【英会話独学】英語学習ロードマップ 第二言語習得研究と行動科学に基づく英語を話す方法 - ポリグロットライフ | 言語まなび∞ラボ
はじめに 今回は英語を話す方法の完全英語学習ロードマップを丁寧に解説していきます。私の第二言語習得研究の知見と行動科学（私自身の語学学習の経験を観察して得られた実証結果・多言語話者に取材をして気づいた彼らに共通した行動の特徴）に基づく学習マップを始めから丁寧に解説していきます。英会話の完全独学ができますので、今回のブログをしっかり理解して英語を話せるようになりましょう。 「ポリィの英語講義」というYoutubeチャンネルも開設致しましたので、ぜひこちらもチェックしみてください。こちらのチャンネルでは、今後英語学習ロードマップの実践動画をアップしていきたいと思います。 www.youtube.com 英語学習ロードマップ Phase1 学習方略に基づく学習計画（公開済み） Phase2 発音と単語で気づきを促す（公開済み） Phase3 浅い理解を深い理解に転換（公開済み） Phase4 英
ファミマ入店音ファミリーマートに入った時になるメロディはファミマ特製のものではなくて、パナソニック/ナショナルが1982年から作っている赤外線入店センサー、メロディサインシリーズ。 EC5117/EC5227/EC5347型。一番安いのは4000円。 JR東日本の駅時計東京などJR東日本の駅には緑の文字盤の時計が吊るされていて、JR東のコーポレートカラーの緑の特注品に見える。 しかしこれはSEIKOの親子時計（駅や工場など時間狂いが許されない箇所に使われるシステムで、正確な親時計が30秒or1分毎に指令を出して子時計が運針する）のうち、バックライトがなくても視認できる蛍光塗料を使った商品で特注ではない。つまりは目覚まし時計が緑なのと同じ。 無印良品の駅の時計無印の横長で四角い「駅の時計」は国鉄ものと誤認されがち。だが国鉄は秒が刻まれた時計を採用していたので間違い。 目盛りが分刻みのあのデザ
AIはどこまで無断で学習できるのか。～文化庁の生成AI論点整理(ガイドラインの素案)を読んで - フジイユウジ::ドットネット
今日、文化庁は生成AIと著作権保護についてのガイドラインとなる素案を提示しました。(2023/12/20時点。その後の状況については追記をお読みください。) 生成AIでなにが合法でどんなとき違法になるべきか、クリエイターや開発者、ビジネス系のひとなどが議論していますが、多くの生成AI周辺にいる人たち全員に関係あるガイドラインがいままさに検討されているわけです。 朝日新聞ではこう報じています。 文化庁は20日、文化審議会著作権分科会の法制度小委員会に、生成AI（人工知能）によるコンテンツの無断学習は、著作権法で著作権者の許諾が不要とされる「非享受目的」にあたらない場合があるとする「AIと著作権に関する考え方」の素案を示した。生成AIが記事や画像データなどを無断で利用する「ただ乗り」（フリーライド）に懸念の声が上がる中、現行法を厳格に解釈し、歯止めをかけたい考えだ。 朝日新聞デジタルより引用
杉ライカ（ダイハードテイルズ） 画像生成AIは電子ウキヨエの夢を見るか？ こんにちは，ダイハードテイルズ（DHTLS）の杉ライカです．DHTLSは商業出版だけでなくクリエイター自身のSNSもまた重要な作品発表の場と捉え，オンラインに軸足を置いて活動し続けているプロのクリエイターグループで，自作小説や翻訳小説などを，インターネット上で連載したり，各種出版社から書籍としても発刊してもらっています． ここでは，最近登場したtext-to-imageの画像生成AIサービス「Midjourney」を，自分たちのTwitter連載小説でどのように活用しているか，またそこから何を感じたかなどを，簡潔にレポートしてみたいと思います．まず，Twitterで小説といっても想像しにくい方も多いかと思いますので，DHTLSがどのように小説を連載したり（図-1），AI描画の挿絵を投稿したりしているのか（図-2），具
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
生成AIは人間の「浅はかさ」を暴露する装置でもある――「バーベンハイマー」が浮き彫りにしたもの：大山顕 | 記事 | 新潮社 Foresight(フォーサイト) | 会員制国際情報サイト
プロンプトによって欲望を視覚化するプロセスには、「考える」時間が差し挟まれる余地はない。インスタ写真に添えられる大量のハッシュタグ、あるいは事細かなカテゴリー分けがされていくポルノとも通底する「表面的語句」の強力な作用は、画像生成AI（人工知能）の設計思想の根幹にも及んでいる。「バーベンハイマー」画像のおぞましさは、プロンプトを入力した者がなにひとつ考えず、感じないままだというところにある。 ＊＊＊ 過日「Barbenheimer（バーベンハイマー）」というインターネットミームが物議を醸した。Barbenheimerとは「バービー」と「オッペンハイマー」から生まれた造語である。米国で大ヒット中の映画『バービー』のキャラクターに原爆のキノコ雲などを合成した画像が大量に作られ、各種SNSにポストされた。なぜバービーにキノコ雲なのか。『バービー』と、原爆を開発した物理学者を描いた映画『オッペンハ
