職場で開催されていた「英語が母国語の人たちを対象とした英作文のコース」で学んだことを引き続きまとめます。 前回は英語論文を書く上で、どのような戦略で原稿を書き進めればよいかについて整理しました。 具体的には次の３ステップの順に執筆することで、効率のよいライティングが可能とのことでした。 論文全体の構造・ロジックの流れを決める パラグラフを書く センテンスレベルで文章を洗練させる ステップ１で決めた骨組みにしたがって、ステップ２ではパラグラフライティングのお作法にしたがってとにかく無心で手を動かして文章化していきます。 ここまででドラフト作成はほぼ完了です。 あとは英文を一つ一つ洗練させていくことで、より簡潔で分かりやすい文章を目指していきます。 今回はこの最後のステップ３を掘り下げていきます。 基本的にはコースで紹介されたこちらのテキストに書かれている内容です。 文章としては完結している
我偽中国語翻訳機作成了 - Qiita
のように、日本語の文章から偽中国語を自動生成したい。 偽中国語とは 中国語のようでいて日本人でも意味を理解できてしまう漢字の羅列のこと。 通常「私はご飯が食べたい」を中国語では 我想吃饭 と書きます。一方で偽中国語は 我飯食希望 と「私はご飯を食べることを希望する」と読めなくもない表記で記します。 これが偽中国語です。以前からTwitterやLINEなど各種SNSで使われてきたユーモアあふれる記法です。 そこで、日本語の文字列を与えることで偽中国語に変換してくれる翻訳機を作りました。 サンプル 実行環境 macOS High Sierra 10.13.6 Python 3.5.1 方針 実装方法 偽中国語の慣例上 1 、 - 動詞「○○する」は「○○実行」と変換することが多い - 「明日お酒飲みに行かない？」のような提案する文章の場合、文末に「如何?」を付ける - 「私は◯◯したい」のよう
技術部の笹田（ko1）と遠藤（mame）です。クックパッドで Ruby (MRI: Matz Ruby Implementation、いわゆる ruby コマンド) の開発をしています。お金をもらって Ruby を開発しているのでプロの Ruby コミッタです。 本日 12/25 に、ついに Ruby 3.0.0 がリリースされました。一昨年、昨年に続き、今年も Ruby 3.0 の NEWS.md ファイルの解説をします。NEWS ファイルとは何か、は一昨年の記事を見てください（なお Ruby 3.0.0 から、NEWS.md にファイル名を変えました）。 プロと読み解く Ruby 2.6 NEWS ファイル - クックパッド開発者ブログ プロと読み解くRuby 2.7 NEWS - クックパッド開発者ブログ Ruby 3.0 は、Ruby にとってほぼ 8 年ぶりのメジャーバージョンア
OSSへフィードバックしてみたいけど、英語でどう書けばいいのか分からない - 2019-07-12 - ククログ
結城です。 ここまで、OSSへのフィードバックをやってみようとした時に躓きがちなポイントについて、フィードバックするトピックの見つけ方、報告に盛り込むとよい内容、その情報の送り届け先の選び方の知見をそれぞれ述べてきました。 ところで、それらの技術的な内容以前のハードルとして、言語の壁という物もあります。実際にOSS Gateワークショップでも、フィードバック内容をまとめた後、英語でそれを書き直すという段階で手こずっておられる方がかなり多い印象があります。 ITエンジニア向けに「こういう英語表現を覚えよう」という情報を紹介する記事は時々見かけます。ですが、ワークショップでビギナー参加者の方が英語を書くのに苦労している様子を実際に見ている印象では、必要なのはそういった記事で紹介される「実際の現場でよく使われる単語や熟語の情報」ではなく、「実際の現場で英文を書く時に行われる考え方の解説」の方であ
Nota Tech Conf 2021 Spring 3日目の発表資料です 2021/3/11 こんばんは daiizdaiiz.iconです Helpfeelの検索技術の話をします 開発、運用チーム プロダクトオーナー daiiz.icon プロジェクトマネージャー akix.icon Webディレクター akix.icon など テクニカルライター カスタマーサクセス エンジニア、デザイナー rakusai.iconakix.icondaiiz.iconshokai.icontakeru.iconTiro.icon 予測検索 Helpfeel CTO /masui/増井俊之.iconの展開ヘルプをベースとするFAQ検索システム PayPayフリマ様 FAQ テキパキと高速に検索できている クエリの表現に合わせて柔軟に結果が提示される Agenda いかにして探すか 1. 入力に対して遅
