Transformer 深層学習モデル以前の言語モデルの課題 言語モデルでやりたいことは、「今まで生成した単語列を元に、次の単語を予測する」ことで、その単語は今まで生成した単語列を条件とし、次にある単語がくる条件付き確率を求め、その確率が最大のものを選ぶということだった。（LLM資料p.8参照） ただ、これだと単語列が長くなったときや、類義語の処理に課題が生じてしまっていた。 ニューラル言語モデル しかし、計算したい条件付き確率をNNで推定することにより、対処できた。 Encoder-Decoder型のRNN（Recurrent Neural Network)が最も基本的なモデルにはなるが、これでは長文に対応できなかった。（勾配消失＆単語間の長距離依存性の把握が困難） RNNが勾配消失するのは、活性化関数のtanhが1未満の値を取るため、BPTT時に掛け算されるとだんだん値が小さくなってし
「悪役令嬢を探して」第1回：「乙女ゲームの悪役令嬢」は実在するのか？ 90年代乙女ゲームから悪役令嬢を見出してみよう
「悪役令嬢を探して」第1回：「乙女ゲームの悪役令嬢」は実在するのか？ 90年代乙女ゲームから悪役令嬢を見出してみよう ライター：向江駿佑 近年人気を集める「悪役令嬢」もの。だが，そのイメージソースとされる「乙女ゲームの悪役令嬢」の存在については，これまで幾度となく疑義が呈されてきた。では，本当に乙女ゲームに悪役令嬢は存在しないのだろうか？ 今回4Gamerでは，ゲーム研究者・向江駿佑氏に依頼し，乙女ゲームの中に見出せる「悪役令嬢」の歴史を，全3回にわたって編纂してもらうこととした。第1回は90年代，第2回は00年代，第3回では10年代〜を取り扱う予定だ。「アンジェリーク」以降無数にリリースされてきた作品群の中にある悪役令嬢たちの輝きを，ぜひ読者諸氏にも確認してほしい。 2024年3月にNintendo Switch用ソフト「悪役令嬢は隣国の王太子に溺愛される」（オペラハウス）が発売されるな
論文をググる技術｜まつーらとしお
大学では1年生を対象とした「日本語表現」という授業を担当しています。この授業ではレポートの書き方を中心に学ぶんですが，私のクラス（正確には非常勤を含め半数ぐらい）では後期に「自分で設定したテーマについて文献（新書・文庫・論文）を集め絞り込み，分かっていることをまとめ，どの文献・論点が特に重要かを論じる」というレポートを課しています。けっこう負荷も高い課題ですが工夫（主にいっしょに教材を作っている先生によるレベル調整）の甲斐もあってそれなりに運営できているんじゃないかと思います。ちなみに初期に授業内容や課題をまとめた論文も出しています。 こういった内容なのでテーマ設定や適切な文献を見つけることは非常に重要です。大学図書館のほうで授業1回を使って論文検索のガイダンスも実施しているのですが，そこでは論文検索システムの使い方と実習が中心で，どうすれば適切な論文を見つけられるかまでは教わりません。
2019年９月５日、三省堂から待望の『大辞林』第４版が刊行されました。2012年11月の『大辞泉』第２版、2018年１月の『広辞苑』第７版に続き、二十数万語規模の中型国語辞書３種の大規模改訂版が出揃った格好になります。 比較するなら今しかない！ 以下、めちゃめちゃ長くなるので、最初に結論を先取りしたレーダーチャートを示します。あくまで超ざっくりとした比較ですので、参考程度にご覧ください。 まず『広辞苑』『大辞林』『大辞泉』の大まかな特徴を比べた上で、具体的な見出し語も対照してみます。これらをどのように使い分けたらよいかの参考になればと思います。 「中型辞書」の位置づけ 『広辞苑』のような、二十数万語を収録する規模の辞書を、ふつう「中型辞書」と呼び習わしています。「大型辞書」と呼ばれることもありますが、本稿では「中型辞書」で統一します。 かつては多くの種類が刊行されていましたが、今ではこの中
査読ガチャは甘え――トップAI会議で使われる査読割当てシステムToronto Paper Matching Systemを攻略してキミも超ウルトラ高度AI人材になろう！ - Qiita
