectés : 17 This article gives you the review of the best Blu-ray ripping software for macOS Mojave. In order to keep Blu-ray discs from scratching, or manage your movies in a more convenient, you’d better rip and convert Blu-rays. Although, there are many programs out there that allow you to rip Blu-rays, but most of them are out of
自分のTweetを使ってSentencepieceとMeCabの分かち書きの比較を行う - Sansan Tech Blog
3行で はじめに Sentencepieceとは subwordとは Sentencepieceでの取り組み SentencepieceとMeCabの比較 利用するデータセット 利用したコード 適当なTweetを分かち書きしてみる Tweet全部を分かち書きし、頻度順に並べてみる まとめ 注釈 3行で Sentencepieceの論文概要を説明した。 自身のTweetを用いて、SentencepieceとMeCabの分割点の違いを調べた。 Sentencepieceでは生文から生成された特徴的な分割が見られた。一方、今回のような少ない学習データでは上手く分割できない。 はじめに Sansan DSOC 研究開発部の齋藤です。 最近Sentencepieceの論文を読む機会があったので、論文の概要説明と、実際に使ってみようと思い立ちました。 前半で論文の説明を行い、後半でSentencepi
21-22シーズン、スキー場のシーズン券販売状況をご紹介します。 ※更新日 11月12日 共通シーズン券 プリンススノーリゾート共通シーズン券（会員限定） マックアースジャパン 2022シーズン券 POWDER 4ぐんま共通シーズンパスポート NSDキッズプログラム スノーリゾートクラブ アースホッパーSNOWパス 北海道 Kウインターパス 札幌国際スキー場 朝里川温泉スキー場 キロロリゾート キャンモアスキービレッジ トマムスキー場 東北 青森スプリングスキーリゾート 安比高原スキー場 夏油高原スキー場 八幡平リゾート 会津高原南郷スキー場 箕輪スキー場 アルツ磐梯・猫魔スキー場 猪苗代スキー場 ジャングルジャングル 新潟県 ロッテアライリゾート 石打丸山スキー場 赤倉温泉スキー場 神立スノーリゾート 舞子スノーリゾート キューピットバレイ 赤倉温泉スキー場 苗場・かぐら・六日町八海山
veronica_kary @adrianjunior71 97 rE6 rogers com @itss_ivanna @sandraromero127 86 d3v gmaill com @hakanilhan78 @ritagobina 56 Skx target @adriananarcizo2 @aiqt_7 14 OQO sify com @homan95809372 @alessan09371004 75 g8z usps @kingfranktank POtjiu5qyydcwijxb @emilytr73970030 39 Wx2 triad rr com @brendasnicarn @ivan_maric 27 rF8 gmail hu @skkashi4 @chiccaporceddu 12 mzm http @apriliy22779087 @ihkbi3itop
【無慈悲】韓国政府「日本は謝罪した。公式に抗議してきてないから私たちの発表が真実」→菅長官「日本は謝罪してない」と否定 ｜ 保守速報
1: 動物園φ ★ 2019/11/25(月) 13:23:28.65 ID:CAP_USER.net ユン・ドハン「私たちの言葉に、日本政府が公式に抗議してこないので、私たちの言葉が真実」 https://translate.googleusercontent.com/translate_c?act=url&depth=1&hl=ja&ie=UTF8&prev=_t&rurl=translate.google.co.jp&sl=ko&sp=nmt4&tl=ja&u=https://news.naver.com/main/read.nhn%3Fmode%3DLSD%26mid%3Dshm id1%3D100 id%3D025%26aid%3D0002955365&usg=ALkJrhil4J0dR8Y5UCeNpKI-kF8KZ4w5CA 韓国への謝罪「ない」、菅氏否定…刺激は避ける 11
ガジェット、DIY・工作、試したり比べたりするYouTuber。普段は主にゲーム開発者。金属の鈍い光が大好きです。
Philosophy We strive to create an environment conducive to many different types of research across many different time scales and levels of risk. Learn more about our Philosophy Learn more
