前前スレ 自然言語処理スレッド その2
http://mimizun.com/log/2ch/tech/1173105287/
前スレ 自然言語処理スレッド その3
http://mimizun.com/log/2ch/tech/1235129481/
このスレッドでは、日本語の構文解析、談話理解、情報検索、
文章生成などの技術に関する理論と(おもに)実装を扱います。
あくまでアプリケーションプログラミングの技術的な面に重点をおきたいので、
学術的な話はアリですが、いわゆる人工無能や哲学的AI話、
言語学の話題などは他のスレッドでお願いします。
探検
自然言語処理スレッド その4
■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
1デフォルトの名無しさん
2014/06/03(火) 05:40:00.54ID:yefNLumx410デフォルトの名無しさん
2016/11/30(水) 12:21:41.26ID:a3BI0E5E 五文型
S+V
(x,y,z)=(S,V,0)
S+V+C (Cは正)
(x,y,z)=(S,V,C)
S+V+O (Oは負)
(x,y,z)=(S,V,O)
S+V+O+O (Z1は負 Z2は負)
(x,y,z)=(S,V,α) α=Z1 α=Z2
S+V+O+C (Z3は負 Z4は正)
(x,y,z)=(S,V,β) β=Z3 β=Z4
http://www.eibunpou.net/01/chapter3/3_1.html
五文型を (x,y,z)空間上で表現できないだろうか?
S+V
(x,y,z)=(S,V,0)
S+V+C (Cは正)
(x,y,z)=(S,V,C)
S+V+O (Oは負)
(x,y,z)=(S,V,O)
S+V+O+O (Z1は負 Z2は負)
(x,y,z)=(S,V,α) α=Z1 α=Z2
S+V+O+C (Z3は負 Z4は正)
(x,y,z)=(S,V,β) β=Z3 β=Z4
http://www.eibunpou.net/01/chapter3/3_1.html
五文型を (x,y,z)空間上で表現できないだろうか?
411デフォルトの名無しさん
2016/11/30(水) 14:52:47.31ID:Ul5Fc8/q ベイジアンネットワークとナイーブベイズは別物?
412デフォルトの名無しさん
2016/12/03(土) 18:45:19.62ID:11QyyS1l >>409
人工知能の開発はインプットできるデータを多く持っているところが圧倒的に強い。
創価もこれまでに盗みとってきたデータやら、ファミリー企業(楽天やツタヤ、セコムなど)
から吸い上げたデータを駆使して自動運転自動車の開発くらい自前でやればいいのに。
でもそうなったら原因不明の交通事故とかがちょろちょろ出てくるようになるんだろうなあ。
人工知能の開発はインプットできるデータを多く持っているところが圧倒的に強い。
創価もこれまでに盗みとってきたデータやら、ファミリー企業(楽天やツタヤ、セコムなど)
から吸い上げたデータを駆使して自動運転自動車の開発くらい自前でやればいいのに。
でもそうなったら原因不明の交通事故とかがちょろちょろ出てくるようになるんだろうなあ。
413デフォルトの名無しさん
2016/12/03(土) 18:53:29.04ID:YH7aKbNh コピペにレスすんなよ……
414デフォルトの名無しさん
2016/12/03(土) 18:54:35.85ID:YH7aKbNh415デフォルトの名無しさん
2016/12/08(木) 18:29:53.36ID:erOvGha/ これからはシミュレーションシステムの構築が簡略化されるので、来年のセンター物理は大きく得点が伸びるに違いない。
理化学研究所(理研)計算科学研究機構コデザイン推進チームの村主崇行特別研究員らと、千葉大学の堀田英之特任助教、
神戸大学の牧野淳一郎教授、京都大学の細野七月特任助教、富士通株式会社の井上晃マネージャーらの共同研究グループ※は、
スーパーコンピュータ「京(けい)」(注1)を用いて、数式のような簡潔な指示を書くだけでスーパーコンピュータでの計算に必要
となる高度なプログラムを自動生成できるプログラミング言語「Formura」を開発しました。
スーパーコンピュータでの計算に必要となるプログラムはときに数十万行にも及び、作成やチューニングは大変困難です。
一方で、原理的にはシミュレーションしたい自然現象とその離散化法(注2)を指定すれば、プログラムは機械的に生成できます。
しかし、プログラミングはシミュレーションとコンピュータ双方に深い知識が必要となる非常に高度な作業であり、多数の計算機を
協調して動作させるスーパーコンピュータの性能を引き出す高度なプログラムを、自動かつ汎用的に生成することは不可能でした。
そこで共同研究グループは、方程式がプログラムに変換されるまでの一連の段階に対応する数学的定義を作りました。
スーパーコンピュータが持つ階層のすべての段階において、自然が元来備えている「並列性」と「局所性」(注3)を保持する変換
を厳密に定めることで、新たなプログラミング言語「Formura」を開発しました。これによって、これまで不可能だったプログラミング
の機械化に成功しました。さらにFormuraは、同じアプリケーションに対して何万通りものプログラムを試し、最も速かったものを自動的に選択します。
Formuraを開発したことで、規則格子シミュレーション(注4)分野においては、自然科学者が慣れ親しんだ方程式の記法を使ってシミュレーション
したい対象を記述することで、スーパーコンピュータの性能を引き出すための高度なプログラムが自動的に作成できるようになりました。
気象、地震、宇宙、生態ネットワークの研究など、規則格子シミュレーションを用いる分野の研究の加速が期待できます。
http://pr.fujitsu.com/jp/news/2016/12/2.html
理化学研究所(理研)計算科学研究機構コデザイン推進チームの村主崇行特別研究員らと、千葉大学の堀田英之特任助教、
神戸大学の牧野淳一郎教授、京都大学の細野七月特任助教、富士通株式会社の井上晃マネージャーらの共同研究グループ※は、
スーパーコンピュータ「京(けい)」(注1)を用いて、数式のような簡潔な指示を書くだけでスーパーコンピュータでの計算に必要
となる高度なプログラムを自動生成できるプログラミング言語「Formura」を開発しました。
スーパーコンピュータでの計算に必要となるプログラムはときに数十万行にも及び、作成やチューニングは大変困難です。
一方で、原理的にはシミュレーションしたい自然現象とその離散化法(注2)を指定すれば、プログラムは機械的に生成できます。
しかし、プログラミングはシミュレーションとコンピュータ双方に深い知識が必要となる非常に高度な作業であり、多数の計算機を
協調して動作させるスーパーコンピュータの性能を引き出す高度なプログラムを、自動かつ汎用的に生成することは不可能でした。
そこで共同研究グループは、方程式がプログラムに変換されるまでの一連の段階に対応する数学的定義を作りました。
スーパーコンピュータが持つ階層のすべての段階において、自然が元来備えている「並列性」と「局所性」(注3)を保持する変換
を厳密に定めることで、新たなプログラミング言語「Formura」を開発しました。これによって、これまで不可能だったプログラミング
の機械化に成功しました。さらにFormuraは、同じアプリケーションに対して何万通りものプログラムを試し、最も速かったものを自動的に選択します。
Formuraを開発したことで、規則格子シミュレーション(注4)分野においては、自然科学者が慣れ親しんだ方程式の記法を使ってシミュレーション
したい対象を記述することで、スーパーコンピュータの性能を引き出すための高度なプログラムが自動的に作成できるようになりました。
気象、地震、宇宙、生態ネットワークの研究など、規則格子シミュレーションを用いる分野の研究の加速が期待できます。
http://pr.fujitsu.com/jp/news/2016/12/2.html
416デフォルトの名無しさん
2016/12/10(土) 14:57:04.83ID:zzrTqzlJ >>407
>もっと現実性のあるアートを描けないのだろうか。
人間が見て「珍風景」であっても、人工知能からすればどうでもよいのか?