査読ガチャは甘え――トップAI会議で使われる査読割当てシステムToronto Paper Matching Systemを攻略してキミも超ウルトラ高度AI人材になろう！機械学習MachineLearning論文研究AI はじめに KLab機械学習グループの濱田です．KLabアドベントカレンダー2021 22日目のこの記事では，トップAI会議で使われる査読割当てシステムToronto Paper Matching System (TPMS)の仕組みを解説します．加えて，TPMSを使う会議で適切な査読者に論文が割り当てられやすくなるような論文の書き方について，私の考えを紹介します． この記事の第一の対象読者は，基本的な研究のやり方と英語論文の書き方は習得したけれど，なかなかトップAI会議に通らず悩んでいる投稿経験3～10回程度の方です．研究内容は良いはずだし，文章も十分に磨いたはずなのに，それ
はてなブックマークの2020年7月~8月の機能修正・改善をお知らせします（14件） - はてなブックマーク開発ブログ
はてなブックマークでは、日々さまざまな機能修正・改善を行っています。多くのユーザーさまに関係する機能は、この開発ブログにて個別にお知らせしています。その一方で、目に見えづらい改善や、影響する方が少ない機能の修正も進めています。本記事では、2020年7月~8月に実施した機能修正・改善をダイジェストでお届けします。 細かな機能修正・改善 1. おすすめタグの選出アルゴリズムを改善し、候補タグの精度を向上しました 2. 過去のブックマークを編集したときに、表示上、本日の日付となってしまっていた問題を修正 3. 危険で有害な可能性のあるコンテンツに対して個別に警告を出す取り組みを開始しました 4. コメント一覧ページの各要素を見直し、わかりやすくしました 5. コメント一覧ページの「記事へのコメント」の数が正しくなるように修正しました 6. コメント一覧ページの記事下の各一覧にもっと読むリンクを追
はじめまして、ライターの古閑です。 私はつい最近まで都内の大学に通う大学生でした。もともと文章を書くことが好きだったのですが、働くならマーケティングにも触れてみたいと思い、4月からライターとしてベイジで働いています。 大学で文章を書いていたとはいえ、プロのライターとしては実績がないため、代表の枌谷や編集者経験があるディレクターの五ノ井から、ビジネスコピーについて教えてもらいつつ、まずはwebサイト内のテキストのリライトなどの仕事をしています。 ベイジに入ってから知ったのですが、ライターが所属しているweb制作会社というのは実は少ないそうです。そんな中、ベイジが私のような未経験のライターでも重要視して採用したのは、これからのweb制作、ひいてはデジタルマーケティングにおいて、文章が書ける／コンテンツが作れることが非常に重要で、その力を会社全体で高めていきたい、という考えがあるからです。 今回
はじめに こんにちは！yamakazu (@yamarkz) です。 10月から下期も始まり、10X社内は色々と変化が生まれ始めました。大きくは組織のアーキテクチャが刷新され、実務検証(ここから半年がProof of Concepts期間)が始まったところが大きいです。 yamotty.tokyo アーキテクティングの重要性を所属組織の構造変化という観点から経験知として学ぶ機会に遭遇できているのは貴重で、新たに加わる変化 (評価制度や目標設定など) でどのように組織が変化するのかは個人的にも関心があり、良い/悪い含めて前向きに学んでいきたいです。 さて今回はそんなアーキテクティング方面の話として、ソフトウェアアーキテクチャ分野で提唱されている アーキテクチャ特性 と呼ばれる概念と、それに対する10Xでの取り組みを紹介します。 ソフトウェアアーキテクチャに関心のある方は既に知っている概念かも
英語の勉強におすすめの教材を「プロ」が厳選！ - STUDY HACKER（スタディーハッカー）｜社会人の勉強法＆英語学習