Turing株式会社の自動運転MLチームでエンジニアをしている岩政です。 Turingの自動運転MLチームでは、完全自動運転の開発に向けて、走行データから自動走行が可能な深層学習モデルの作成およびデータ基盤の整備、視覚情報以外にも言語を活用したマルチモーダルな基盤モデルの作成に取り組んでいます。 本記事では、視覚情報を認識するモデルと大規模言語モデルを組み合わせて、「自動車走行時の特に危険な状況を説明することができないか？」という観点から、社内ハッカソンで取り組んだことを紹介します。 社内LLMハッカソン 事の発端は、4月のある1日に急遽開催された大規模言語モデル(以下LLM)を活用した社内ハッカソンでした。高度な自動運転の実現において、一般的な社会常識のもと複雑な状況を理解して適切に行動するための「知能」は必要不可欠です。現在、Turingでは、LLMはその知能として高いポテンシャルがあ
Steamから剣闘士シム『Domina』が強制撤去。蛮行続く開発者にValveがちゃんと制裁 - AUTOMATON
剣闘士養成シミュレーションゲーム『Domina』が9月2日、Steamでの配信を終了した。現在はストアページも削除されているが、配信終了直後には、ストアページに“パブリッシャーからのリクエスト”により販売終了したという、Steam側が掲載したメッセージが残されていた。 ただ実際には、本作のパブリッシャーDolphin Barn Incorporatedが自ら取り下げたのではなく、Steamを運営するValveが販売を打ち切ったようだ。実は本作をめぐっては、同スタジオの個人開発者Nicholas John Leonhard Gorissen氏の言動が、これまで幾度となく物議を醸してきた。 まずこれまでの経緯を振り返っておこう。事の発端となったのは、今年3月に投稿された『Domina』のパッチノートだ。そこには、本作のバグ修正やバランス調整などのアップデート項目が並ぶなか、突然「マスクを外せ（
テキストマイニングとは？ テキストマイニングとは、テキストをプログラムに分析してもらい、文章の特徴を図や色などで表現することを指します。 SNSで注目されている単語やGoogle検索トレンドなども瞬時で分析でき、データサイエンティストやマーケターなども活用できます。 今回行うテキストマイニングで特に重要な処理が「形態素解析」と呼ばれるもので、繋がっている文章の中から単語を抜き出して意味を割り出す分析方法です。 例えば、私たち人間が「このサイトは非プログラマーが日常業務で使えるシンプルなPythonを紹介するメディアです。」 をという文章を読む時には 「この/サイト/は/非/プログラマー/が/日常/業務/で/使える/シンプル/な/Python/を/紹介/す/る/メディア/です。/」 と区切ることができます。しかし（英語は単語ごとにスペースを開けるのでプログラムで処理をしなくても問題はありませ
先日オープンソース化され、話題を集めている「Stable Diffusion」を使っている中で気が付いたメソッドやコツをまとめる。自分の備忘録的な意味も込められているため適宜加筆していく。 導入については他に分かりやすいガイドがたくさんあるので割愛する。すぐに使いたいという人はGoogle Colabで環境をセットアップしてみよう。 Midjourneyとの表現の違いについてまずMidjourneyのと違いについて気になる人が多いだろう。これについてはPromptに対する理解というか反応が異なるのと、出力される画像のタッチに基本的な違いがある。非常に端的に言うとStable Diffusionは生真面目な優等生タイプで、Midjourneyはどちらかというと独創的な自由奔放タイプだ。自分が作りたい画像のイメージによって適宜切り替えながら使うといいだろう。写真のようなリアルな造形をベースに画
訳文；「"好奇心駆動型の冒険"とでも言うべき特殊なタイプの冒険に報酬を与えるゲームをつくりたい、それが『Outer Wilds』の主目的です」Ａ・ビーチャム氏の論文より - すやすや眠るみたくすらすら書けたら
翻訳の秋が今年もきました。また去年みたく面白い記事をいくつか見つけて勝手に紹介したいところです！ ｛また翌年も、これに関連する論考を勝手に紹介しました。（訳文；「そこにはなんの報酬もありません。このゲームが何を為していてどう機能しているのか、ただただ見ていたかったのです」ジェンキンズ、カーソン、ホッキング、『Outer Wilds』へつづく２，３の論考） 訳文2万1000字＋感想1万6千字くらい。 ※言及したトピックについてネタバレした文章がつづきます。ご注意ください※ 訳した人・なぜ訳した？ 内容ざっと説明 ('23追記)ネタバレをある程度避けて論文のエッセンスを味わえる、オフィシャルな記事がオフィシャルな人々から出たよ 論文訳文 アレックス・ビーチャム著『Outer Wilds: a game of curiosity-driven space exploration :: Unive