【訂正】思わず二度見してしまう世界の珍風景18選
http://kangaerarehenzo.blog.fc2.com/blog-entry-719.html
>もっと現実性のあるアートを描けないのだろうか。
人間が見て「珍風景」であっても、人工知能からすればどうでもよいのか?
【訂正】思わず二度見してしまう世界の珍風景18選
http://kangaerarehenzo.blog.fc2.com/blog-entry-719.html
417デフォルトの名無しさん
2016/12/18(日) 16:44:54.83ID:CoxQCzHA 統計翻訳ってなんだったんだよ。。。
418デフォルトの名無しさん
2016/12/21(水) 14:50:23.02ID:BNpN6X2e 自然言語処理研の学生が意味理解の問題に対してニューラルネットや機械学習での解決に腐心している。
分類器以上の枠組みを作ろうという動きってあるの?
分類器以上の枠組みを作ろうという動きってあるの?
419デフォルトの名無しさん
2016/12/22(木) 14:30:51.26ID:ZC+xkany どういう意味?
420デフォルトの名無しさん
2016/12/22(木) 16:20:57.49ID:YlCTiaOR 自然言語系の人達の発表ってパターン認識ばっかでつまらないんだ。
要所々々にはそれが求められるだろうし、実際人間もそうした判別を行っていると思う。
しかし、文章の整合性の把握だとか論理的矛盾の回避みたいな話はとんと出てこない。
NNや機械学習といった今の流行りは「考える」ことを考える事に尻込みしているように見える。
要所々々にはそれが求められるだろうし、実際人間もそうした判別を行っていると思う。
しかし、文章の整合性の把握だとか論理的矛盾の回避みたいな話はとんと出てこない。
NNや機械学習といった今の流行りは「考える」ことを考える事に尻込みしているように見える。
421デフォルトの名無しさん
2016/12/23(金) 14:19:36.91ID:FjX6yDwQ 同じようなことは思うけど
機械学習が流行したからしゃーない
みんな割に合わないことはやりたくないし
機械学習が流行したからしゃーない
みんな割に合わないことはやりたくないし
422デフォルトの名無しさん
2016/12/26(月) 10:46:43.39ID:MJMwUcFo NNが流行りだけど
SVMも続けてほしいね
SVMも続けてほしいね
423デフォルトの名無しさん
2016/12/27(火) 19:55:40.96ID:93LJJnvg なぜ?
424デフォルトの名無しさん
2016/12/27(火) 21:00:23.68ID:ywv/+eV5 いえ、別に
425デフォルトの名無しさん
2017/01/20(金) 13:11:27.56ID:chntIv2b 全くの門外漢なのですが、
機械翻訳で、日本語の主語や目的語の同定をしている
技術(研究テーマ)の名前を知りたいのですが、教えていただけませんでしょうか。
述語項構造解析というやつですか?
機械翻訳で、日本語の主語や目的語の同定をしている
技術(研究テーマ)の名前を知りたいのですが、教えていただけませんでしょうか。
述語項構造解析というやつですか?
426デフォルトの名無しさん
2017/01/20(金) 19:24:41.35ID:l/KyllZN 固有表現抽出
427デフォルトの名無しさん
2017/01/20(金) 22:42:50.37ID:IeV6CMwh >>426
全然ちげーよ
全然ちげーよ
428デフォルトの名無しさん
2017/01/21(土) 12:56:08.90ID:nFM+9kDb ニューラル機械翻訳と記号幻想の死
http://rekken.g.hatena.ne.jp/murawaki/20161017/p1
DeepLearning研究 2016年のまとめ
http://qiita.com/eve_yk/items/f4b274da7042cba1ba76
昨年11月にRNN(LSTM)の機構をCNNで再現するQRNNが提案され、
時系列データをGPUで高速学習できるようになった。
今年の自然言語系は昨年以上に機械学習ばかりになるのだろう。
http://rekken.g.hatena.ne.jp/murawaki/20161017/p1
DeepLearning研究 2016年のまとめ
http://qiita.com/eve_yk/items/f4b274da7042cba1ba76
昨年11月にRNN(LSTM)の機構をCNNで再現するQRNNが提案され、
時系列データをGPUで高速学習できるようになった。
今年の自然言語系は昨年以上に機械学習ばかりになるのだろう。
429デフォルトの名無しさん
2017/01/31(火) 17:46:47.47ID:0xnJU1y2 http://www.afpbb.com/articles/-/3116032
【1月31日 AFP】ドナルド・トランプ(Donald Trump)米大統領がツイッター(Twitter)で繰り出す個別企業への攻撃。
それを投資に生かそうと、テキサス(Texas)州の企業が人工知能(AI)を使ったプログラムを開発した。
トランプ氏のツイートを分析して株価の変動を予想、瞬時に取引をこなすもので、すでにトヨタ自動車(Toyota Motor)
のメキシコ工場建設への批判などから大きな利益を上げたという。
プログラムはその名も「トランプ・アンド・ダンプ(Trump & Dump)」。株価の変動につながるトランプ氏の投稿を特定し、
株価にプラス材料になるかマイナス材料になるかを即座に判断、素早く取引を行う。
開発したテキサス州オースティン(Austin)のマーケティング・テクノロジー企業、T3のベン・ガディス(Ben Gaddis)社長は
AFPの取材に、政権移行期間にトランプ氏からツイッターで攻撃された米ボーイング(Boeing)やロッキード・マーチン(Lockheed Martin)
の株価が急落したことに目を付けたと説明した。
「トランプ氏の予測不能なツイートにどのように対処すればよいか、誰もが自問自答している」(ガディス氏)。
そこでT3が取り組むことにしたのが、トランプ氏のツイートを基にして自動取引するプログラム(ボット)の開発だった。
同社はこれまでの運用成績に満足しているといい、2回の取引で「大きな利益」が上がり、3回目は「若干」の損失だったと明かしている。
T3のウェブサイトに掲載された動画によると、
1月上旬にトランプ氏がトヨタ自動車(Toyota Motor)のメキシコ工場建設を批判したことを受けた際には、
同社の株価が下落すると見込み「非常に大きな」利益を得たという。
同社は取引で得た利益を米国動物虐待防止協会(ASPCA)に寄付していると明らかにした上で
「トランプ大統領がツイートすれば子犬が救える」と述べている。(c)AFP
【1月31日 AFP】ドナルド・トランプ(Donald Trump)米大統領がツイッター(Twitter)で繰り出す個別企業への攻撃。
それを投資に生かそうと、テキサス(Texas)州の企業が人工知能(AI)を使ったプログラムを開発した。
トランプ氏のツイートを分析して株価の変動を予想、瞬時に取引をこなすもので、すでにトヨタ自動車(Toyota Motor)
のメキシコ工場建設への批判などから大きな利益を上げたという。
プログラムはその名も「トランプ・アンド・ダンプ(Trump & Dump)」。株価の変動につながるトランプ氏の投稿を特定し、
株価にプラス材料になるかマイナス材料になるかを即座に判断、素早く取引を行う。
開発したテキサス州オースティン(Austin)のマーケティング・テクノロジー企業、T3のベン・ガディス(Ben Gaddis)社長は