「英語の勉強には、どんな教材がおすすめなの？」 「おすすめの英語教材がいろいろありすぎて、どれで勉強したらいいかわからない」 そう思っていませんか？ さまざまなおすすめの英語教材があふれている昨今、どれを使えば自分の英語力アップに効果的なのか、迷うのも無理はないでしょう。お金を出して買う以上、英語力アップに貢献してくれる教材がいいですよね。 今回は、言語習得の科学「第二言語習得研究」を専門的に学んできた “英語のプロ” が厳選した、英語の勉強におすすめの教材をご紹介しましょう。それぞれのおすすめポイントがわかれば、効率的な英語の勉強にきっと役立ちますよ。 【監修者プロフィール】 田畑翔子（たばた・しょうこ） 米国留学を経て、立命館大学言語教育情報研究科にて英語教育を専門に研究。言語教育情報学修士・TESOL（英語教育の国際資格）を保持。株式会社スタディーハッカー常務取締役、コンテンツ戦略企
今年の頭からシステムの検索周りを手伝う仕事をフリーランスとしてやっています。 検索の仕組みを知れば知るほど面白くなってきたからという理由になるのかな? LuceneやSolr、Elasticsearchなどを長く触っているというのもあるかと思います。 ということで、検索についていつも考えています。 頭の中でまとまっていない状況ですが、システムにおける検索機能についていくつか頭の中にあることを書き出して、 いろんな方にダメ出しやコメントをもらいたいなと思ったので、色々と書いてみようかと。 思いつきのままに書いているので、はなしがあちこち飛ぶ可能性もありますが、あしからず。 検索って難しい 「「検索」とは、データの集合から目的のデータを探し出すこと」By Wikipedia 一言で「検索」といっても、使う人、ユースケースによっていろいろな「検索」があります。 例えば、新しいスマホを買ったときに
チャットボットはAIが自動で回答してくれるの？～内情をお話しします～｜デジタルサービス推進部（東京都 公式）
こんにちは！ 今日は、デジタルサービス推進課で運用している、東京都の新型コロナチャットボットについてご紹介します。 新型コロナチャットボットとは？ 東京都の新型コロナウイルス対策に関する皆さんがお知りになりたい情報について、チャットでお答えするサービスです。 東京都公式ホームページの右下にアイコンが設置されており、これをクリックするとチャットボットの画面が現れます。表示される項目から選択したり、個別に質問を入力することにより、内容に応じた回答が表示され、知りたい情報に簡単にアクセスすることができます。 ＜ご利用イメージ＞ （１）東京都公式ホームページ及び新型コロナウイルス感染症対策に関するホームページ(*)の右下に表示されるアイコンをクリックし、チャットボットを起動する。 (*)東京都 新型コロナウイルス感染症 支援情報ナビ、東京都新型コロナウイルス感染症対策サイト等。 東京都公式ホームペ
論説：パンデミック時代のドイツの文化政策（1）
論説：パンデミック時代のドイツの文化政策（1） 新型コロナウイルスのパンデミック下、文化支援の分野でもっとも注目を集めたのがドイツだ。このドイツの文化政策協会（Kulturpolitische Gesellschaft）が2020年3月31日に発表した「文化政策は持続的に影響を与えなければらない─コロナ-パンデミック後の文化政策のための10項目」を、神戸大学教授・藤野一夫が3回にわたり詳細に論説する。 文＝藤野一夫（神戸大学大学院国際文化学研究科教授） ドイツ文化評議会のロゴマーク 出典＝ドイツ文化評議会ウェブサイトより はじめに ドイツの文化政策協会（Kulturpolitische Gesellschaft）は2020年3月31日に「文化政策は持続的に影響を与えなければらない─コロナ-パンデミック後の文化政策のための10項目」を発表した。文化政策協会は非営利の社団法人で、実務家を中心に
はじめに 基本的な推薦のアルゴリズムについて勉強しました。 「推薦システム: 統計的機械学習の理論と実践」を参考に、一部ピックアップして、要点を記載しました。 Pythonで実装する場合、使えそうなライブラリも一緒に記載しています。 www.kyoritsu-pub.co.jp はじめに 推薦のタスク 古典的手法 bag-of-words バイナリ表現 TF TF - IDF 次元削減 類義語拡張 素性選択 特異値分解 ランダム射影 トピックモデル トピック分布 潜在トピック 単語の生起確率 協調フィルタリング ユーザ間の類似度に基づいた手法 ユーザ間の類似度 アイテム間の類似度に基づいた手法 探索と活用 多腕バンディット - グリーディ SoftMax Thompson Sampling Most-Popular推薦 個別化推薦 推薦システムの評価 オフライン評価 数値予測の指標 大局的