プログラミングをしているとき、変数名や関数名の命名に迷ったことはないでしょうか？ 時間をかけて考えた変数名や関数名を後で見返したときに何の処理なのかわからないと思ったり、他の人が書いたコードを理解するのに時間がかかった経験は誰でもあると思います。 一般に、プログラマーはコードを書いている時間より読んでいる時間の方が長いと言われています。 わかりにくい命名はコードを読んでいる時間を長くしたり、バグを生む原因になってしまいます。 この記事ではGoogleやAirbnbといった企業が採用しているスタイルガイドや、世界中で使われているJavaScriptライブラリであるReactとVue.jsのコードを調査する中で見つけた、わかりやすい命名をするためのテクニックを初級編と上級編の2回に分けて紹介します。 初級編では、実際に仕事をする中でよく目にしたり自分でも使うことの多いものなど、すぐに使えるテク
私が働いているAniqueという会社では、1年前に全てのソフトウェアでTypescriptを採用することにしました。私たちが開発している進撃の巨人のNFTサービス “Attack on Titan: Legacy” でも採用しています。 TypescriptではNestJSという素晴らしいAPIフレームワークを利用することができ、生産性高く開発を続けることができます。また、私たちはフロントエンドでNext.jsを利用しています。言語レベルでのコンテキストスイッチを抑えることで、一人のエンジニアがフロントエンドとバックエンドのどちらもの機能を開発する環境が作れました。 しかし、Nodeならではの作法や設計について、Web上にはたくさんの情報があるものの、あまりにも情報が多すぎて、まとまったプラクティスになかなか出会うことができませんでした。そのため、最初はチーム内での共通認識を作るのに苦労し
はじめに 一年前にこんな記事を書きました。未だにちょくちょくいいねを頂いているので、自然言語処理の練習を兼ねて久しぶりに遊んでみた系の記事を投稿しようと思います。 やったこと 歌詞データのクローリング Mecabによる分かち書き tf-idfによるベクトル化 ベクトル化した歌詞によるアーティストのクラスタリングとUMAPでの可視化 (おまけ) fastTextでハチ=米津玄師を見分けられるのか? 分析にはJupyter Labを用いました。 歌詞データ 今回用いる歌詞データについて説明します。 クローリングで取得 先立って歌詞データのクローリングをしました。とある人気アーティスト順に歌詞を取得できるサイトより、45人のJ-popアーティストにつき、最大50曲分の歌詞を取得しCSVに保存しました。 実際にクローリングに用いたコードを公開するのもどうかと思うので、ここでは割愛します。。。Bea
Vue + Vuexで中〜大規模なアプリケーションの開発をするとき、どんな設計にするか未だによく悩みます。試してみては捨ててを繰り返していて、そろそろ自分の中でベターなパターンを固めたいと思いつつも固まらず、気づけば数年経ちました。 そういった前提を踏まえつつではありますが、現時点で設計時に意識していることをTips的に少しずつまとめてみようと思います。今回はVuexのGetterに関するお話です。 Getterの役割を見直す 副作用のないクエリとして実装する プロパティアクセスとメソッドアクセスを区別して命名する プリミティブでシンプルなクエリとして実装する 表示用の加工処理はComponentに実装する 例外1. 加工された値の賞味期限が長い場合 例外2. 加工処理が複数Componentで繰り返される場合 おわりに Getterの役割を見直す VuexはFluxアーキテクチャを参考に
2022年の4月から『基本文法から学ぶ英語リーディング教本』という参考書を使って学習を始めています。 ファンの間では『黄リー教』の愛称で親しまれている一冊で、随分高い評価を得ているようです。 先週1周目が終わり、間髪入れず2周目に入りました。この本を始めたことで、僕の英語力、特に読解力がUPしたと実感しているからです。1周目で読み落としているところを拾いつつ、より理解を深めるためにすぐに2周目を始めた、そんな感じです。 今日は、この参考書の素晴らしさをご紹介したいと思います。 僕の英語スペックその前に、まず僕自身の英語力について、ご紹介しておきたいと思います。 資格：英検一級・TOEIC925点 英語学習歴：5年半（2016年11月から学び直し英語） 海外生活歴：3年3ヶ月（世界一周12ヶ月＋フィリピン・ゼブ在住15ヶ月） 最終学歴：関西外国語大学外国語学部英米語学科（2000年卒業 以降
英語ライティングの勉強方法・独学方法 第二言語習得研究に基づく英語学習方法や最新の研究も紹介 - ポリグロットライフ | 言語まなび∞ラボ