AFPの取材に、政権移行期間にトランプ氏からツイッターで攻撃された米ボーイング(Boeing)やロッキード・マーチン(Lockheed Martin)
の株価が急落したことに目を付けたと説明した。
「トランプ氏の予測不能なツイートにどのように対処すればよいか、誰もが自問自答している」(ガディス氏)。
そこでT3が取り組むことにしたのが、トランプ氏のツイートを基にして自動取引するプログラム(ボット)の開発だった。
同社はこれまでの運用成績に満足しているといい、2回の取引で「大きな利益」が上がり、3回目は「若干」の損失だったと明かしている。
T3のウェブサイトに掲載された動画によると、
1月上旬にトランプ氏がトヨタ自動車(Toyota Motor)のメキシコ工場建設を批判したことを受けた際には、
同社の株価が下落すると見込み「非常に大きな」利益を得たという。
同社は取引で得た利益を米国動物虐待防止協会(ASPCA)に寄付していると明らかにした上で
「トランプ大統領がツイートすれば子犬が救える」と述べている。(c)AFP
430デフォルトの名無しさん
2017/02/12(日) 03:24:59.33ID:F57yHuTx http://www.sankei.com/wired/news/170210/wir1702100001-n2.html
次に「PixelCNN」(CNN:畳み込みニューラルネットワーク)を使用するprior networkが、8×8画像にピクセルを追加する。
『Are Technica』UK版の記事によると、PixelCNNは既知の画像を利用して細部を追加するという。
たとえば、唇はピンクであることが多いので、唇だと判断された領域にはピンクのピクセルを追加するという具合だ。
それぞれのニューラルネットワークの処理が終わると、グーグルの研究者たちがその結果を組み合わせて最終画像を生成する。
「顔の典型的なヴァリエーションを前もって学習することで、AIは細部をリアルに描画することができる」と研究者たちは書いている。
今後さらに研究が進めば、低解像度の写真や動画に映っているものを再現できるようなシステムが開発されるだろう。
防犯カメラの不鮮明な映像に映っているものを特定するために、こうした技術が役立つかもしれない。
次に「PixelCNN」(CNN:畳み込みニューラルネットワーク)を使用するprior networkが、8×8画像にピクセルを追加する。
『Are Technica』UK版の記事によると、PixelCNNは既知の画像を利用して細部を追加するという。
たとえば、唇はピンクであることが多いので、唇だと判断された領域にはピンクのピクセルを追加するという具合だ。
それぞれのニューラルネットワークの処理が終わると、グーグルの研究者たちがその結果を組み合わせて最終画像を生成する。
「顔の典型的なヴァリエーションを前もって学習することで、AIは細部をリアルに描画することができる」と研究者たちは書いている。
今後さらに研究が進めば、低解像度の写真や動画に映っているものを再現できるようなシステムが開発されるだろう。
防犯カメラの不鮮明な映像に映っているものを特定するために、こうした技術が役立つかもしれない。
431デフォルトの名無しさん
2017/02/25(土) 02:16:54.69ID:tAPebIE4 数式処理ソフトMathematicaで数学の問題を解く
https://www.slideshare.net/yoshihiromizoguchi/mathematica-62981039
https://www.slideshare.net/yoshihiromizoguchi/mathematica-62981039
432デフォルトの名無しさん
2017/03/12(日) 05:00:43.07ID:Su9PiV/H Deep Learningでmecabとcabocha作るとか奈良先端でやってたらしいけど、もう出来たのかな
ソース公開まだかな
ソース公開まだかな
433デフォルトの名無しさん
2017/03/12(日) 18:30:38.63ID:Mtopujhd JUMAN++自体は公開されてるだろ
そのソースコードそのものは公開されてないけど
そのソースコードそのものは公開されてないけど
434デフォルトの名無しさん
2017/03/12(日) 18:59:00.84ID:hg0qgLBW いやそんなわけないか。gccで自分でコンパイルするんだからソース公開してる
435デフォルトの名無しさん
2017/03/12(日) 19:43:55.84ID:sYFLpRX8 今さらずまんなんてw
436デフォルトの名無しさん
2017/03/13(月) 14:03:57.38ID:0UOJ2nFM JUMANは精度がどうのこうのという以前に遅すぎて実用サービスに組み込めない。
研究に使うにはバッチ処理的にしか使わないからいいんだろうけど
研究に使うにはバッチ処理的にしか使わないからいいんだろうけど
437デフォルトの名無しさん
2017/03/13(月) 19:47:42.32ID:kbRYUFrB サーバーモードあったよね
438デフォルトの名無しさん
2017/03/15(水) 11:44:48.74ID:rfk4wFNl サーバーモードだと処理速度も速くなるの?
439デフォルトの名無しさん
2017/03/21(火) 13:44:21.14ID:XoKHhGxy 「ロボットは東大に入れるか」成果報告会 in 2016(11/14)レポート
http://blog.livedoor.jp/dg_law/archives/52354118.html
http://blog.livedoor.jp/dg_law/archives/52354118.html
440デフォルトの名無しさん
2017/04/29(土) 18:15:17.74ID:B3Is2PQJ 盛り上がってないね
441デフォルトの名無しさん
2017/05/08(月) 12:37:00.42ID:vY0SYpKn >>391
>和田秀樹の黒塗り教科書、二冊用意して一冊を塗り潰す、
先行研究として、Kanayamaら [1]およびKobayashi
ら [2] によるセンター試験「世界史」の自動解答シス
テムがある。これらの研究では、選択肢中のキーワー
ドを一つずつ隠し、隠した語を問う factoid 問題に対
するシステムの解答を隠した語と比較することで誤り
を検出する手法を用いている。
http://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2017/pdf_dir/C7-3.pdf
>和田秀樹の黒塗り教科書、二冊用意して一冊を塗り潰す、
先行研究として、Kanayamaら [1]およびKobayashi
ら [2] によるセンター試験「世界史」の自動解答シス
テムがある。これらの研究では、選択肢中のキーワー
ドを一つずつ隠し、隠した語を問う factoid 問題に対
するシステムの解答を隠した語と比較することで誤り
を検出する手法を用いている。
http://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2017/pdf_dir/C7-3.pdf
442デフォルトの名無しさん
2017/05/08(月) 16:29:03.69ID:b93vRxrz 深層学習を駆使し辞書無しで日本語分かち書きできるライブラリはやく作ってください
人間に出来るのだから余裕だろ?
人間に出来るのだから余裕だろ?
443デフォルトの名無しさん
2017/05/08(月) 17:54:54.52ID:OxPtN5iA >>442
子育てしたことあるかい?
子育てしたことあるかい?
