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2015年5月17日のブックマーク (7件)

  • https://www.jnlp.org/

  • 弱視の子にも読みやすく 「拡大教科書」手作り20年目:朝日新聞デジタル

  • 換言による語彙平易化システム

    換言による語彙平易化システム 平易化したい文を入力してください 概要 語彙を小学生レベルに平易化します。 語彙平易化は国語辞典または類語辞典を用いた言い換えによって実現しています。 処理の流れ 入力文から難しい語(難語)を見つけます。 国語辞典または類語辞典で難語の項目を探します。 国語辞典の場合、難語と同じ品詞の語を語釈文の最後から探します。 類語辞典の場合、難語と同じ品詞の語を類語の中から探します。 その語が易しい語(平易語)であれば難語と置き換えます。 ただし、平易語とは学習基語彙に含まれる語を指します。 また、難語とは学習基語彙に含まれない語を指します。 学習基語彙とは、光村図書が教科書などの語彙調査から選定した、小学生が駆使できる語彙です。 実行例 入力文:手が小さく握力の弱い子どもでも正しいフォームで投げることができる 出力文:手が小さく力の弱い子どもでも正しい形で投げ

  • 小学生の読解支援に向けた語釈文から語彙的換言を選択する手法

    梶原智之, 山和英. 小学生の読解支援に向けた語釈文から語彙的換言を選択する手法. NLP若手の会 第8回シンポジウム, (発表23) (2013.9) 概要 稿では国語辞典の語釈文から平易な語彙的換言を獲得する手法を提案する。我々は小学生のための語彙平易化を目的としている。提案手法は国語辞典の語釈文全体から見出し語と最も類似した平易な語を抽出して換言する。国語辞典の語釈文は見出し語を平易な言葉で説明しており、見出し語を語釈文中の語に換言することで語彙の平易化が見込まれる。しかし、語釈文中のどの語に換言するのが適切であるかという選択の課題がある。提案手法では、シソーラスを用いて語釈文中の各語と見出し語との類似度を測り、最も類似した語へ換言した。提案手法は、従来手法で語釈文末から語彙的換言を獲得する場合と同程度に適切な換言を行うことができた。

    小学生の読解支援に向けた語釈文から語彙的換言を選択する手法
  • 因子分析の固有値・固有ベクトルって何? - 小人さんの妄想

    おかげさまで、「統計データをすぐに分析できる」が発売されました。 統計データをすぐに分析できる――社長から「コレを分析して」と言われても困らない! 作者: 中西達夫出版社/メーカー: アニモ出版発売日: 2013/12/13メディア: 単行(ソフトカバー)この商品を含むブログ (2件) を見る こうして形になると、素直に嬉しいです ヾ(´∀`)ノ♪ このを作るにあたって、幾つかの原稿はページの都合上ボツとなっています。 その中の1つに、「因子分析の固有値・固有ベクトルって何?」というものがあります。 固有値・固有ベクトルというものは統計入門の鬼門で、まともに始めるとドップリ数学に浸らないといけません。 何とか簡単なイメージだけでも伝えられないかと思って用意したのが、以下の説明です。 に載せられなかったので、おまけとしてここに公開しておきます。 - 主成分分析・因子分析をひもとくと

    因子分析の固有値・固有ベクトルって何? - 小人さんの妄想
  • NextReality

    TOKYO FM 未来授業で人間拡張、ジャックイン、オーグメンティッドスポーツについて喋ってます: 人間の能力を拡張する ジャックインが広げる世界 スポーツを拡張する テクノロジーとの共存 iTunes Podcast TOKYO FM 未来授業ホームページ 別件の書評原稿を書いているときに発掘しました。2011の記事ですが参考になれば幸いです。(他の教員のも併せてはhttp://www.utp.or.jp/topics/2011/04/06/oup4iaeaeaoaiacuoaethaeaeeu-3/ :「UP」4月号特集「東大教師が新入生にすすめる」(2011)) を参照してください) 金子建志「ベートーヴェンの第9」(音楽之友社) 年末の恒例行事となっているベートーヴェンの第9だが、その楽曲の解釈や楽譜にいまだに多くの謎が残っていることをご存知だろうか。ベートーヴェンは音楽家である

    NextReality
  • 自分の英語文書をマイニングして次に学ぶべき単語リストを自動生成する方法(暦本式語彙増強法) - NextReality

    英単語の語彙をどうやって増やしたらいいだろうか。やみくもに単語集みたいなものを順に覚えていくのも道程が長そうだ。また、一般論ではなく自分がよく書く分野に特化して語彙を増やしたい。ということで、テキストマイニングを使ってやる方法を考えてみた。方針は以下の通りである: 自分が今までに書いたすべての(英語)の文書を解析して、品詞ごとに出現回数でソートする。 つぎに、自分の所属するコミュニティの文書(たとえば自分がよく参加する学会に掲載される論文など)をなるべく大量にあつめて、同じように品詞ごとに出現回数でソートしておく。 両者を比較して、そのコミュニティでは使用頻度が高いにも関わらず、まだ使ったことのない単語を抽出して自分専用の「単語集」をつくる。 こうやって抽出された単語集を勉強すれば、一般的な単語集を使うよりも効率がいいのではないだろうかという目論みだ。対象となる分野を選んでいるのは、たとえ

    自分の英語文書をマイニングして次に学ぶべき単語リストを自動生成する方法(暦本式語彙増強法) - NextReality