みんなアイカツ！についてどう思ってる？理解したいので、ツイートを形態素解析するサーバレスな構築を作ってみた | DevelopersIO
みんなアイカツ！についてどう思ってる？理解したいので、ツイートを形態素解析するサーバレスな構築を作ってみた データアナリティクス事業本部＠札幌の佐藤です。 先日『アイカツオンパレード！ドリームストーリー』が完結しましたが、皆さんご覧になられたでしょうか。 音城ノエルの頑張りを見て、泣いてしまう姉の音城セイラ……『アイカツ！』をくらえって感じでしたね。最高でした。 まだ見ていない人は、YouTubeバンダイチャンネルで配信中ですので是非ご覧ください。 1時間半程度で全話視聴可能です！ そんな感動した『アイカツオンパレード！ドリームストーリー』、みんな見てどう思っていたか気になりませんか？ 私は気になります。 ということで、Twitterのツイートを形態素解析してワードクラウドを作成、その結果をツイートする機能をサーバレスで構築したのでその話をしたいと思います。 なお、Twitterに対しての
イーロン・マスク出資の｢危険すぎるAI｣、むしろ笑える
イーロン・マスク出資の｢危険すぎるAI｣、むしろ笑える2019.11.15 12:3023,020 Tom McKay - Gizmodo US ［原文］ （ 福田ミホ ） 久々に完成度の高いジェネレーターきたって感じ。 Tesla（テスラ）のCEOイーロン・マスク氏が出資するOpenAIは、テキスト生成技術を開発しています。そのソフトウェア｢GPT-2｣は、以前｢高性能すぎて危険｣と自称するほどの完成度でした。約800万のWebページから抽出した40GBものデータを学習し、｢こんなテキストの後にはこんなテキストが続く｣を高精度に予測できるんです。高精度で危険すぎるって理由で、以前その成果を発表したときはあえてフルバージョンを公開していませんでした。 文章の続きを高精度に予測できるだけでどうして危険なのかというと、OpenAI自身がフェイクニュースの生成があまりに簡単にできてしまうと考えた
ChatGPT に英語の先生になって貰い、放送大学修士課程院試の英語長文の構造を教えてもらう。 - シロッコの青空ぶろぐ
by Bing Image Creator ランキング参加中GPT 目次 放送大学大学院修士課程の試験を突破したい 英語の比重はそれほど高くない 難解な英語長文の構造を知りたい 英文を文法的に解説して貰う 文法的解説: 日本語訳文の生成過程: 日本語訳: 他に次のような質問もしてみました。 英文の装飾関係を図にする どんな発想で書いた英文なのか 発想 装飾関係 事実を伝えようとする発想 なぜ、thatがおおいのですか？ 最後に 放送大学大学院修士課程の試験を突破したい 放送大学大学院の修士課程を受験したいと考えています。どんな試験なのかと過去問題を覗いてみました。 過去問題一覧 | 大学院 修士課程について | 放送大学 私が受験したいの「人文学プログラム」の2021、2022、2023年度の問題を見ますと、問題は2問あります。 1問目 5つのコースに分かれていてコースを選択して、問題に答
OpenAIが9月20日に発表した新画像生成AIのDALL-E 3がついに筆者のところにもやって来ました。 そこで、ChatGPTに統合されたDALL-E 3に何ができるのか、実際に試してみました。 １．DALL-E 3の特徴このDALL-E 3の主な特徴は以下の2点です。 複雑なプロンプトにも忠実で正確な画像を生成できる。 ChatGPTとの対話を踏まえて画像を生成することができる。 ChatGPTによると、Stable DiffusionとDALL-E 3の画像生成の仕組みの違いは以下の通りです。 ＞Stable DiffusionとDALL-E 3の画像生成の仕組みの違いを教えてください。特に、なぜプロンプトに対する忠実性に差が出るのかを教えてください。 ChatGPT 「Stable Diffusion」と「DALL·E 3」の間の具体的な差異については、私の最後のトレーニングデー
コンピュータビジョン分野のトップカンファレンスであるECCV2022からワークショップの模様を紹介（前編） - NTT Communications Engineers' Blog