444デフォルトの名無しさん
2017/05/08(月) 20:27:47.17ID:W2NQSfyg >>442
つsentencepiece
つsentencepiece
445デフォルトの名無しさん
2017/05/09(火) 08:28:02.29ID:wtEkkrXm 深層学習でも何でもないし
くぃいたのバカが早速分かち書きに使ってたし
くぃいたのバカが早速分かち書きに使ってたし
446デフォルトの名無しさん
2017/05/09(火) 14:03:42.42ID:ZSFnXlXL >>445
だから分かち書きのライブラリが欲しいんだろ? いいじゃん
だから分かち書きのライブラリが欲しいんだろ? いいじゃん
447デフォルトの名無しさん
2017/05/10(水) 14:36:25.96ID:Kj7x3S1t 回転放物面の方程式と東大の問題
http://mathtrain.jp/kaitenhobutsu
「放物線 y = 3/4 - x^2」
を
「y軸の回りに回転させる」
・・・例えば、こういう操作ができる3次元CADって開発されてないんですか?
統計的機械翻訳では自然言語処理は無理という話も聞いているけれど、高校数学でやることは内容が限られており、
一般的な機械翻訳よりは難易度は低いと思われます。
http://mathtrain.jp/kaitenhobutsu
「放物線 y = 3/4 - x^2」
を
「y軸の回りに回転させる」
・・・例えば、こういう操作ができる3次元CADって開発されてないんですか?
統計的機械翻訳では自然言語処理は無理という話も聞いているけれど、高校数学でやることは内容が限られており、
一般的な機械翻訳よりは難易度は低いと思われます。
448デフォルトの名無しさん
2017/05/10(水) 15:22:11.14ID:FGNcJFWR 「こういう操作」って、自然言語で方程式や回転操作を入力するってこと?
449デフォルトの名無しさん
2017/05/20(土) 10:09:44.32ID:RV6Qdphw >>143
>線分QTと線分QRの関係を求めるのに、どの線が必要で、どの線が不要なのか。
>また必要な線が無い場合は、点と点同士を結んだり線分を延長させたりして、補助線を引く。
>計算力にモノを言わせて、しらみつぶしに全ての場合を調べつくすというやり方もある。
音楽より画像処理の方が凄いな。ディープラーニングで画像補完。
フォトショでCG加工や写真補正をチマチマやる必要のないレベルに来てる。
そのうちディープラーニングで自動作曲とか出てきそう。
画像を塗りつぶした部分に一瞬で自然な画像を補完する技術を早稲田大学の研究者が開発
http://gigazine.net/news/20170501-globally-locally-consistent-image-completion/
>線分QTと線分QRの関係を求めるのに、どの線が必要で、どの線が不要なのか。
>また必要な線が無い場合は、点と点同士を結んだり線分を延長させたりして、補助線を引く。
>計算力にモノを言わせて、しらみつぶしに全ての場合を調べつくすというやり方もある。
音楽より画像処理の方が凄いな。ディープラーニングで画像補完。
フォトショでCG加工や写真補正をチマチマやる必要のないレベルに来てる。
そのうちディープラーニングで自動作曲とか出てきそう。
画像を塗りつぶした部分に一瞬で自然な画像を補完する技術を早稲田大学の研究者が開発
http://gigazine.net/news/20170501-globally-locally-consistent-image-completion/
450デフォルトの名無しさん
2017/05/20(土) 21:53:06.95ID:rcfMwuXb ちなみにこれが機械学習で機械が作った寝室の画像
もちろん現実のどこにも存在しない、機械が学習した「寝室」の概念画像
遠くから見ると普通に寝室の写真に見えるが、よーく見るとちょっとおかしいことに気づくと思う
http://blog.aylien.com/wp-content/uploads/2016/08/gan-samples-1.png
ってか、既存のGANでも機械にエロ画像の概念を学習させることはできるんだよな
やってみようかな
匿名でやらないと頭硬い奴らに訴えられて面倒なことになりそうだが
もちろん現実のどこにも存在しない、機械が学習した「寝室」の概念画像
遠くから見ると普通に寝室の写真に見えるが、よーく見るとちょっとおかしいことに気づくと思う
http://blog.aylien.com/wp-content/uploads/2016/08/gan-samples-1.png
ってか、既存のGANでも機械にエロ画像の概念を学習させることはできるんだよな
やってみようかな
匿名でやらないと頭硬い奴らに訴えられて面倒なことになりそうだが
451デフォルトの名無しさん
2017/05/20(土) 22:47:21.48ID:yN0w39Sa 面白い話題だけどスレ間違ってません?
452デフォルトの名無しさん
2017/05/21(日) 00:11:37.70ID:S5rss42C >>451
自然言語処理にも画像理解やシミュレーションが必要なのでは?
自然言語処理にも画像理解やシミュレーションが必要なのでは?
453デフォルトの名無しさん
2017/05/21(日) 00:14:45.81ID:S5rss42C454デフォルトの名無しさん
2017/05/21(日) 00:28:19.74ID:eegh9j+G455デフォルトの名無しさん
2017/05/21(日) 00:32:02.89ID:eegh9j+G ディープラーニングは大量のデータから特徴を抽出して確率的に生成するんだから、問題文中の図を補完するなら大量の過去問が必要だろう。
しかし過去問はスモールデータだからなぁ
しかし過去問はスモールデータだからなぁ
456デフォルトの名無しさん
2017/05/23(火) 05:12:53.15ID:BN0kPFXk 確率の問題はまだ当分無理と思われる。一度には読み込めないからまず小さな文節に区切って、
何が何のことを指しているのかを把握しなければならない。
コンピューターの画面に、(※※)
記号○と×のいずれかを(記号〇と記号×は2つに一つで「背反」である)
表示させる(※)
操作をくり返し行う。(k回繰り返す)
↓
このとき、(どんな時?)
各操作で、(「記号○と×のいずれかを」「表示させる操作」を「k回繰り返す」。)
直前の記号と(「k回の各操作」において)
同じ記号を(○か×か)
続けて表示する確率は、(・・・○〇・・・または・・・××・・・)
それまでの過程に(k回の各操作全てにおいて)
関係なく、(一定である)
pであるとする。(確率は0<p<1)
↓
最初に、(k=1において)
コンピュータの画面に(※※)
記号×が
表示された。(※)
操作をくり返し行い、(k回繰り返す)
記号×が
最初のものも含めて(k=1のものも含めて)
3個出る(×・・・×・・・×、×××、××・・・×、×・・・××)
よりも前に(×・・・×・・・、××、××・・・、×・・・×)、
記号○がn個出る確率をPnとする。
http://math.nakaken88.com/problem/tokyo-u-r-2006-2/
何が何のことを指しているのかを把握しなければならない。
コンピューターの画面に、(※※)
記号○と×のいずれかを(記号〇と記号×は2つに一つで「背反」である)
表示させる(※)
操作をくり返し行う。(k回繰り返す)
↓
このとき、(どんな時?)