この記事はエムスリーAdvent Calendar 2020 24日目の記事です。 クリスマス付近の予定はこのアドカレ執筆だけ、エンジニアリングGのowlです。 ところでみなさんは怪談がお好きだと思います、もちろん自分も大好きです。常日頃から手当たり次第に読んでいるのですが、最近では読むものが少なくなってきたので中国古典の志怪小説や江戸時代以前に書かれた怪談集や説話集も集めています。いつか現代語訳されているものも読みつくしてしまったら外国語や古典籍のくずし字を解読する羽目になるかもしれません。 ちなみに怪談は好きですがホラー映画は苦手です、びっくりするので。 さて、大量の怪談を読むうちにその内容や語られ方が時代や地域によって大きく異なりそれぞれが興味深い特徴を持っていたり非常に似通った類話が存在することに気づきました。例えば江戸時代からいわゆる幽霊物の占める割合が急激に増える、現代の都市伝
AI俳句「一茶くん」 | SAPPORO AI LAB
以下のレポートは、Sapporo AI Lab事務局から一般財団法人さっぽろ産業振興財団 へ提出された報告書を基に作成しております。 １．概要 1.1.目的 2017年9月にスタートした本実証実験は、AI が最も不得意とされている「感性」や「独創性」の結実した『俳句づくり』に挑戦し、AI文書作成の先進的技術開発に貢献することに加え、 人工知能システムとしての機能実証を目的に、風景画像から俳句を自動生成する人工知能システムを開発し実証するものです。 学術的にも、深層学習を用いて風景・情景と言語情報を相互変換するためのマルチモーダルなニューラルネットワークの研究を通じて、俳句を理解するAIという観点から、知能とは何か、人と機械のコミュニケーションはどうあるべきかについて理解を深めることに貢献するものと考えます。 1.2.内容 （1） 既存の俳句と適切な風景画像の組み合わせをタグ付けしたデータセ
0.はじめに この記事では差別とは何なのか、差別はなぜいけないのかを考えていく。 差別がなぜいけないのかを改めて考えることは、差別はいけないと分かっている人にとっても重要だ。 以前も書いた通り、差別の何が悪質なのかについて考えずに差別を批判し続けたら、誰も批判を真剣には受け取らなくなってしまうからだ(過去記事:差別と区別の違い～「差別ではなく区別」は本当か～)。 実際、怒られて面倒だから取り敢えず謝る人や、「差別して何が悪い」と開き直ったりする人はいる。中には「差別を批判する人間こそ、差別する人間を差別している」なんて意見もあるほどだ。 もちろん、この記事は一つの意見でしかないので絶対に正しいとまでは言わない。反対意見も多くあることだろう。 私が望むのは、少しでも多くの人が差別について改めて考えることだ。この記事がそのきっかけになれば幸いである。 1.差別の定義について さて、前回までの記
第13回 「ナウい」言葉が死語になる時――言葉の流行りすたりや作家の人気度を測る | 皓星社（こうせいしゃ） 図書出版とデータベース
■はじめに テキストマイニングって知っているだろうか？ 図のようなワードクラウドを作る技術だ。これは、ある文章に出てくる言葉の数を数えて、回数により重み付けをして大きく示してくれる図である。 では特定の単語の出現頻度が、だんだん増えているのか減っているのか、経年変化の増減を知るにはどうしたらいいだろう？ そういう場合には「Google Trends（グーグルトレンド）」が有名だ（どんな言葉がどれだけ検索されているかがわかる）。2008年から日本語版が使えるようになり、2004年からのデータを見ることができる。これは、ググられた言葉の頻度が分かるので、いわゆる「流行り」を知るのに使える。 ただ、流行りは自然に皆に知られる傾向にあるので（だから流行りなのだが）、自分で調べる場合には、流行りでなく、特定の言葉について、自分が（あるいは自分だけが）知りたい言葉の流行りすたり、長期トレンドを調べるこ
日本語書記技術WG報告書（2019年3月31日付）