目次 目次 はじめに ECCV2022概要 Workshop Instance-Level Recognition Workshop Keynote talk: Image Search and Matching Kaggle Google Universal Image Embedding Challenge Keynote talk: Few-Shot Learning for Object Aware Visual Recognition Language Assisted Product Search Granularity aware Adaptation for Image Retrieval over Multiple Tasks Where in the World is this Image? Transformer-based Geo-localization in t
「ごめん、同級会にはいけません」 強烈なインパクトを持つこのCM。 これが大好きなので、同級会に誘うと 「今、シンガポールにいます」と 返事を返してくれるLineBotを作ってしまいました。 さらに、ドヤァ感をよりいっそう高める仕様をいろいろモリこみ、 地図には残らなくても、使った人の記憶に残る仕事にしたいと思います！ クソアプリ Advent Calendar 2019 の４日目です。 と、書くまでもなくタイトルから漂うクソアプリ感 使い方： ① 同級会を開く ② おもむろにLineを立ち上げ「綾乃、いまどこ？」と聞く ③ 「ごめん、同級会にはいけません～～～以下略」と返信が来る ④ 「え、シンガポールだって」という感じでみんなでのぞきこむ 実行した時の様子： ※親切に、シンガポールの地図を示してくれる（地図に残る仕事） 他にも形態素解析などの無駄な機能を満載。 LineBot作成のノウ
週刊Railsウォッチ（20191105前編）Rails 6のデフォルト設定解説、DHHも消したいaccepts_nested_attributes_for、スライド『実践Railsアプリケーション設計』ほか｜TechRacho by BPS株式会社
2019.11.05 週刊Railsウォッチ（20191105前編）Rails 6のデフォルト設定解説、DHHも消したいaccepts_nested_attributes_for、スライド『実践Railsアプリケーション設計』ほか こんにちは、hachi8833です。今年の3連休は昨日のでおしまいだそうです。 実を言うと今年の祝日はもうだめです。 突然こんなこと言ってごめんね。 でも本当です。 この週末から月曜にかけて 3連休が来ます。 それが終わりの合図です。 3週間後に土曜日に潰される祝日が来るので 気をつけて。 それが過ぎたら、もう今年が終わるまで 祝日はありません。 — usa (@unak) November 1, 2019 各記事冒頭には⚓でパーマリンクを置いてあります: 社内やTwitterでの議論などにどうぞ 「つっつきボイス」はRailsウォッチ公開前ドラフトを（鍋のよう
【記事更新】私のブックマーク「言語処理分野におけるAdversarial Example」 – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
佐藤 元紀 (株式会社Preferred Networks) はじめに ニューラルネットワークは、時として僅かな入力の違いによって大きく異なる挙動になることが知られています。 図1 画像分野におけるAdversarial Example の（出典 : [Goodfellow et al.]より抜粋） 有名な例に [Goodfellow et al.] の図1があります。 左側の画像 x に対して、微小なノイズ（Adversarial Perturbation; 敵対的摂動）を足し合わせた結果が、右側の画像になっています。 左側の画像をCNNによる画像認識器に入力した時には正しく「パンダ (“panda”)」と予測されるものの、右側の画像を入力すると「テナガザル (“gibbon”)」と予測されています。 同じ見た目の画像にもかかわらず、ニューラルネットワークが誤認識するこのような事例は A
セキュリティ英単語帳
2022年6⽉ 独⽴⾏政法⼈ 情報処理推進機構 産業サイバーセキュリティセンター 第5期中核⼈材育成プログラム 「セキュリティエンジニアのための English Reading」プロジェクト 動詞 単語 意味 関連語 使用例 include ～を含む 【名】inclusion: 包含、含まれるもの 【形】inclusive: すべてを含んだ the email including a malicious macro 悪意のあるマクロを含むメール steal ～を盗む steal sensitive information 機微な情報を盗む exploit (脆弱性) を突いて攻撃する 【名】エクスプロイト (コード) 【名】exploitation: (脆弱性を突く) 攻撃 【形】exploitable: 悪用可能な actively exploited vulnerability よく攻