各操作で、(「記号○と×のいずれかを」「表示させる操作」を「k回繰り返す」。)
直前の記号と(「k回の各操作」において)
同じ記号を(○か×か)
続けて表示する確率は、(・・・○〇・・・または・・・××・・・)
それまでの過程に(k回の各操作全てにおいて)
関係なく、(一定である)
pであるとする。(確率は0<p<1)
↓
最初に、(k=1において)
コンピュータの画面に(※※)
記号×が
表示された。(※)
操作をくり返し行い、(k回繰り返す)
記号×が
最初のものも含めて(k=1のものも含めて)
3個出る(×・・・×・・・×、×××、××・・・×、×・・・××)
よりも前に(×・・・×・・・、××、××・・・、×・・・×)、
記号○がn個出る確率をPnとする。
http://math.nakaken88.com/problem/tokyo-u-r-2006-2/
457デフォルトの名無しさん
2017/05/23(火) 08:39:25.38ID:BN0kPFXk >>282
>RDFトリプルセットは「連想・推論」に利用できるので、人力でRDF辞典を作成しておきたい。
RDFDNN において, 予測失敗を以上の 4 種類に分けてカウ
ントを行ったところ表 2 のようになった. 訓練データの中から
RDFDNN が予測に失敗したトリプルを無作為に 100 個サン
プリングし人手でカウントを行った.
表 2 のとおり最も多かった予測失敗はタイプ A である. A の
例としては,”Leslie Dilley”と”レイダース 失われたアーク”
の関係予測において, 正しくは”アートディレクター”であると
ころを”出演者”と予測した例が挙げられる. この例の場合, 人
間と映画の間に張られる関係の中で”出演俳優”という関係が
最も多いために”出演俳優”と間違った予測をしたと考えられ
る. このように RDFDNN の予測失敗 100 個のうち A,B,C の
68 個の間違いには何らかの妥当性があった.
https://kaigi.org/jsai/webprogram/2017/pdf/718.pdf
>RDFトリプルセットは「連想・推論」に利用できるので、人力でRDF辞典を作成しておきたい。
RDFDNN において, 予測失敗を以上の 4 種類に分けてカウ
ントを行ったところ表 2 のようになった. 訓練データの中から
RDFDNN が予測に失敗したトリプルを無作為に 100 個サン
プリングし人手でカウントを行った.
表 2 のとおり最も多かった予測失敗はタイプ A である. A の
例としては,”Leslie Dilley”と”レイダース 失われたアーク”
の関係予測において, 正しくは”アートディレクター”であると
ころを”出演者”と予測した例が挙げられる. この例の場合, 人
間と映画の間に張られる関係の中で”出演俳優”という関係が
最も多いために”出演俳優”と間違った予測をしたと考えられ
る. このように RDFDNN の予測失敗 100 個のうち A,B,C の
68 個の間違いには何らかの妥当性があった.
https://kaigi.org/jsai/webprogram/2017/pdf/718.pdf
458デフォルトの名無しさん
2017/05/23(火) 16:39:02.27ID:BN0kPFXk y=x^2 のグラフを x 軸方向に 2 だけ平行移動し,
それをx軸に関して対称移動したグラフを求めよ.
http://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2017/pdf_dir/D5-1.pdf
y=x^2
の
グラフ
を
x 軸方向
に
2
だけ
平行移動
し
,
それ
を
x軸
に
関して
対称移動
した
グラフ
を
求めよ
.
↑
このように全ての単語と助詞を「オブジェクト」に分解し、かつその「多態性」を分析し、然る後に形式変換すべきだと思う。
それをx軸に関して対称移動したグラフを求めよ.
http://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2017/pdf_dir/D5-1.pdf
y=x^2
の
グラフ
を
x 軸方向
に
2
だけ
平行移動
し
,
それ
を
x軸
に
関して
対称移動
した
グラフ
を
求めよ
.
↑
このように全ての単語と助詞を「オブジェクト」に分解し、かつその「多態性」を分析し、然る後に形式変換すべきだと思う。
459デフォルトの名無しさん
2017/05/23(火) 17:09:27.18ID:BN0kPFXk [ 2017年03月13日 - 00:40 ]
【数学の大学入試問題、被りすぎやろ(2017年入試)】
■ 1993年和歌山県立医科大医学部医学科→1994年京大理系数学(後期)→2016年東大理系→
2017年杏林大医学部医学科の巴戦の確率の極限の問題(まったく同じ問題で難問)
2000年東工大→2017年上智大理工の立体の側面積の最大、最小問題(東工大の問題に丁寧な誘導を付けて標準レベルにした問題)
1977年千葉大文系数学→2017年早稲田大理工の漸化式で表された数列の和をニ項定理をつかって考察する問題(全く同じ。やや難レベル)
2006年早稲田大理工→2017年早稲田大理工の3次方程式の解が三角関数で循環することを論証する問題(全く同じ。難問)
1999年名古屋市立大医学部と2001年東京農工大前期試験を合わせた問題→2017年早稲田大理工の複素数平面上の直線公式の導き出し、
複素数平面上の任意の点が複素数平面上の三角形の周及び内部にある存在条件を図示する問題(存在条件を複素数平面上に図示するのが難しい)
1986年東大文系数学→2016年同志社大全学入試文系→2017年東大理系数学の置き換えを利用して三角関数から2次関数に帰着して最大、
最小を求める問題(文系の問題が東大理系で出題されるのか・・・基本レベル)
1993年上智大理工学部→2017年東大文理共通の平面上のランダムウォークの確率の問題(反復試行の確率に帰着する問題。標準レベル)
2013年大阪大理系→2017年東大理系の円錐をy軸で回転してできる立体の体積を求める問題。一様多面体の円錐曲線を背景にした問題。
(大阪大の問題に誘導をつけ、阪大より易しくした問題だがやや難レベル)
2005年お茶の水女子大理学部→2017年東大理系の2つの放物線の共通接線の本数問題。(お茶の水女子大の問題から共通接線が
引ける本数の条件を変えた問題。標準レベル)
1999年名古屋市立大医学部→2017年東大理系数学の複素数平面上の任意の点が複素数平面上の三角形の周及び内部にある存在条件
を図示する問題(早稲田大理工に数値を変えただけ。早稲田大理工よりは存在条件を複素数平面上に図示するのは易しい。標準レベル)
<以下略>
http://www.fuoriclasse2.com/cgi-bin/read.cgi?2017-03-13004037
【数学の大学入試問題、被りすぎやろ(2017年入試)】
■ 1993年和歌山県立医科大医学部医学科→1994年京大理系数学(後期)→2016年東大理系→
2017年杏林大医学部医学科の巴戦の確率の極限の問題(まったく同じ問題で難問)
2000年東工大→2017年上智大理工の立体の側面積の最大、最小問題(東工大の問題に丁寧な誘導を付けて標準レベルにした問題)
1977年千葉大文系数学→2017年早稲田大理工の漸化式で表された数列の和をニ項定理をつかって考察する問題(全く同じ。やや難レベル)
2006年早稲田大理工→2017年早稲田大理工の3次方程式の解が三角関数で循環することを論証する問題(全く同じ。難問)
