Googleは、今日Android 版 Google 日本語入力 Beta をリリースしたと発表した。動作環境はAndroid2.1以上で、タブレット端末とハードウェアキーボードはサポート対象外。 Google 日本語入力は、日本語を入力するためのソフトウェアで、2009 年12月にWindows版と Mac 版を発表し、2010 年 5 月 にはオープンソース版をリリースした。これまで日本語入力ソフトウェアは、Windows標準のMS-IMEや、一太郎シリーズの付属としても有名なATOKなどがあったが、同製品のリリースは大手検索エンジンGoogleの参入ともあって、驚きを持って迎えられた。「 Google 日本語入力 」の最大の特徴は、インターネットの検索結果などを基にした独特の辞書生成システムで、自動的に辞書を作成しているために、予測変換でも専門用語や話題となっている人物の名前などが出
Google 日本語入力は、モバイルに最適化された豊富な語彙と便利な機能で、快適な日本語入力を提供します。 以下のリンクからダウンロードしてください。 http://goo.gl/aL5mo ---------------------------------------------------------------------------------- ■ 特徴 - 豊富な語彙 : メールを書く、地図を検索する、SNS に書き込みするといったモバイルで典型的な状況で使われる単語を中心に、デスクトップ版 Google 日本語入力 譲りの豊富な語彙を備えます。 -- 地名 : [東京都中央卸売市場] [秋葉原ラジオ会館] [立川黒部アルペンルート] -- 人名 : [徳川光圀] [織田信秀] -- 外国語 : [Android(あんどろいど)] [Bistro(びすとろ)
1 名前: 名無しさん@涙目です。(大阪府) 投稿日:2011/12/14(水) 21:03:35.07 ID:vaZMehXA0 Google 日本語入力は、日本語を入力するためのソフトウェアです。2009 年 12 月に Windows 版と Mac 版を発表し、2010 年 5 月 にはオープンソース版をリリースしました。 リリース当初から、豊富な語彙力と強力なサジェスト機能により、多くの皆さまからご好評をいただいてきました。以後、電卓、顔文字、再変換など機能面での強化や、当て字や特殊辞書などを含めた語彙のさらなる強化を行っており、今後もさらなる発展を目指しています。 このたび Google 日本語入力ファミリーへ Android 版を加えるにあたって、Android 搭載端末に適した入力方法を備えるだけでなく、デスクトップ版で人気の機能や語彙をなるべくそのままモバイルでも使え
Appleは開発中の機能をエンドユーザーに提供するのを好まないが、新機能としてiPhone 4Sに搭載された音声アシストサービス「Siri」はベータ版である。なぜか? Daring FireballのJoh Gruber氏は「幅広く利用された方が音声認識を向上させやすいのだろう」と予想している。これに対してIBM Researchで6年近く音声認識技術を研究してきたBenoit Maison氏が専門家の立場から「向上が容易になるというより、それしか方法がないのだ!」と補足した。近年のスピーチ認識の精度向上が、アルゴリズムの改善ではなく、より多くのデータ収集によってもたらされることに何人もの研究者が言及しているそうだ。 この書き込みを読んで思い出したのが、米テクノロジー業界のご意見番Tim Bajarin氏が10月末に公開した「なぜGoogleとMicrosoftはSiriを嫌うのか」という
現実逃避のパワーはすごいです。 簡単な日本語IMEを作ってみました。けっこう面白いです。 MeCab を変換エンジンとして使っています。それなりに賢いですが、 所詮 品詞 bi-gram なので間違えるでしょう。 「わたしのなまえはなかのです → 私の名前は中野です」 は変換できました ;) ローマ字 → ひらがなも含め全て C++ で書いたので それなりにサクサク動いてくれます。 Google suggest のように複数の解から選択させたいのですが、 CSS + Javascript のお化けのようで、大変そうです。 投稿者 taku : 2005年03月01日 01:22 トラックバック このエントリーのトラックバックURL: http://chasen.org/~taku/blog/mt-tb.cgi/104 このリストは、次のエントリーを参照しています: Ajax を使った日本語
佐藤さんに誘われてDSIRNLP勉強会で発表してきました。 最近社内で高村本輪講をやっていて、自分自身改めて良い勉強になったこと、以前TokyoNLPでランク学習の話をした際にはもしかしたら聴衆の半分ぐらいを置き去りにしてしまっていたのではと最近気づいたことなどから、今回はSVMって案外怖くないよね、みたいなことを順を追って説明してみる話にしてみました。既に知ってる人にとっては明らかに退屈な話だったと思いますが、分かりやすかったで賞的なものをいただけたので、わかりやすく、というところはある程度うまくいったのかなと思います。 発表資料はspeakerdeckに上げました。→機械学習と最適化の基礎 以下自分の発表についての感想と反省。 他の人の発表の最中に資料を作ってるとどうしても話が半分ぐらいしか聞けないので事前に作ってくるべき。 ただ今回は風邪のせいもあり仕方がなかった。 nokunoさん
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