今回から準２級もキックオフ！ 日本人英語講師のBossです。 初公開！最新！英検準２級過去問(2020年１月実施） 特注！ピクチャーディクショナリーvol.1 初めに 英検準２級企画スタート 英検準２級の英単語は？ 準２級英単語は効率よく量を覚えられる単語 ダウンロード 使用英単語 2019-3vol.1使用単語一覧 今回の英単語は？ 使用頻度ランキングTop5 １. 馴染みのあるカタカナ英語 ２. 派生語もまとめて一石二鳥系英単語 ３.相性の良い組み合わせ＝コロケーション accompish：達成する explore：〜を探索する confuse：〜を混乱させる complain：〜と不平を言う 最後に 初めに 英単語と意味の間に 視覚イメージを加えて →忘れられない英単語に！ 英検の過去問を元に 英検２級を最初の目標に設定し →ピクチャーディクショナリーを公開してきました 今回は、目標
はじめに 今回は第二言語習得研究を基に基礎から積み上げるための、英文法の勉強法入門を紹介します。まず最初に、英文法学習の適切な時期や目的(精読・アウトプット)について改めて考えていきます。次に英文法の意義を英文法の種類(規範文法・記述文法)やアプローチ(明示的学習・暗示的学習)を手がかりに議論していきます。それらを踏まえ、5つの英文法学習のポイントを解説します。最後におすすめの英文法教材を3つ紹介していきます。 英文法の勉強法とは？ 英文法の学習時期 精読のための英文法？ アウトプットのための英文法？ 間違いの指摘は効果がある？ 英文法を学ぶ意義 明示的学習と暗示的学習 規範文法と記述文法 距離としての文法 英文法学習のポイント 中間言語を意識する 文法形態素の習得順序 語順を意識する 主語と動詞を中心に学ぶ イメージスキーマによる英文法学習 おすすめの英文法教材 話すための英文法(語順を
K n o w ledge Acquisition & D i a l o g u e R e s e a r c h T e a m 知識獲得・対話研究チーム Knowledge Acquisition & Dialogue Research Team 奈良先端大 ロボット対話知能研究室 Intelligent robot dialogue laboratory, NAIST その研究 ChatGPT でいいんじゃないですか？ ～LLM時代の対話システム研究～ 理化学研究所GRP/奈良先端科学技術大学院大学 吉野 幸一郎 その研究ChatGPTでいいんじゃないですか？ 1 2023/08/31 ⒸKoichiro Yoshino, Guardian Robot Project, RIKEN K n o w ledge Acquisition & D i a l o g u e R e s
AIが画像を生成してくれる、りんな「キラキラやフワフワも理解する」日本語向けAI画像生成モデル「Japanese Stable Diffusion」を試してみた - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
TOP > ニュース > AIが画像を生成してくれる、りんな「キラキラやフワフワも理解する」日本語向けAI画像生成モデル「Japanese Stable Diffusion」を試してみた rinna株式会社が、日本語に特化した画像生成モデル「Japanese Stable Diffusion」を公開した。また、このモデルを活用できる画像生成サービスの提供も開始した。 「テキスト文字」を入力すると、連想される画像をAIが描画生成する技術が話題を呼んでいる。一方で、多くのサービスで「テキスト文字」は英語等の外国語に限定されていて、日本語での指定には対応していない。今回のrinnaの発表は、日本語のテキストに対応し、日本語固有の表現を理解できる画像生成AIサービスが登場したことを意味する。 早速、編集部でも体験してみた結果は・・・ 「Stable Diffusion」とは 話題になっている「AI
私はVTuberのファン／ライターの中でも、「バーチャル」だとか「リアル」だとかいう表現に敏感だと思う。 VTuberがより実写に体を晒せばファンの中には発狂する人間もいる。 だが、おめがシスターズなど様々なVTuberが体のあり方をより実写主義※になっている。 ※実写主義→写実主義とは異なって、実写に動画やライブ配信を実施することをよしとするVTuberを指す便宜上の言葉で特段定義づけはしない そういった視点は「VTuberアバター存在論」（今読むと大幅に書き直したい……。）やKAI-YOUさん、PANORAさんで書いてきた記事の中にも色濃く視点として残っていると思う。 今の私のポジションは、ある程度幅広くVTuberの情報を持ち、解析し、それを広めるべくいなくてはならない状況にある。 それは「Project Virtual History」というVTuber情報コミュニティの運営やライ
【インターンレポート】グラフベースで、機械学習を用いないニュース記事要約文の hallucination 検出