1999年名古屋市立大医学部と2001年東京農工大前期試験を合わせた問題→2017年早稲田大理工の複素数平面上の直線公式の導き出し、
複素数平面上の任意の点が複素数平面上の三角形の周及び内部にある存在条件を図示する問題(存在条件を複素数平面上に図示するのが難しい)
1986年東大文系数学→2016年同志社大全学入試文系→2017年東大理系数学の置き換えを利用して三角関数から2次関数に帰着して最大、
最小を求める問題(文系の問題が東大理系で出題されるのか・・・基本レベル)
1993年上智大理工学部→2017年東大文理共通の平面上のランダムウォークの確率の問題(反復試行の確率に帰着する問題。標準レベル)
2013年大阪大理系→2017年東大理系の円錐をy軸で回転してできる立体の体積を求める問題。一様多面体の円錐曲線を背景にした問題。
(大阪大の問題に誘導をつけ、阪大より易しくした問題だがやや難レベル)
2005年お茶の水女子大理学部→2017年東大理系の2つの放物線の共通接線の本数問題。(お茶の水女子大の問題から共通接線が
引ける本数の条件を変えた問題。標準レベル)
1999年名古屋市立大医学部→2017年東大理系数学の複素数平面上の任意の点が複素数平面上の三角形の周及び内部にある存在条件
を図示する問題(早稲田大理工に数値を変えただけ。早稲田大理工よりは存在条件を複素数平面上に図示するのは易しい。標準レベル)
<以下略>
http://www.fuoriclasse2.com/cgi-bin/read.cgi?2017-03-13004037
460デフォルトの名無しさん
2017/06/04(日) 09:01:30.87ID:cEslnT5b まだ記号処理メインに考えることしかできないのか
461デフォルトの名無しさん
2017/06/04(日) 11:13:02.02ID:tyP9sJMq いろんなアプローチがあって然るべき
462デフォルトの名無しさん
2017/07/04(火) 03:55:25.73ID:NogRrZwu 機械翻訳事業を手掛けるみらい翻訳が、深層学習技術を用いたニューラル機械翻訳エンジンを発表した。
現在、同社のサイトでデモが体験可能になっている。
これは同社と国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT)との共同研究によるもので、
深層学習技術の導入により、従来の統計的機械翻訳に比べて翻訳精度が大幅に向上していることが特徴。
対象となるのは日英双方向の翻訳で、なかでも和文英訳においては「TOEIC900点程度
のスコアを持つビジネスマンと同等以上の作文能力があることを確認」できたとアピールしている。
これらを搭載した企業向け翻訳アプリケーションサービスを本年11月から提供するとしているが、現在、
同社のサイトで「お試し翻訳」と称する無料版が利用できるようになっているほか、
共同開発を行ったNICTでは、Android/iOS向け音声翻訳アプリ「VoiceTra(ボイストラ)」
において同日付でこの技術を組み込んでいる。気になる人はまずは、こちらを試してみるとよさそうだ。
お試し翻訳(みらい翻訳)
https://www.miraitranslate.com/index.php#txt-t
TOEIC900点以上の英作文能力を持つ 深層学習による機械翻訳エンジンをリリース(みらい翻訳)
https://miraitranslate.com/news/313
ニューラル機械翻訳で音声翻訳アプリVoiceTraが更なる高精度化を実現(NICT)
http://www.nict.go.jp/press/2017/06/28-1.html
http://internet.watch.impress.co.jp/docs/yajiuma/1067830.html
現在、同社のサイトでデモが体験可能になっている。
これは同社と国立研究開発法人情報通信研究機構(NICT)との共同研究によるもので、
深層学習技術の導入により、従来の統計的機械翻訳に比べて翻訳精度が大幅に向上していることが特徴。
対象となるのは日英双方向の翻訳で、なかでも和文英訳においては「TOEIC900点程度
のスコアを持つビジネスマンと同等以上の作文能力があることを確認」できたとアピールしている。
これらを搭載した企業向け翻訳アプリケーションサービスを本年11月から提供するとしているが、現在、
同社のサイトで「お試し翻訳」と称する無料版が利用できるようになっているほか、
共同開発を行ったNICTでは、Android/iOS向け音声翻訳アプリ「VoiceTra(ボイストラ)」
において同日付でこの技術を組み込んでいる。気になる人はまずは、こちらを試してみるとよさそうだ。
お試し翻訳(みらい翻訳)
https://www.miraitranslate.com/index.php#txt-t
TOEIC900点以上の英作文能力を持つ 深層学習による機械翻訳エンジンをリリース(みらい翻訳)
https://miraitranslate.com/news/313
ニューラル機械翻訳で音声翻訳アプリVoiceTraが更なる高精度化を実現(NICT)
http://www.nict.go.jp/press/2017/06/28-1.html
http://internet.watch.impress.co.jp/docs/yajiuma/1067830.html
463デフォルトの名無しさん
2017/07/04(火) 04:20:24.35ID:8q3gEZqY 【大発見】おいwww3の倍数じゃない奇数を思い浮かべて2乗してから1引いてみろwwww絶対に24で割りきれるぞwwwww
464デフォルトの名無しさん
2017/07/08(土) 21:24:46.98ID:qllAg7Nq これは、「記号の接地問題」 が 解決 されたこと を 意味しており、
エージェント は、行動 と 結びついた 内発的な記号表現 として、
人間の言葉 である 英語 の 短文 を 学習していきます。
http://qiita.com/HirofumiYashima/items/9637d0a24fd661097c92
エージェント は、行動 と 結びついた 内発的な記号表現 として、
人間の言葉 である 英語 の 短文 を 学習していきます。
http://qiita.com/HirofumiYashima/items/9637d0a24fd661097c92
465デフォルトの名無しさん
2017/07/08(土) 21:25:35.80ID:qllAg7Nq466デフォルトの名無しさん
2017/07/08(土) 21:26:30.44ID:qllAg7Nq467デフォルトの名無しさん
2017/09/16(土) 21:36:54.93ID:qxgCBEdY 誰かmt summitに行く?
468デフォルトの名無しさん
2017/09/17(日) 21:31:26.60ID:kSa7kRax ねえ?
469デフォルトの名無しさん
2017/09/20(水) 13:30:26.68ID:ViTtt7T2 いないのかよ
470デフォルトの名無しさん
2018/03/09(金) 22:58:34.64ID:GTHolLBp これ翻訳できる?
なんでみんな笑っているかわからん
Topic modelの授業の冒頭
I'm from Princeton in New Jersey where it's four o'clock in the morning.
(笑)
教えてくれ
なんでみんな笑っているかわからん
Topic modelの授業の冒頭
I'm from Princeton in New Jersey where it's four o'clock in the morning.
