新元号「令和」の発表で、「平成」発表時になかった首相の記者会見があった。安倍晋三首相は「当時は総理大臣の会見は極めてまれで、平成の30年を経て、首相の直接発信が増大した」と説明した。当時の新聞記事を調べると、改元前年1988（昭和63）年の竹下登首相の記者会見は19回あり、安倍首相の昨年1年間の14回より多かった。識者らは「安倍首相の発信は、都合の良い時に一部のメディアに限定したものが多い」と指摘する。
首相会見、30年前「極めてまれ」ではなかった 「令和」で前面 安倍氏の説明をファクトチェック | 毎日新聞
新元号「令和」の発表で、「平成」発表時になかった首相の記者会見があった。安倍晋三首相は「当時は総理大臣の会見は極めてまれで、平成の30年を経て、首相の直接発信が増大した」と説明した。当時の新聞記事を調べると、改元前年1988（昭和63）年の竹下登首相の記者会見は19回あり、安倍首相の昨年1年間の14回より多かった。識者らは「安倍首相の発信は、都合の良い時に一部のメディアに限定したものが多い」と指摘する。
五輪相のスタッフが減員 失言続きの桜田氏シフトを解除：朝日新聞デジタル
五輪相をサポートする秘書役の政府職員が、２人から１人に減ることが分かった。もともと秘書官が１人で対応していたが、桜田義孝前五輪相が失言を繰り返したため増員。「桜田氏シフト」が敷かれていたが、桜田氏の辞任に伴って従来の態勢に戻る。 内閣官房は昨年秋の臨時国会で桜田氏の答弁が迷走を続けた事態を受け、会期中の昨年１１月７日付で大臣室のスタッフを１人増やした。鈴木俊一五輪相時代の秘書官だった職員を呼び戻したもので、秘書官と計２人で桜田氏の答弁などをサポートしてきた。 桜田氏が国会や記者会見の場では、秘書官が桜田氏の後方のイスに着席。もう一人も近くで待機し、想定外の質疑が出た場合に備えた。「どんな質問があっても、すぐに書類を差し入れられる」（桜田氏周辺）ように準備していたが、失言は止められなかった。 １１日に五輪相に再び就いた…
BERT（ディープラーニング）による自然言語処理は、どんなデータで評価されたの？どんな応用ができそう？
BERTとはBERTは、Bidirectional Encoder Representations from Transformers の頭文字をとったディープラーニングモデルです。 これまでのディープラーニングによる自然言語処理では、 注目単語の前方か後方かどちらか１方向の文脈情報の使用のみで学習されていました。 BERTの特徴の１つは、注目する単語の、前後の文脈の両方（Bidirectional）について学習している点にあるということです。 今後どのように応用されていきそうか興味が湧いたので、 どんなデータセットどんなタスクどのくらいの性能が報告されたのかを見てみました。 BERTは、多様なデータセットで評価されていましたこれまでの自然言語処理の多くは、タスクごとに学習を行い性能を評価することが多いです。 それに対して、BERTでは、タスクごとに区別することなく適用して、どのタスクにも
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