LINE株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。 LINEヤフー Tech Blog こんにちは、黒澤友哉と申します。 2022 年 8 月 15 日から 6 週間、LINE株式会社の NLP 開発チーム（現在は NLP チーム）で就業型インターンシップを行ないましたので、その内容を報告していきたいと思います。私は東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻の修士で、自然言語処理を専門としています。所属は谷中研究室です。 0. 概要 本文に入る前に、このレポートの概要を書きます。以下の図はこのインターンレポートの背景と手法をまとめた図です。このレポートでは第 3 章で「言語モデルを用いた要約生成」、「hallucination」、「日本語のグラフ」について説明した後、第 4 章でグラフ生成手順と halluc
第7回 なぜフランス語の名詞には性があるの？ | 歴史で謎解き！フランス語文法（フランス語教育 歴史文法派） | 三省堂 ことばのコラム
学生：先生、なぜフランス語には男性名詞と女性名詞があるんですか？ 単語の意味だけじゃなく、いちいち男性名詞か女性名詞かも覚えなくてはならないので大変です。 先生：名詞に性があるのはフランス語だけじゃなくて、インド＝ヨーロッパ語族の多くの言語も同様だけどね。男性／女性で名詞につく冠詞や形容詞なども変わってくるし、確かにやっかいだけど、これは覚えるしかない。 学生：そもそも男女の区別がない事物も男性／女性に分類されるなんて変じゃないですか。「絵画」peinture は女性名詞、「芸術」art は男性名詞。「ビール」bière は女性だけど、「ワイン」vin は男性とか。いったい何を基準にして男女に分かれているのでしょうか。 先生：無生物についての男性／女性の割り当ては恣意的で、性と単語の意味とは関係ないんだよ。男性／女性といっても、それは文法的な約束事でしかなく、雌雄の性別とは別物と考えなくて
雑なメモ書きの様な内容です。 自分の知識、知恵の引き出しの整理も兼ねてます。 実践的で有用な対応パターンをまとめました。 HTTP Method with URI| http method | explain | URI | |GET| ドキュメントリソースの取得| https://api.example.com/v1/items/1 | |GET| コレクションリソースの取得| https://api.example.com/v1/items | |POST| リソースの作成 | https://api.example.com/v1/items | |PUT| リソースの更新 | https://api.example.com/v1/items/1 | |PATCH| リソースの部分更新 | https://api.example.com/v1/items/1 | |DELETE| リソ
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論 文 E・H・ゴンブリッチの画像表象論： 『芸術と幻影』を中心に 清 塚 邦 彦 画像表象 1 の本性をめぐる現代英語圏における哲学的考察の展開は，ゴンブリッチの貢献を抜 きにしては語れない。ゴンブリッチ自身は美術史家であり，哲学の専門的研究者ではないが，そ の理論上の主著『芸術と幻影』 （１９６０ 年，以下引用の際には A&I と略記する）は，画像表象の本 性を考える手掛かりとなる理論的着想と興味深い事例紹介に富んでおり，その後の美学の展開に 非常に大きな影響を与えた。英米哲学における画像表象の問題圏は，ゴンブリッチの著作によっ てはじめて形成されたとさえ言えそうに思われる。 しかし，そうした大きな影響力を持ちながら，ゴンブリッチの理論的業績は，その後の議論の 中で必ずしも正当に評価されてこなかった。後ほど見るように，よく取り上げられる一部の論点 は誤解を受け，また他の論点は注目を集め
矢谷流論文の読み方 | IIS Lab / 東大矢谷研究室
研究するにあたって，過去の論文を読むことはとても重要な作業です．しかし，論文を読むのは存外大変な作業でもあります．特に英語の論文を読むのは，多くの学生さんにとっては大変な苦労だと思います．またそもそも論文を探すこと自体に苦労することがあると思います．しかし慣れてくれば，どういうキーワードで論文を検索すべきか，誰がこのトピックでは多くの論文を書いているか，論文のどのあたりを重点的に読めばよいか，がわかってくるようになります． 以下は，IIS Labの学生さんに，どのように論文を読んでほしいかをまとめた内部向けのドキュメントを，2018年5月に一般に公開したものに随時更新を加えているです．「『論文を読みなさい』と言われたけれど何をすればいいのだろう．．．」という方の一助になれば幸いです． Reading papers is one of the important research activ