はじめに 今回は第二言語習得研究に基づく正しい英語ライティングの勉強方法について解説していきます。初心者の方でも分かりやすく丁寧に解説しているのでぜひ参考にしてみてください。プロセスライティングの学習効果など、最新の研究も紹介しています。まず、英語ライティングの種類や効果的なライティング指導を解説し、英語ライティングの添削や学習のポイントをまとめています。さらに英語パラグラフライティングを解説し、最後に独学方法を考えてみました。 ↓↓ Youtubeチャンネルも力を入れていくのでぜひ登録お願いします。 www.youtube.com 英語ライティングとは 第二言語習得研究におけるライティングとは ライティング産出の認知プロセスモデル 英語ライティングの種類 ダイアリーライティング（学ぶために書く） アカデミックライティング（書くために書く） 効果的な英語ライティング指導とは 欧米文化との対
既にニュースで報じられているように、京都大学の望月新一教授によるabc予想の証明が査読を経てPRIMS特別号電子版に3月4日付で掲載されたが、本ブログの過去のエントリ（ここ、ここ、ここ）で紹介した海外の学者と望月氏との溝はむしろ深まったようである。海外の学者による批判の一つの舞台となったブログ「Not Even Wrong」の運営主であるコロンビア大のPeter Woitは、「ABC is Still a Conjecture」というエントリを上げて、望月氏の証明を認めない姿勢を堅持している。このエントリはサイエンスライターの中野太郎氏が訳されているが（cf. 追記の訳、中野氏の関連ツイート）、その中野氏が、批判の急先鋒（かつフィールズ賞を受賞した大物数学者）であるピーター・ショルツに取材したところ（cf. 中野氏の関連ツイート）、ショルツも証明を認めない姿勢を堅持しているという。 Woi
こんにちは。LINEヤフー株式会社で自然言語処理の開発を担当している牧野です。 今回は、Yahoo!デベロッパーネットワークから公開しているテキスト解析 Web API の「日本語形態素解析」で使えるようになった追加機能のユーザ辞書を紹介します。このユーザ辞書を使うと、自分だけのオリジナルの辞書で独自の解析が可能です。 また今回は、ユーザ辞書機能を工夫して使った簡易感情判定についても紹介します。 日本語形態素解析 Web API でできること 最初に、日本語形態素解析 Web API について簡単に紹介します。 日本語形態素解析 Web API 日本語形態素解析 Web API は、日本語文を形態素に分割し、品詞の推定や活用処理、読みを付与することができます。形態素とは、日本語として意味を持つ最小単位のことです。「辞書に載っている単語」程度のイメージで捉えていただけると良いでしょう。 たと
ヤフー株式会社は、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、ヤフーで自然言語処理の研究開発をしている颯々野です。ヤフーでは、Yahoo!デベロッパーネットワークでテキスト解析Web APIを公開・提供しています。まず社内向けAPI、次いでこの公開APIと段階的に新インターフェースに移行し、2022年12月からは全てJSON-RPC 2.0に基づくものになりました。 2年前に言語処理APIのインターフェーズ共通化プロジェクト「Azuki」を進めていることを紹介しました。今回は、このプロジェクトがどうなったのかと、共通化によって得られたメリットなどをご紹介します。 インターフェース共通化を推進するプロジェクト「Azuki」 まず簡単にどんなものだったか振り返っておきます。詳細は前回
はじめに データサイエンス部の平田です。 ディープラーニングのモデルを作る際、学習データが少ないことが原因で精度が上がらない場合、データのかさまし（augmentation）を行うことがあります。 画像の場合は、オリジナルに対して回転させたりノイズを少し加えることで同じラベル付けがされている別の画像を作り出すことができ、それを学習データに加えることで頑健なモデルになります。 ただし、テキストの場合は回転させると意味不明になるのでどういう操作をしてかさましするかというのを考える必要があります。 そこで、EDA(Easy Data Augmentation)というものが考案されました。参考 Synonym Replacement：文中の単語の内n個、同義語に置き換える Random Insertion：文中の単語をランダムに選んで同義語にしてランダムな場所にinsert、n回繰り返す Rand