慶應義塾大学SFC研究所 Advanced Publishing Laboratory 日本語書記技術WG報告書 2019年3月31日 目 次 日本語書記技術 WG の議論の概要… …………………………… 小林龍生… 5 EPUB は Web ではない…………………………………………… 村 田 真… 19 Is EPUB part of the web?… ………………………………… Florian Rivoal… 23 リフロー可能なドキュメント環境とは………………………… 木田泰夫… 29 簡便な行組版ルール（案） … ……………………………………… 小 林 敏… 35 読み効率を高める日本語電子リーダー設計の試み…………… 小林潤平… 49 組版についてのアクセシビリティ要件………………………… 村 田 真… 57 ルビの簡便な配置ルール（案） … ………………………
アーキテクチャ設計を勉強しよう みなさんこんにちは。NRIデジタルの松村です。夏も終わりが近づいてきて、少しずつ涼しくなってきましたね。季節の変わり目は風邪をひきやすいですよね。みなさまもご自愛ください。うちの子も、おもらしが増えてきました。危険ですね。 そうなんです。変わり目は注意が必要です。ということで、今回はシステムの「変わり目」として昔からある、ログローテーションを取り上げてみたいと思います（強引ですか？ 強引です！ いいんです！）。 なぜ今更ログローテーションなのか、という話ですが、ちゃんと理由があります。アーキテクチャ設計というのは、とかく大規模になりやすいです。前回のテーマであるマイクロサービスなどはその典型で、まじめに考えると、データベースの種類、分割から、チームや組織・会社の文化的側面まで数多くの要素を考えて設計／選定する必要があります。ただ、すでにプロフェッショナルなア
［1］ http://www.europeana.eu/portal/, accessed July 19, 2020. ［2］ http://discovery.dho.ie/, accessed July 19, 2020. ［3］ http://www.omnia.ie/, accessed July 19, 2020. ［4］ http://nialloleary.eu/, accessed July 19, 2020. ［5］ http://www.digitalnz.org/, accessed July 19, 2020. 1-8 ［1］ 例えば、岡崎敦「西欧中世における「書簡」資料をめぐる諸問題」新井由 紀夫（編）『「中・近世西欧における書簡とコミュニケーション」キックオフ・ シンポジウム報告書』(2018), 5-22 など。 ［2］ 基本的に本節の内容は、Peter S
寄付行為って - ヌーソの皿の上
2023.2.6に起きたトルコ大震災で被災された方にお悔やみ申し上げます。 さて、災害が起きると義援金を募りますよね。今回はその寄付金についてまとめました。 まず、寄付金と寄附金の違い 寄付金と記載しているサイト・・・ 寄附金と記載しているサイト・・・ 次に類義語 現代日本での寄付行為から感じるもの まず、寄付金と寄附金の違い この違いを調べると色々出てきますね。でもどうも違いが分かりにくかったので、私流で調べてみました。 寄付金と記載しているサイト・・・ 日本赤十字社 https://www.jrc.or.jp/contribute/ 赤い羽根共同募金 https://www.akaihane.or.jp/ 国境なき医師 https://www.msf.or.jp/ 続いて、 寄附金と記載しているサイト・・・ 内閣府（寄附について） https://www.npo-homepage.go
2019/09/26 Edit by HARUMA YONEKAWA Photo by KENICHI AIKAWA etc. 私たちは、「関係人口」という言葉、考え方に、大きな可能性を感じています。なぜなら、コクリ！プロジェクトは、これまでの9年間、ずっと「コ・クリエーション型関係人口」を考え続けてきたようなものだからです。その自負から、今回、私たちは「コ・クリエーション型関係人口」を提唱します。ぜひ皆さんに、その方法を使っていただけたらと思います。 また同時に、「関係人口の落とし穴」についてもポイントをまとめました。なぜかというと、関係人口のなかには、結果として地域に良い影響をもたらさない関係人口もあるようだからです。私たちは、そうした関係人口をなくしたいのです。 なお、この考察は、関係人口の専門家であるさっしーさん（指出一正さん・『ソトコト』編集長）と小田切さん（小田切徳美さん・明治