早いもので今年もあと1ヶ月を切ったらしい。私個人としては今年度末に完成させねばならないスタートアップ案件の開発をひとりで抱えていて全然終わっておらずヒーヒー言っているのだが、それはさておき。 このアカウントは元々アニメの話をするために作ったものなのだが、言語化したい欲はありつつも記事まで完成させられるほどのモチベがなく（加えてこういう記事は特に見てもらえなかったりして、結局自己満足以外にリターンが薄い）、結局ほとんど記事を書けていなかったりする。 文章自体は Twitter でそれなりに書いているはずだが、やはり文章構成や文体とかを考えず気軽に放言できるメディアが性に合っているのだろう。 ということで、スレッドツイートをするようなノリで思ったことをただ書き連ねてこの記事を書いている。 まとまった記事を書こうとすると文体とか効果的に伝わる表現とかを考えないといけなくて思考が阻害されるが、単に
Googleが検索にAIやARを使ったアプデを続々発表
Googleが検索にAIやARを使ったアプデを続々発表2023.02.13 13:008,749 Lauren Leffer - Gizmodo US ［原文］ （ 福田ミホ ） Google（グーグル）は今後数カ月で、検索結果にAIが生成するテキストを入れようとしています。2月8日、フランス・パリのイベントで、このほかにも検索や地図などなど、いろんなアップデートが発表されました。 Googleはほんの少し前に、OpenAIのChatGPTライクなAIチャットボットBardを発表したばかりです。でもBardと違い、検索の中で生成されるAIの回答は｢チャットボット｣として切り出されるんじゃなく、検索の一部として見えるそうです。 以下、それがどんなものなのかとか、そのほかのいろんな発表をまとめていきます。 Googleは生成AIをどう使う？GIF: GoogleGoogle検索ではこれから答え
まず初心者用に流れを書いて後で駄文を書きます。 ※かたらぎさんのリンクから来た人は駄文-〇AIは画像のキャンプションで学習してますのとこに目的のものがあります。 ・kohya GUIを利用してやります。kohya GUIはwebui 1111とは別の環境です。 https://github.com/bmaltais/kohya_ss ・SD2系の人はwebui extensionからadditionnal-networkもインストールしておきましょう 初心者のためのLoRA1.学習したい画像をフォルダにいれます。後々のために以下の構成にしてください。 ・適当なフォルダ|<数字><アンダーバー><アルファベット><半角スペース><名詞> ex) Aikimi\100_aik girl <アルファベット>がpromptのトリガーになるらしい 2.画像と同名のtxtにキャプションをつけます。 こ
Elasticsearchでマルチモーダル画像検索その１ 前置き Elasticsearch 7.2が出る以前からexperimentalな機能としてvectorまわりを扱う機能が提供されていた。 経緯はよく覚えていないが、そのあとここでrevertされたと思ったらX-Packに入った、みたいなことだったと思う。 どんなものかというと、通常のクエリでヒットした文書セットを文書それぞれに予め付けておいたベクトルを利用した類似度でリランクできる、というものだ。 文書が持つ特殊なvector fieldになんらかのベクトルを入れておき、クエリ時にもそれらと比較可能なベクトルを渡すことで、_sourceに格納されているvector fieldを使ってscript内でベクトル間の距離をスコアリングに利用できる。 この機能によってできることというのは、 userとitemで行列分解したベクトルの内積で
前回はグラフベースのキーフレーズ抽出手法と pke での実験結果を紹介しました。今回は、spaCy, scattertext, ... 等々の OSS を用い各種のテキストマイニング手法についてコード例とサンプルプロットを交えながら説明したいと思います。 1. はじめに 本記事ではテキストマイニングの概要と代表的な手法について、コード例とサンプルプロットを交えて説明します。分析対象には、この連載で何度か用いている livedoor ニュースコーパスを用い、Google Colaboratory で動かすことを想定したコードスニペットを入れていきますので、実際に動かしたり対象を変えてみたりして試して頂けると良いかと思います。 2. テキストマイニングとは テキストマイニングとは、ざっくり言うと「自然言語の文書データを対象に使用される単語の出現傾向等を分析して何らかの有益な情報を取り出すこと」
近ごろの様子