英語のビジネスメールでは英語圏特有の記号をよく使います。記号を適切に使うことで読みやすくわかりやすいメールを書くことができます。日本語の文化とは少し異なった使い方をする英語の記号の上手な書き方をご紹介します。 英語記号の種類 文末に使う記号 文や単語をつなぐ記号 引用や補足説明の記号 その他の記号 英語の記号の使い方 《 . 》ピリオド（Period） 《 ? 》クエスチョンマーク（Question Mark） 《 ! 》エクスクラメーションマーク (Exclamation Mark) 《 , 》カンマ（Comma） 《 : 》コロン（Colon） 《 ; 》セミコロン（Semicolon） 《 - 》ハイフン（Hyphen） 《 / 》スラッシュ（Slash） 《 " 》ダブルクォーテーション（Double Quotation Mark） 《 ' 》シングルクォーテーション（Single
ごあいさつ 記事の対象 記事のモチベーション ジャム当日までの準備 開発PCや実行環境 ノートPCの例 スペックが低い環境の極端な例 マウスを使用する(重要) USBメモリ コントローラ XInput形式のものを持ち込む 年季の入ったコントローラや自作のアーケードコントローラ やってみたいことの妄想 ジャム当日：アイデア出し ワードマップから始める アイデアの大枠が決定した時、UE4のテンプレートが使えそうか考える ToDoリストを作成する ジャム当日：最初にやること バージョン管理システム(VCS)を決める？ VCSを使用せずにUSBメモリを使用する VCSを使用する場合 Content直下にゲームジャム用のフォルダを作成する 各々の名前のフォルダで作業する 外部デバイスや使用したいコードのプラグインがある場合は、C++プロジェクトを作成する UE4Duino：Arduinoとのシリアル
【Python】嵐の歌詞をWordCloudで可視化して、結成20年でファンに伝えたかったことを紐解いてみた - Qiita
【Python】嵐の歌詞をWordCloudで可視化して、結成20年でファンに伝えたかったことを紐解いてみたPythonスクレイピング自然言語処理Python3wordcloud きっかけ 嵐の活動休止まで残り一年ですね。スケスケ衣装の登場からなんともう20年。マルチで活躍する国民的アイドルは結成20年でファンに何を伝えたかったのか？直接お会いして伺いたいとこだが、そんな訳には。ですので、「歌詞を可視化」して、ファンに伝えたいメッセージを6人目のメンバーである私が嵐ファンに伝えることにしました。 環境 ・Python 3.7.3 ・windows10 参考資料 ・Uta-Net ・米津玄師の歌詞をWordCloudで可視化してみた。 大まかな流れ 歌詞の収集(スクレイピング) 歌詞を単語にする(形態素解析) 可視化(WordCloud) 1. 歌詞の収集(スクレイピング) import r
【骨が折れてしまった時に】骨折をあらわす英語表現まとめ【英文例付き】 - 崖っぷち舞台役者が婚活を始めたら英語がペラペラになりました
こんにちは。 先日雨で滑って転んでしまい、尾骨にヒビが入ってしまいました。尻もちって結構危険なんですよね…。まだ力を入れたり何かが触れたりするのは痛いのですが、痛みのピークは過ぎて、少し楽になってきました。 実はわたし、これで3年連続骨折しているんです。最初が手の小指の脱臼と骨折、翌年が足の小指の骨折、そして今年は尾骨。（しかも2021年の年末には足の薬指を骨折しました…）自分の鈍臭さに呆れるばかりですが、なんとかこの状況を英語で説明したい！転んでもタダでは起きないぞ！！ という訳で、骨折した時に使える英語表現のまとめと、わたしが骨折した時の状況を英語でご紹介したいと思います。 骨折を表す英語表現 骨折（完全骨折） fracture break ヒビ（不完全骨折） fracture / hairline fracture crack 剥離骨折 / 裂離骨折 chip fracture /
何もない所から一瞬で、自然言語処理と係り受け解析をライブコーディングする手品を、LTでやってみた話 - Qiita
要約 超高精度自然言語処理＆係り受け解析を実施するGiNZAがすごくて、 Colaboratoryにより環境構築不要でブラウザだけでサクッと使える。 そのサクッと感を強調すべく、LT（ライトニングトーク）の最中に その場で環境構築＆コードを書いて自然言語処理、 しかも高精度＆高機能ができるよ、という「手品」をやってみた。 一見スゴイが「手品」にはタネがあって・・・。という話をする。 最後まで読むと、以下の二つのノウハウが分かる ・GiNZAで、ゼロから３分で高精度自然言語処理する方法 ・LTでライブコーディングする手品のタネ 背景①： GiNZAすごいっ！ 2019年4月に発表された「GiNZA」という、 日本語自然言語処理オープンソースライブラリを動かしてみたら、 簡単に高精度で（超重要）、係り受けやベクトル化なども含めた、 自然言語処理全般が実施出来たので驚いた。 ご参考： https