とあるタイプの検索サイトのElasticsearchを使ったサービス設計などに関する私見（2019年改訂版） - はてだBlog（仮称）
検索サイトで、どのようにElasticsearchを活かしてサイトをディレクションするかについて自分の意見をまとめてみました。 まとめてみたと言いいつつ、アタマの整理の過程をダンプしたという体裁になっています。... のでまとまってないかもしれません。 何かの勢いで書いてはならないことを書いてしまわないようにしたため、筆者のドキュメント力とは別の問題として、本来は具体的なもので述べるところ、抽象的な言い方になっているところが多々あります。 一方で、多少リアルな例にしたいと思い、ある程度シーンを絞って記述したところもあるのですが、抽象化との兼ね合いで、論理の飛躍や検証が甘いところもあると思います。 つまるところポエムになっているかもしれません。 また、2019年改訂版としていますが、改訂前のものがあるわけではありません。今後、世の進歩とともに、陳腐化するかもという言い訳でして、2019年現在
最近ネットで使われている「アフガキ」をご存知でしょうか？ この言葉、実は「アフリカのガキ」の略語で ・アフリカの子供の様な貧困な家庭で育った子供 という差別的な意味で使用されている言葉なんです。 「アフガキ」の意味は？ アフガキ＝アフリカのガキ アフガキは主に匿名掲示板やSNSで、Z世代を中心に使用されているネットスラングで アフリカのガキ を略した単語です。 「アフリカ＝貧困」という日本人の共通認識から、 アフリカの子供(ガキ)のようにお金がない貧乏、貧困な家庭の子供 という差別的な意味を含む言葉です。 「アフガキ」の発祥や元ネタは？ アフガキという言葉は、「デュエルマスターズ(以下デュエマ)」というTCG(トレーディングカードゲーム)のプレイヤーが言い出したのが発祥だそうです。 アフガキの起源はみみみ、最初はあいつが「食べないサンチュは燃やします。アフリカの子供では無いので」って動画付
AWS、3つのアナリティクス新機能を発表：時事ドットコム
AWS、3つのアナリティクス新機能を発表 ［アマゾンジャパン合同会社］ AQUA （Advanced Query Accelerator） for Amazon Redshift：画期的なハードウェアにより高速化された新しい分散型キャッシュを提供し、他のクラウドデータウェアハウスに比べ最大10倍のクエリパフォーマンスを実現 AWS Glue Elastic Views：複数のデータストアのデータを自動的に組み合わせ、レプリケートできるマテリアライズドビューを簡単に構築 Amazon QuickSight Q：機械学習を活用したAmazon QuickSightの新機能により、ビジネスデータに関する自然言語での質問に対し、正確な回答を数秒で提供 Capital One、Best Western Hotels & Resorts、NTTドコモ、Audible、パナソニック アビオニクスをはじめ
英単語の語源を確認するためのたったひとつの冴えたやりかた - Hoarding Examples (英語例文等集積所)
英単語の語源を確認したい? 語源で単語を解説する英語学習本がいっぱいあって、どれがいいのかわからない? ネット検索をしても情報量が多すぎる? 今回は、そんなときに参照すべき情報源について。PCでもスマホでもタブレットでも、ブラウザが使えてネット接続環境があれば特別な費用は不要、アプリも不要で使える情報源のご紹介。 ……と書くといきなり怪しくなる（笑）。以下、続きにて。 （中身は単なる英英辞典サイトの参照法の話。うさんくさくないよ） 最近、「英単語を覚えるために語源の知識を」という主張――いや、「語源から英単語を覚えよう」という主張か――を見ることが、以前より増えてきたと思う。 この方面であんまり理論的なことは勉強していないので、自分自身の経験と、自分が見た他人の経験というごく狭い範囲のことで申し訳ないが、語源を知ることで英単語を覚える（英語の語彙を増やす）ことができるのは、ある程度のレベル
