主に第一言語習得データを扱っています。 ツール他、無料で利用できるデータベースあり。 こいつの強みは何といっても、複数の話者がいるデータを扱いやすいということ。 独自のフォーマットを用いているため、少し慣れが必要かも。 お手製簡易マニュアル（日本語）あります。
http://sage-owl.net/links.html
主に第一言語習得データを扱っています。 ツール他、無料で利用できるデータベースあり。 こいつの強みは何といっても、複数の話者がいるデータを扱いやすいということ。 独自のフォーマットを用いているため、少し慣れが必要かも。 お手製簡易マニュアル（日本語）あります。
英語論文に使う表現文例集のレジュメ
「英語論文に使う表現文例集」のレジュメ ・このレジュメは、迫村純男 & Raeside,J.「英語論文に使う表 現文例集」（1996年、ナツメ社）の内容をまとめて、参照しや すいようにHTML形式で表したものです。説明等は省いてあるの で、詳しくは同書を参照して下さい。 ・必要な文例をコピーする場合は、範囲指定して反転した部分に カーソルをのせたまま右ボタンをクリックするといいでしょう。 ・転載等は御遠慮下さい。 Abstracted by M.KAMEGAYA 1997 １.前文 (a)論文の目的 The purpose of this study is ... This study provides ... This paper attempts to ... I would like to examine ... 【研究する】investigate, show, consider,
Web2.0 vs 学会 - effy channel
最近どうもパッとしない学会 情報系でいうと、日本には電子情報通信学会や情報処理学会というすばらしい学会がある。学会は自分の研究成果を世に問うたり、研究の動向を把握したり、同じ研究分野や関連する研究分野を専門とする研究者との交流を活性化するためになくてはならない存在だ。 しかし、最近どうもパッとしない。私としては全国大会等に参加する意義を感じられなくなってきている。みんながみんな私のように思っているかどうかはわからないが、実際のところ学会としても発表の質の低下や参加者数の減少等は危機的状況にあると認識しており、頭を悩ませているのが現状だ。 学会発表の場で闊達な議論をしあっていた人たちはどこへ行ってしまったのか。時代とともに技術を熱く語る人たちはいなくなってしまったのだろうか。いや、いなくなったわけではない。場所を変えただけだ。むしろ、より熱い議論が繰り広げられている。 最先端の討議の場所は個
コーパス研究に有用なWebサイト一覧
--2B195330-WebSite-Rules-Byte-Range-Data-2B195330 Content-type: text/html Content-length: 48887 Last-modified: Monday, 17-Jan-05 15:13:06 GMT Content-Range: bytes 0-48886/48887 コーパス研究に有用なWebサイト一覧 以下の一覧表は，『英語コーパス言語学：第二版』（東京：研究社, 2005）の中の，主として第13章で紹介したWebサイトを中心に，本書中に言及されたサイトやURLの一部を含めて作成した．網羅的で詳細な解説を付すことは，紙幅の関係でできないため，サイトの表題とURL記述するにとどめた．リストのうちの包括的なサイトからは，さらに多くのリソースへのアクセスが可能である．各サイトの重要性は，個々人
All Our N-gram are Belong to You
Posted by Alex Franz and Thorsten Brants, Google Machine Translation Team Here at Google Research we have been using word n-gram models for a variety of R&D projects, such as statistical machine translation, speech recognition, spelling correction, entity detection, information extraction, and others. While such models have usually been estimated from training corpora containing at most a few bill
Google Japan Blog: 大規模日本語 n-gram データの公開
突然ですが、穴埋めクイズです。下線部に入る単語はなんでしょう? グーグルで_____ おそらく、「検索」「調べる」「探す」といった単語を思いつくのではないでしょうか？ 実際に、Webにあるドキュメントをくまなく調べ、「グーグルで」の後にくる単語を調べると、「検索」が1位であるとがわかります。 一般に、直前の(N-1)個の単語を見て、次の単語を予測するモデルをN-gram言語モデルといいます。さきほどは、「グーグル」 と 「で」の2単語から次を予想しているので、3-gram言語モデルの例となります。現時点の単語が、直前の(N-1)個のみに影響を受けるという仮説は、一見現実離れしているようですが、実際には非常に有効な場合も多く、かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに広く用いられています。たとえば、音声認識の場合、ノイズ等で現時点の単語をシステムが聞き取れなくても、言語モデル
自治体サイトWebアクセシビリティ調査 | 有限会社ユニバーサルワークス
miCheckerなど3つのチェックツールを使ってみた 自治体サイトと言えばユニバーサルワークス。自治体サイト調査のユニバーサルワークスが、毎年9月1日にお届けする、都道府県、政令指定都市がドキドキする、Webアクセシビリティ愛好家がニヤニヤする、「自治体サイトWebアクセシビリティ調査」です。 21回目となる今回のテーマは「miCheckerなど3つのチェックツールを使ってみた」です。世の中にさまざまなウェブアクセシビリティチェックツールはあれど、ツールだけでウェブアクセシビリティ検証を完結させることはできません。チェックツールと目視とで評価が異なるのか、チェックツールによって違いは生じるのか、公的機関の場合miCheckerで「問題あり」がゼロであれば良いのかなどについて考えるきっかけとなれば幸いです。 ➡ 調査概要
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