Prompt Tokensはテキストの15%になっています。 計算しやすいようにCompletion Tokensをどちらも1,000とすると、 画像として処理した場合は0.022595ドル=3.55円 テキスト抽出して処理した場合は0.065995ドル=10.38 円 と約3倍もの開きがあります。 一方で処理時間は1.5倍に増加しています。 実装紹介: 論文から解説生成 落合陽一さんが紹介したサーベイの方法論を使い、論文解説を生成します。 処理手順 arXiv URLからプレプリントをダウンロード base64形式に変換後 GPT-4oに渡して解説を生成 実装 def download_paper(arxiv_url: str, save_dir: str) -> str: """ arXivから論文をダウンロードする関数 Args: arxiv_url (str): ダウンロードする論
この記事はChallenge Every Month アドベントカレンダー 2019、23日目の記事です。 前回、チャレンジしつづける技術として目標を立てて実行していく方法をまとめたましたが、それをGTDにも応用してみました。何年も続けていたにもかからわず、上手く使いこなせてなかったGTDですが、初心に戻って妥協しないでにもう一度トライしてみたところ、今度は過去最高にまわっています。 前回の記事はこちら 僕のチャレンジしつづける技術 2019 | Trial and Spiral GTD is何Getting Things Doneというざっくり言うとタスク管理システムの1つです。Life Hackというのが流行りだした10年ぐらい前にその流れのなにあったものの1つ。パっと見はToDo管理システムですが、タスク、アイデア、具体的なものから曖昧なもの全てを収集し、頭の中（=ワーキングメモリ）
プログラミング必須英単語600+
1 A accept【動詞】受諾する access【動詞／名詞】アクセスする ／アクセス account【名詞】アカウント、口座 algorithm【名詞】アルゴリズム allow【動詞】可能にする、許可する alternative【形容詞】代替の application【名詞】アプリケーショ ン apply【動詞】適用する argument【名詞】引数 array【名詞】配列 attribute【名詞】属性 audio【名詞】オーディオ、音声 author【名詞】作成者 available【形容詞】利用可能な、入 手可能な avoid【動詞】回避する B backup【名詞】バックアップ base【形容詞／動詞】ベースの、基 底の／〜に基づく（based on で） bit【名詞】ビット blank【形容詞】空白の block【名詞／動詞】ブロック／ブ ロックする boolean【形容詞
日本の英語教育はとかく文法偏重と批判されますが、その反動なのか、読解・訳読・英文法中心の受験英語をやたら絶賛する人たちがいます。中高校で6年間も英語を習ったのにろくに英語ができないのは受験英語のせいではなく、受験英語をちゃんとマスターしていないからという主張をする人たちです。彼らによれば、受験英語をしっかり習得していれば正しい英語を書けるようになるし、多少慣れればすぐに英語をしゃべれるようになれるそうです。しかし、確かに英文法の習得は大事ですが、それだけで英文をスラスラ書けるようになるわけはありません。日本の英語教育はとかく「読み書き中心」と揶揄されますが、実際には「読み中心」であって、英語ライティングの指導はほとんどなされていません。受験英語をしっかりやれば読解力はそれなりにつきますが、ライティングに関しては生徒はおろか英語教師でさえろくにできないというのが実情です。にもかかわらず受験英
今回の目的 前回までに青空文庫から梶井基次郎の著作をダウンロードしたり、形態素解析を行うためにMeCabをインストールしたりしてきました。今回は、いよいよこのデータを使って文章を生成してみます。といっても、まだディープラーニングの分野には踏み込むことはしません。ここでは「マルコフ連鎖」と呼ばれる手法を使って、文章を生成してみるだけです。 実際にはこんな文章が生成されました。 そして私は友の反省の為の金を貸してくれました。 何しろ俺は大嫌いなんだよ。 あの窓の外で、孫にあたる人間を集めてゐた。 一台の赤い実が目にも堪えることのない、早く返事をしながら涙をためた。 正直なところ、「うーむ」という文章も多いのですが、失敗も含めてやってみることが大事です（生成されたものが短文であれば、日本語としても解釈できるものもありますが、長文になると意味不明なものにしかなりませんでした）。 文章を生成するだけ