2022年6月30日（木）、Netflixにて第１話～第13話、全世界配信開始！！ The series will be distributed worldwide on Netflix on Thursday June 30, 2022． OP song 『Bloody Power Fame』by coldrain 『週刊少年ジャンプ』（集英社）で連載され、累計発行部数3000万部を超える萩原一至原作の漫画『BASTARD!! －暗黒の破壊神－』がシリーズアニメ化！ The manga "BASTARD!!!" by Kazushi Hagiwara, serialized in "Weekly Shonen Jump" (Shueisha), has sold over 30 million copies in total. -The series will be adapte
自然言語の翻訳APIに興味が出てきたのでちょっと触ってみることにします。ここではすでにテキスト情報になっており、日本語から英語など別の言語に自動的に変換してくれる物を想定しています。 Google Cloud Translateサイトより すでに様々なサービスが世に出ていますが、今回はGoogleの翻訳APIを試してみます。新しいバージョン3(以降v3)ではJava、Python、Node.jsから利用できますが、今回はNode.jsで利用します。 主要な開発者向け翻訳サービス Google Cloud Translation API概要 料金 v2とv3の違い Google Cloud Translation APIを試してみる プロジェクトの作成 環境変数の設定 Node側を準備 サンプルコードを試してみる…がエラーになる サービスアカウントにIAM役割を付与する 再び実行する 翻訳モ
従来の翻訳機SMTは評価スコアが20だった。 このスコア20とは、なんとかニュアンスが分かる程度でしたが 新型の翻訳機NMTは2018年には評価スコアが35まで向上した。スコア35とは意味は問題なく伝わり 文章としても自然といえるレベル❗️ 英語からドイツ語 フランス語から英語 英語と中国語間などでもスコア40で普通に使えるレベルだそうです。 2020年にはもっと向上してスコア60とか。 きっと普通に会話出来る感じになりそうですね❗️ オリンピックで色々な国の方がくるので自動翻訳機があれば楽しみも広がるし もしかしたら、些細なトラブルなんかも 避けられるんじゃないでしょうか🤔 つまらない誤解ほど嫌な事はありませんからね😆 お店をやられてる方なんか翻訳機があれば 仕事もスムーズになるし、商品や食べ物を お勧めできますね😌売り上げ増えるかも🤤 海外旅行にも便利ですね❗️ 今まで観光先で
言語処理でよく使う前処理まとめ -tokenize, subword- - 文系と理系の交差点
言語処理を行うときの基本として，現在は文章を単語などの何らかの単位に区切り（トークナイズ (tokenize) して），それらをベクトルに落とし込んでモデルで処理することが多いです． 今回はトークナイズ（単語を区切ること）にフォーカスして，それをでどの様に書くかを簡単にご紹介します．言語は主に python を使用します． 目次 トークナイズ 日本語の場合 英語の場合 サブワード (Subword) BPE (Bite Pair Encoding) SentencePiece 参考 トークナイズ そもそもトークナイズとは，単語をトークンという単位に区切ることを指しますが，この区切り方は様々あります．よく使われるのは単語や形態素です． さらに後ほど説明するサブワード (subword) といって，単語をさらに細かく区切った表現をトークンとして扱うことや，１文字を１トークンとして分割すること（
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機械翻訳に対する現時点（2022年8月）での私の認識
AI翻訳「人間超え」へ 技術が急発展 自動翻訳の衝撃（上） - 日本経済新聞
布製マスク「廃棄もったいない」配布希望１万件超に（産経新聞） - Yahoo!ニュース
深層学習系のトップ会議ICLR2020のNLP系論文についてざっくり紹介 - 株式会社ホクソエムのブログ
【枕強要疑惑】 出川哲朗さん、聖火ランナーに！ : 痛いニュース(ﾉ∀`)
NICT BERT 日本語 Pre-trained モデル
日本語でHugging Face Tokenizersを動かす - MNTSQ Techブログ
ニューラル機械翻訳（NMT）の基礎を「JoeyNMT」で学んでみよう（準備編）
Apple Silicon M1 は自然言語処理も、ちょっと速いよ - Qiita
)
Hallucination (artificial intelligence) - Wikipedia
フリーのニューラル機械翻訳モデルFuguMT | ぷるーふおぶこんせぷと
【日本の選択】「二段階革命説」を思い起こすＬＧＢＴ法 当事者か、自称しているだけか見分けられず 岩田温
機械翻訳はどこから来て、どこにいくのか──近刊『機械翻訳：歴史・技術・産業』訳者あとがき公開｜森北出版
python tkinter 色(color)の設定方法 - memopy
友だちにドヤ顔できる？ Google翻訳の裏技 - AI(人工知能)時代、いっしょに生き残りませんか？
【人気版権】パチ&スロの影響で映画・続編が制作されたと思われるコンテンツまとめ
Rip Server Software For Mac
2021-2022、スキー場・シーズン券情報 - 一人旅・スノボ・起業ブログ
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