2024年5月 自分の個人ウェブサイト内でのここの呼称を「かつてTwitterとして知られていたプラットフォーム」で統一したい (12時35分) Firefoxに昔からあったので、大して調べずにoverflow-inlineプロパティーを使い始めたら、全然実装されていなかった (7時2分) 東西線の工事の日を確認しているが、関係なかった (8時1分) 隠したテキストは検索できないことがあるので、ちゃんと表示するようにした(v9.30.5) (7時33分) ソフトミント色のAirPods Proとか出たら買っちゃいそう (18時52分) Kindleのマンガが1000冊を超えてしまい、1冊500円とすると50万円だなと思い、ブックオフで売りたい (18時52分) Firefoxのプライベート・ウィンドウのタブでは、ダークモード対応のfavicon.svgでダークモード側が選択されるという学び
発音の規則 フランス語で書かれた単語をどう読むかという視点から、おもにローマ字読みとは異なる点に絞って、初心者向けにフランス語の発音の規則を単純化してまとめてみました（網羅的なものではありません）。 以下では、カタカナ発音で表記します。滅茶苦茶な発音をするよりは、とりあえず近似のカタカナ発音でも発音できたほうがよいからです。 関連項目：「フランス語のアルファベットの読み方」 発音しない文字 英語で knife （ナイフ）の k や fight （ファイト）の gh を発音しないのと同様、フランス語でも特に単語の末尾では発音しない字があります。 1. 語末の -s, -t, -d, -lt, -ld, -x, -g, -p は発音しない Paris パリ（フランスの首都。英語のように「パリス」とは発音しない） grand prix グランプリ（大賞） alphabet アルファベ（英語だと「
近年、AI・人工知能の技術は急速に進歩しており、さまざまな業界でAIを導入するケースが見受けられます。実際、AIを活用したサービスを利用する方や、実際に業務でAIを活用する方も増えてきていることでしょう。 そんなAI領域ですが、専門用語も数多く存在しているため、正しく理解した上でAIを使いこなしていくには専門用語の理解が欠かせません。そこで今回は、AIを理解する上で重要な「アノテーション」について詳しく解説するとともに、アノテーションを行うツールをご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。 アノテーションについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。 アノテーションとは？AI機械学習に欠かせない作業の種類を解説 アノテーションのサービス比較と企業一覧を見る アノテーションとはどんな意味？ アノテーションとは、音声や画像、テキストといったさまざまな形態のデータに対し、関連する
ChatGPT x LangChain で独自ドキュメントのベクターストア検索をチューニングする - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
D.Mです。 ChatGPT を開発の現場で活かしていくためにベクターストア活用の方法を検証しました。 結論ファースト A. ベクターストアに入れる元ネタドキュメントの抽出 ⇒ unstructured が使えるかも B. ベクターストアに入れる元ネタドキュメントのチャンク分け ⇒ タイトル。キーワードをメタデータで付加 C. ベクターストアに投げる質問プロンプトの最適化 ⇒ 形態素またはキーワード抽出でプロンプトを精査 D. ベクターストア検索結果の精査 ⇒ ContextualCompressionRetriever による検索結果要約とDocumentCompressorPipeline による検索結果絞り込みがよさげ 「検索結果が質問に沿ったものか精査させる」タスクをChatGPTに担当してもらうことが私の業務課題には適しているのではという気付きがありました。 E. （おまけ）ベク
ホクソエムサポーターの白井です。 呪術廻戦をみて喜久福が食べたくなりました *1。 今回は形態素解析について深堀りしてみます。 日本語の自然言語処理において、形態素解析は必ずといっていいほど通る道です。 形態素解析を必要としないSentencePieceのような深層学習向けのtokenizerも出現していますが、品詞単位で分割する形態素解析が重要であることは変わりありません。 そんなこんなで、『実践・自然言語処理シリーズ2 形態素解析の理論と実装』 (以降「形態素解析本」と表記)を読んでいます。 リンク先の目次を見て分かるとおり、基礎の部分から実装まで説明されている本です。 今回は4章で紹介されている darts-clone を使って、精度は粗いが高速で分かち書きができる最長一致法で、どれぐらい分かち書きが可能かを検証します。 事前知識・辞書引き darts-cloneを使ってみる 単語辞
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