(笑)
教えてくれ
471デフォルトの名無しさん
2018/03/10(土) 01:12:32.33ID:uUYTpCvs472デフォルトの名無しさん
2018/03/10(土) 01:49:36.91ID:xzUBTHi1 ↑全然おもろない
阿保丸出し
阿保丸出し
473デフォルトの名無しさん
2018/03/10(土) 03:40:10.38ID:32LTkPVU キマリの寝言だからな
474デフォルトの名無しさん
2018/03/15(木) 17:51:17.69ID:8tnce99v 新井紀子教授はすごくなかった
『新井紀子教授は研究者としてすごい』とタイトルにありますが、
皮肉で書いたわけではなく、本当にすごいと思っていました。
宣伝を大きくして予算を確保するということができる研究者は多くありません。
私も研究の世界にいたのでわかるのですが、いろいろと疑問のあるプロジェクトというのはよくあることで、
新井紀子教授の場合は宣伝が上手いゆえに、悪目立ちして損をしている部分はあると思います。
そして、そもそも個人攻撃は私の意図したところではありません。
https://mywarstory.tokyo/our-enemy/
『新井紀子教授は研究者としてすごい』とタイトルにありますが、
皮肉で書いたわけではなく、本当にすごいと思っていました。
宣伝を大きくして予算を確保するということができる研究者は多くありません。
私も研究の世界にいたのでわかるのですが、いろいろと疑問のあるプロジェクトというのはよくあることで、
新井紀子教授の場合は宣伝が上手いゆえに、悪目立ちして損をしている部分はあると思います。
そして、そもそも個人攻撃は私の意図したところではありません。
https://mywarstory.tokyo/our-enemy/
475デフォルトの名無しさん
2018/03/15(木) 18:11:41.15ID:8tnce99v 新井紀子教授のAIやコンピュータに関する知識は素人に毛が生えた程度
新井紀子教授の『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』という本が大変売れているようです。
私も本を購入し精読させていただきました。
一言で感想を言うと、新井紀子教授のAI技術に関する知識はせいぜいAI関連ニュースに詳しい人レベルであり、
そのベースであるコンピュータに関する知識もほぼ素人だということがわかりました。
https://mywarstory.tokyo/inconvenient-truth/
新井紀子教授の『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』という本が大変売れているようです。
私も本を購入し精読させていただきました。
一言で感想を言うと、新井紀子教授のAI技術に関する知識はせいぜいAI関連ニュースに詳しい人レベルであり、
そのベースであるコンピュータに関する知識もほぼ素人だということがわかりました。
https://mywarstory.tokyo/inconvenient-truth/
476デフォルトの名無しさん
2018/03/15(木) 21:50:00.22ID:8tnce99v 新井紀子教授はUniversity of Illinois Urbana-Champaignから1985年に数学の学士を授与された後、
博士課程に5年間在籍しているのにもかかわらず、1990年に修士号だけ授与されて退学しているようなので、
数学はあまり得意でないのかもしれません。
しかしそれにもかかわらずこれだけ世間をにぎわせていることは、能力よりも宣伝力の方が世間
に対するインパクトが大きいことを示していると思います。
https://mywarstory.tokyo/being-employed-is-easy/
博士課程に5年間在籍しているのにもかかわらず、1990年に修士号だけ授与されて退学しているようなので、
数学はあまり得意でないのかもしれません。
しかしそれにもかかわらずこれだけ世間をにぎわせていることは、能力よりも宣伝力の方が世間
に対するインパクトが大きいことを示していると思います。
https://mywarstory.tokyo/being-employed-is-easy/
477デフォルトの名無しさん
2018/03/17(土) 15:18:31.03ID:MTX3HFRh https://gigazine.net/news/20180315-microsoft-ai-chinese-translation/
MicrosoftのAI翻訳は中→英ニュース翻訳を人間の翻訳者と同じ精度でこなせるレベルに到達
MicrosoftのAI翻訳は中→英ニュース翻訳を人間の翻訳者と同じ精度でこなせるレベルに到達
478デフォルトの名無しさん
2018/03/19(月) 10:56:01.35ID:N8hV/6aX479デフォルトの名無しさん
2018/03/19(月) 11:00:55.47ID:N8hV/6aX480デフォルトの名無しさん
2018/03/19(月) 13:27:48.98ID:pEbY2e08 >>476
途中までしか読んでいないけど、「現在の社会は人間のために作られていて、機械にとって優しくない。これはAI差別でなかろうか」という視点はどうでしょうか。
途中までしか読んでいないけど、「現在の社会は人間のために作られていて、機械にとって優しくない。これはAI差別でなかろうか」という視点はどうでしょうか。
481デフォルトの名無しさん
2018/03/21(水) 20:30:25.43ID:QInlrutD チンボがシコシコする!
482デフォルトの名無しさん
2018/03/22(木) 01:02:52.70ID:Z1JBGYGJ チンボがシコシコする!
483デフォルトの名無しさん
2018/03/22(木) 04:56:52.06ID:HWN7MKDU チンボがシコシコする!
484デフォルトの名無しさん
2018/03/23(金) 21:35:06.73ID:BM3HBGyY 自然科学、特に変化の速い人工知能関連の分野で日本語で最新の情報を得ようとしても限界があるので、
自分で英語の論文を読む以外のいい方法はないと思います。(無料です。)
こちらから気になるワードで検索してみてください。
自然科学の基礎研究に関して議論するのに適した場所は知りませんが、まずはQuoraかredditあたりで同じ質問をしてみてはいかがでしょうか?
Quoraはとても親切な人が多いので、丁寧に教えてもらえると思います。
https://mywarstory.tokyo/qa40/
自分で英語の論文を読む以外のいい方法はないと思います。(無料です。)
こちらから気になるワードで検索してみてください。
自然科学の基礎研究に関して議論するのに適した場所は知りませんが、まずはQuoraかredditあたりで同じ質問をしてみてはいかがでしょうか?
Quoraはとても親切な人が多いので、丁寧に教えてもらえると思います。
https://mywarstory.tokyo/qa40/
485デフォルトの名無しさん
2018/03/24(土) 22:53:15.70ID:6mZ6T11K (第1章 はじめに 2頁)
たとえば、CycはFredという名前の男が朝にひげをそるという話が理解できなかった。
Cycの推論エンジンは、この話の中に矛盾を見つけた。Cycは人間には電気の部品がないことは知っているが、
Fredが電気カミソリを持っていたので、エンティティ「Fredがひげそり中(FredWhileShaving)」
には電気の部品が含まれていると考えた。したがって、CycはFredがひげをそっている間、
Fredはそれでも人間なのかと尋ねた。
『深層学習』
著者:
Ian Goodfellow, イアングッドフェロー,
Yoshua Bengio, ヨシュアベンジオ,
Aaron Courville, アーロンカービル
たとえば、CycはFredという名前の男が朝にひげをそるという話が理解できなかった。
Cycの推論エンジンは、この話の中に矛盾を見つけた。Cycは人間には電気の部品がないことは知っているが、
Fredが電気カミソリを持っていたので、エンティティ「Fredがひげそり中(FredWhileShaving)」
には電気の部品が含まれていると考えた。したがって、CycはFredがひげをそっている間、
Fredはそれでも人間なのかと尋ねた。
『深層学習』
著者:
Ian Goodfellow, イアングッドフェロー,
Yoshua Bengio, ヨシュアベンジオ,
Aaron Courville, アーロンカービル
486デフォルトの名無しさん
2018/03/24(土) 22:54:29.46ID:CNBTHP/m この人、素人面して海外でph.d取ってるじゃん
487デフォルトの名無しさん
2018/03/24(土) 22:55:30.16ID:6mZ6T11K ところで「チンボがシコシコする」という日本語表現は、文法的に正しいのか?
チンボ「を」シコシコするのではなくて、チンボ「が」シコシコする。この場合、「チンボ」は主語となる。
オブジェクト指向で言う「集約」は2種類あって、全体(俺)と部分(チンボ)が繋がっている場合と、
全体(俺)と部分(チンボ)が別々になっている場合とが考えられる。けれども「チンボ」はそれ自体
が独立した生き物であり、所有者の意思とは無関係に、勃起して「シコシコする」。
例えば寝てる時にエロい夢みて朝起きてみたらチンコが勃起して射精してたとか。
違うか?