辞書活用法 ： 「COBUILDの芸風に慣れよう！」その１ - 英語教育の明日はどっちだ！ tmrowing at second best
※注記：この記事で取り上げている『コウビルド英英辞典』に関わる記述は2020年4月段階の事実に基づくものです。 現在では、noteで関連記事＆マガジンを公開しています。 note.com note.com 1987年の初版の衝撃から、33年で既に改訂８回。 学習用〜中級用英英辞典として確固たるポジションを占めているCOBUILD の辞書に関して、その特徴と使い方の留意点、そして是非活かしたい使い方を示して行きたいと思います。 COBUILD 第9版とその『手引き』 以下、COBUILD Advanced Learner's Dictionary の記述・用例の引用は、書籍版は「桐原書店」が販売している『第9版』に基づくものです。 Collins コウビルド英英辞典 桐原書店編集部 www.amazon.co.jp 一方、アプリ辞書の記述・用例の引用は「物書堂」が販売しているものに依っていま
マキ 英語の時制をかみ砕いて、基本から解説していきます！ 今回は、時制の中でも一番基礎となる「現在・過去・未来」形を解説します。 一度しっかりルールを頭に入れれば、文章読解も英会話もすごくスムーズになるのでここでマスターしていきましょ(*’▽’) 英語ならではの決まりや、考え方もしっかりお伝えしていきます 現在形の特徴と例文 最初は、現在形の特徴を解説します。 現在形はその名の通り、「現在」のことだけを指すと思われがちですが、実は違うんです 正しい現在形の考え方を知って、迷いなく時制を選べるようになりましょ～ 現在形は「過去・現在・未来」全てで起こること 現在形は、「今」のことだけでなく、過去も、現在も、未来もずっとしていることに対して使います。 例えば、学生は毎日学校に行きますよね。 基本的には卒業までずっと行くのが学校です。 仕事も同じです。 （どちらもお休みはありますが…＾＾） 一時
シチリアでも日本語が学ばれている ～旅するイタリア語 200113月曜深夜～200114 語学講座テレビ - 母Mと息子Sの学習キロク
おもてなしの基礎英語 Session153 These things happen. こういうこともあります。 「これらのことは起こります」ということですが、「こういうこともあるよ」という意味合いのフレーズです。何かよくないことがあった相手を慰めたりするのによい表現です。また、申し訳ないと感じている相手に、「しかたがないよ」という感じで言うこともあります。 ～したくてムズムズしている。むずがゆい＝itchy be itching to ～ ドラマとしてはたいして進展のなかった回でした。 おもてなしの基礎英語 | キーフレーズの並べ替え | NHKゴガク ビジネス英会話 スタディサプリEnglish 旅するドイツ語 第14回 黒い森のワインで乾杯 Noch einmal, bitte. もう一度お願いします これまでの放送内容 | 旅するドイツ語 | NHKゴガク Noch einmal,
BERTによる自然言語処理
従来、 自然言語処理 における Deep Learning アルゴリズムと言えば、 LSTM や GRU といった RNN (Recurrent Neural Network) でした。ところが、2017年6月、 "Attention Is All You Need" という強いタイトルの論文が Google から発表され、機械翻訳のスコアを既存の RNN モデル等から大きく引き上げます。論文”Transformer: A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding”において、RNN や CNN を使わず Attention のみ使用したニューラル機械翻訳 Transformer が提案された。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformer
BERTで6感情の感情分析モデルを作ってみた【機械学習、自然言語処理】 - アプリとサービスのすすめ
画像と違って文章から感情を予測すること（emotion prediction from text）は未だ自然言語処理（NLP）界隈では、うまくいった事例が少ない。 特に、単純なネガポジ判定ではなく、6感情（怒り、驚き、幸せ、嫌悪、恐れ、悲しみ）を分析する感情分析は、研究が頻繁に行われてる。 今回はBERTでなるべく精度の高い感情分析モデルを作ってみた。 目次 ・感情分析について 1.twitterからスクレイピングしてデータセット作成したcase 2.スクレイピングした映画レビューからデータセットを作ったcase 3.気づいたこと 4.まとめ 感情分析について感情分析は英語でも日本語でも未だにうまくいってなくて、論文が頻繁にでてる分野。 難しい理由の一因は「データセットの作成が難しい」とか「ノイズの多い日本語のような難解な言語での感情判定が困難」だから。 比較的処理しやい英語でも、kagg