Google広告を活用していますか？多くの企業はフェイスブックのようなSNSに自社商品を投稿して宣伝していますが、Google広告を十分に活用してはいません。商品やサービスを積極的に検索している人に向けて宣伝できる機会を、Google広告が提供しているにもかかわらずです。 Googleは幅広い広告ツールをあなたが使えるように用意しています。また、GoogleとYouTubeという世界最大の検索エンジン利用ユーザーへのアクセスと、数百万のWEBサイトのネットワークに向けた広告を可能にしてくれます。 しかし残念ながら、Google広告には複雑なインターフェースがあり、学習にも時間がかかります。そして、自分がやっていることをきちんと理解していないと、ターゲットを広げすぎたまま、利益につながらない出費を続けることになります。 とはいえ、誰もが、どこかをスタート地点にする必要があります。自分でGoo
投稿日：2021年2月24日 まだ出会っていない本と接近する機会はいろいろあります。 Amazonのリコメンド。購読しているBlog。Twitterの読書垢たちのツイート。Youtube、ClubhouseなどのSNS。そして実際の書店。 内容を知って読みたくなる本もあれば、表紙などの見た目で読みたくなる本や「タイトル」だけで読みたくなる本もあります。 そこで、まだ読んでいなくて「タイトル」だけで読んでみたくなった本を何冊かリストアップして、さらにそこから3冊だけ取り上げてみます。 ■2021年3月に読んでみたい3冊はコレ １．『News Diet』ロルフ・ドベリ ２．『寿命遺伝子』森望 ３．『英語独習法』今井むつみ 当然、全て中身は読んでいません。これから入手して読む予定。もしかすると期待外れかもしれません。でも、期待通り、いや期待以上の本であったら、ここでも詳しく紹介します。 ■１『N
ブログの書き方
［ ＋ expand ］読みやすい文章の書き方文章の論理構造情報を整理する情報を並び替える情報を組み立てるロジックツリーと MECE帰納法と演繹法ロジカルライティング総論と各論トピックセンテンス既知から未知へ仮説思考論点思考わかりやすい文章の書き方タイトルの決定現状と背景の整理問題点の定義解決案一覧と比較検討解決案の決定と理由解決案のプロセス解決案の注意点や例外文章を速く書くための方法速く書くための準備データを集めるデータを読みやすい順番に構築するSDS 法PREP 法スピード重視で書き上げる一文を短くするひとつの段落では内容をひとつだけに絞る強調表示を活用する冗長な文章は使わない肯定文を使う受け身の表現を避ける読者に伝わる言葉を使う読みやすく整える関連記事読みやすい文章の書き方 あなたは、あなたの書いた文章の「解読」を読み手に押し付けてはいないでしょうか。読み手は、読みにくい文章、難しい
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
【Day 3】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
『広辞苑』『大辞林』『大辞泉』はどう違う？ 中型国語辞典徹底比較 - 四次元ことばブログ
なぜweb制作ではコピーが手薄になるのか？ | knowledge / baigie
アーキテクチャ特性の導入と手応え - 10X Product Blog
システムの特徴と検索機能について(検索システムに関する妄想その1)
推薦のアルゴリズムを調べた - 機械学習 Memo φ(・ω・ )
怪談のためにElasticsearch入門した話 - エムスリーテックブログ
差別はなぜいけないのか～差別の定義について～ - 京太郎のブログ
ログとファイルとローテーションと ～アーキテクトコラム～ | TECH | NRI Digital
『欧米圏デジタル・ヒューマニティーズの基礎知識』特設サイト
「コ・クリエーション型関係人口」で、予想だにしない未来を生み出そう！ | コクリ！プロジェクト
アフガキとは？意味・元ネタ・発祥｜使い方・例文｜類義語も解説
Google広告完全攻略ガイド：14タイプのキャンペーンと効果 - Shopify 日本
タイトルだけで選んだこれから読んでみたい本３冊＠2021年３月度 - 思ったことを「メモ」にとっておく