数学で物書きをするときに、"Suppose ...." と書くのか "Assume ...."と書くのか、"Let... "とはどういう関係？と思って調べ事をするも、こんなサイトに行きついたりする 一般言語としての違いはどうかと言えばこんなところに『思いの強さ（think、believe、feel、suppose、guess、expect、consider、assume、imagine、conceive～思う（動詞）の英単語の違い）』の情報はある 同じく一般言語として『結論付けたり、意見を述べたりする動詞(conjecture、infer、speculate、deduce、conclude、gather～推測、結論（動詞）の英単語の違い)』の情報はこんな風にまとまっている だがやはり、数学の書き物の場合と一般文書とでは違うように思うので、ちょっと長めの文章(A COOK-BOOK OF M
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
こんにんちは、次世代システム研究室のT.I.です。 前回のBlogでは、現在実用化されている量子コンピュータ(NISQデバイス)の機械学習への応用を紹介しました。今回も引き続き量子コンピュータの話題として、量子計算に基づいた自然言語処理(参考文献 [1-5]) について解説したいと思います。 TL;DR 最近、量子コンピュータを用いた自然言語処理の実証実験がCambridge Quantum Computing (CQC) によってなされました。 この量子自然言語処理のモデル(DisCoCat)では、文章を単語のネットワークに書き換えて、それを量子回路に変換し実行します。その出力結果を文章の真偽として、教師データを元に量子回路のパラメータを学習させます。その結果、簡単な推論タスク(ex. Alice is rich. & Alice loves Bob. ⇒ Is Alice who lo
Tkrzw-Dict: 統合英和辞書プロジェクト 概要 統合英和辞書プロジェクトは、オープンなデータを使って英和辞書を作り、それを元に様々なアプリケーションを作るプロジェクトです。現在、以下のアプリケーションが利用可能です。 オンライン辞書検索システム Chrome拡張の辞書検索機能 オンライン連想英単語帳: 初級編3600語、上級編9600語 オンライン語彙力年齢診断 オンライン発音記号検定 Kindle用電子辞書: 英和辞書、和英辞書、英和例文辞書、英和代替辞書 辞書データの元となるオープンなデータとは、WordNet、日本語WordNet、Wiktionary英語版、Wiktionary日本語版、Wikipedia英語版、Wikipedia日本語版、EDict2、田中コーパス、Wikipedia日英京都関連文書対訳コーパス、Japanese-English Subtitle Corp
スマートニュース メディア研究所では、7月1日に「国会議案データベース」を公開しました。衆議院および参議院の公式ウェブサイトから計約1万8000件以上の法律案や予算案を取得し、機械可読な形で整理されたデータベースとしてGitHubで無償提供するものです。参議院については、会派や議員、質問主意書のデータも同時に公開しました。 国会議案データベース（GitHub） 衆議院 https://github.com/smartnews-smri/house-of-representatives 参議院 https://github.com/smartnews-smri/house-of-councillors 国会議案データベース・閲覧用ページ 衆議院 https://smartnews-smri.github.io/house-of-representatives/ 参議院 https://sma
M5Stackで日本語入力を作る｜NJRecalls
M5Stackの小さい画面に日本語を表示させるだけでもかなりかわいいですが、こう…その場で好きな日本語を表示させたくなりました。WebやWiFiやシリアルポートを弄ることなく日本語を入力するには…？ そう、日本語入力プログラムを作ればいいですね。作った。単純なのを… これをM5Stackに繋げるとI2Cでキーを受信できます。こんな感じよ M5Stack Basicのケースがちょうどいい// read keyboard Wire.requestFrom(CARDKB_ADDR, 1); while (Wire.available()) { char c = Wire.read(); // receive a byte as characterifASCIIコードでキーを受信できるので、次はこれをローマ字→かな変換しましょう。 ローマ字→かな変換これもまあなんとかなりますよね。a→あ、ka→か
TOEICパート7の勉強法（初級編）正答率50％を超えるためのカギを紹介｜「英語を話したい」をかなえよう！
マキ TOEIC パート7の勉強法を紹介します！ 今回は、初級編です★ 一言でパート7対策と言っても、学習の段階によってできることや目標が違いますよね。 今回は、パート7の正答率を50％以上にするための方法をご紹介します パート7は56問あるので、26問以上正解できると正答率が50％になります。 「パート7で半分以上正解できない…」と悩んでいるならぜひともチェックしてみてください＾＾ あなたの伸びしろ、育てていきましょう！ TOTEICパート7で正答率50％を超えるには「繰り返し読み」を無くす！ パート7で正答率50％を超えるために、1つの目標を掲げましょう。 正答率50％を超えるための目標 繰り返し読みなくして、一度で文を理解する 正答率が50％に達していないうちは、まず1文ずつを正確に理解することに集中しましょう。 問題文全体や、パート7全体と言った大枠の対策は一旦置いておきます。 ま
Classi開発者ブログ
はじめに ソフトウェアエンジニアの onigra です。タイトルの通り、Classiは技術コミュニティの勉強会・ミートアップ等に、自社のイベントスペースを会場として提供致します。 昨今、オフラインでの勉強会・カンファレンス・ミートアップの盛り上がりを強く感じており、RubyKaigiはもちろんのこと、 Omotesando.rb などをはじめとした地域Ruby Meetupもオフライン開催がされるようになってきました。私も先日再開した Shinjuku.rb のドリンクアップに参加してきました。 参加者と交流する中で、今後の会場探しに困っていると伺ったので、西新宿にオフィスがあるClassiも会場提供できるという話をし、その流れからオーガナイザーの1人である tdakakさん より運営参加のお誘いを受けたので、引き受けることにしました。 Shinjuku.rbの再会&運営参加の経緯について
マキ 英語の進行形を使うときの考え方と、作り方のルールを紹介します。 進行形というと「現在進行形」がイメージされがちですが、「過去」「未来」にも進行形はあります。 今回は、「現在」「過去」「未来」全ての進行形をうまく使うために必要な知識をご紹介します。 早速見ていきましょう！ 進行形の使い方 進行形は、基本的に物事の動作が続いている状態を表現する場合に使います。 「動作」というと例えば、 走る 食べる 読む というようなものです。 日本語でも、一定の動作が続いている時に「走っている」「食べている」という表現をしますよね。 英語でこのような表現をするときに、「進行形」が使われます。 ただ、なんでもかんでも進行形にできるわけではないんです。 次の項目で、進行形にできるものとできないものの区別を紹介します 進行形にできるものとできないもの 進行形にできるもののを見分けるコツは、「数分おきに中断・
こんにちは、アスクルの いのだい です。 アスクルでは社内のチャットツールとしてSlackを利用しており、分報チャンネルで日々思ったことをつぶやいています。2019年が終わり、自分がたくさん発言したことはなんだろう？？と思い、分報チャンネルの発言を集計してみることにしました。 Slack API が json 形式でレスポンスを返してくることを知っていたので、Python 3 で実装にチャレンジします。 実装！ どのような機能を使ったのか、実装のポイントを書いていきます。 Slack Web API Slack から API が提供されており、チャンネルやユーザの情報や発言内容を取得できます。Slack Web API を呼び出すために必要な token と、今回コールした API について触れます。 Legacy Token Slack には Legacy Token とそうでない to
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簡潔で分かりやすい英文を書くためのコツを整理した - Unboundedly
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定番のコード規約とライブラリから学ぶJavaScriptの命名テクニック（初級編） - ICS MEDIA
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