「頭がズキズキする」は良いが、「チンボがシコシコする」はダメな理由を、50字以内で述べろ!
チンボ「を」シコシコするのではなくて、チンボ「が」シコシコする。この場合、「チンボ」は主語となる。
オブジェクト指向で言う「集約」は2種類あって、全体(俺)と部分(チンボ)が繋がっている場合と、
全体(俺)と部分(チンボ)が別々になっている場合とが考えられる。けれども「チンボ」はそれ自体
が独立した生き物であり、所有者の意思とは無関係に、勃起して「シコシコする」。
例えば寝てる時にエロい夢みて朝起きてみたらチンコが勃起して射精してたとか。
違うか?
「頭がズキズキする」は良いが、「チンボがシコシコする」はダメな理由を、50字以内で述べろ!
488デフォルトの名無しさん
2018/03/25(日) 01:03:31.88ID:26j2IyXZ 「舌がピリピリする」みたいな
身体の受動的感覚なら文法的に可
「顔がニコニコする」みたいに
動作主体が人間なら不可
身体の受動的感覚なら文法的に可
「顔がニコニコする」みたいに
動作主体が人間なら不可
489デフォルトの名無しさん
2018/03/25(日) 13:25:32.26ID:WaYZZq21490デフォルトの名無しさん
2018/03/25(日) 14:43:19.66ID:iTHR6DDw 自然言語処理の知識はゼロなのでわからないです。面白いアイデアだと思うので、Twitterの自然言語処理が専門の方々に聞いてみては?
https://peing.net/ja/q/417c9e29-35de-4c95-8323-afd6a50fcbc7
https://peing.net/ja/q/417c9e29-35de-4c95-8323-afd6a50fcbc7
491デフォルトの名無しさん
2018/03/25(日) 16:31:05.25ID:qleen6XJ492デフォルトの名無しさん
2018/03/25(日) 22:51:24.22ID:26j2IyXZ493デフォルトの名無しさん
2018/03/26(月) 01:29:09.56ID:FVXYqf1L494デフォルトの名無しさん
2018/03/26(月) 03:16:49.02ID:1pM3oPKs この質問されてるyu.とかいう人はそもそも何者なんだよ
twitterのプロフにPh.dと書くだけなら誰にでもできる
twitterのプロフにPh.dと書くだけなら誰にでもできる
495デフォルトの名無しさん
2018/03/26(月) 03:34:41.60ID:tuciBVy7 >>493
ない、作れ
ない、作れ
496デフォルトの名無しさん
2018/03/26(月) 06:35:12.71ID:QR480mqW コンピューターのための自然言語理解シミュレ
ーターというのは可能ですか?
例えば第二次大戦の推移について、言葉ではな
くて動画で理解する方法もあります。
言葉で説明するよりもマインクラフトのような
創作ゲーム表現に変えたほうが分かりやすいで
す。
けれども自分が読み漁った人工知能や自然言語
処理の本にはそうしたアプローチは見つからな
かったです。
言語はただの記号の羅列で機械は現実世界を全
く知らない。でもそういうことなら、
テレビゲームのような仮想世界をインプットし
て、自然言語で操作したらいいと思います。
というか自然言語入力でときめきメモリアルみ
たいなゲームをやってみたいてす。
ーターというのは可能ですか?
例えば第二次大戦の推移について、言葉ではな
くて動画で理解する方法もあります。
言葉で説明するよりもマインクラフトのような
創作ゲーム表現に変えたほうが分かりやすいで
す。
けれども自分が読み漁った人工知能や自然言語
処理の本にはそうしたアプローチは見つからな
かったです。
言語はただの記号の羅列で機械は現実世界を全
く知らない。でもそういうことなら、
テレビゲームのような仮想世界をインプットし
て、自然言語で操作したらいいと思います。
というか自然言語入力でときめきメモリアルみ
たいなゲームをやってみたいてす。
497デフォルトの名無しさん
2018/03/26(月) 20:51:09.10ID:tuciBVy7 残念だが人間と完全に同等のレベルで
自然言語を理解するのは現時点では不可能
人工無能を改良して上手く使っていくしかない
自然言語を理解するのは現時点では不可能
人工無能を改良して上手く使っていくしかない
498デフォルトの名無しさん
2018/03/28(水) 06:05:44.86ID:KZCr/n70 ||
||
∧||∧
( / ⌒ヽ
| | |
∪ / ノ
| ||
∪∪
-━━-
||
∧||∧
( / ⌒ヽ
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∪ / ノ
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∪∪
-━━-
499デフォルトの名無しさん
2018/04/03(火) 08:25:58.10ID:a4DGjJqz 誰かSudachi使った人いる?
500デフォルトの名無しさん
2018/04/11(水) 14:17:19.53ID:XeDgccB8 チンボがシコシコする!
501デフォルトの名無しさん
2018/05/12(土) 10:59:50.86ID:pDgCeBjY 共同ツール 1
https://seleck.cc/685
https://trello.com/
ボードのメニュー → Power-Upsから拡張可能 Slack DropBoxなど
Trello Chrome拡張機能 elegant
ttp://www.kikakulabo.com/service-eft/
trelloのオープンソースあり
共同ツール 2
https://www.google.com/intl/ja_jp/sheets/about/
共同ツール 3
https://slack.com/intl/ja-jp
https://www.dropbox.com/ja/
https://bitbucket.org/
https://ja.atlassian.com/software/sourcetree
https://sketchapp.com/extensions/plugins/
ttp://photoshopvip.net/103903
ttps://goodpatch.com/blog/sketch-plugins/
https://seleck.cc/685
https://trello.com/
ボードのメニュー → Power-Upsから拡張可能 Slack DropBoxなど
Trello Chrome拡張機能 elegant
ttp://www.kikakulabo.com/service-eft/
trelloのオープンソースあり
共同ツール 2
https://www.google.com/intl/ja_jp/sheets/about/
共同ツール 3
https://slack.com/intl/ja-jp
https://www.dropbox.com/ja/
https://bitbucket.org/
https://ja.atlassian.com/software/sourcetree
https://sketchapp.com/extensions/plugins/
ttp://photoshopvip.net/103903
ttps://goodpatch.com/blog/sketch-plugins/
502デフォルトの名無しさん
2018/05/23(水) 19:52:19.56ID:Au5e7VGg 僕の知り合いの知り合いができたパソコン一台でお金持ちになれるやり方
役に立つかもしれません
グーグルで検索するといいかも『ネットで稼ぐ方法 モニアレフヌノ』
2OND8
役に立つかもしれません
グーグルで検索するといいかも『ネットで稼ぐ方法 モニアレフヌノ』
2OND8
503デフォルトの名無しさん
2018/05/24(木) 11:01:13.03ID:cPlRxlDn 2OND8
504デフォルトの名無しさん
2018/06/26(火) 00:19:49.53ID:suPxm0NB 冒険者の広場では提案広場・あしあと伝言板にて言論規制がしかれている。
提案広場では主にスクエニに対して不利になるような発言
WiiUで発売してすぐ、ウィンドウズ版では出さないといっておきながら
発売を発表、それにより広場は荒れたものの、超速で削除。
両手剣スレイプニールのチート問題、これもチート行為は絶対にないと
いいきってからの問題発覚、これも荒れて超速削除。
他全年齢対象のためちょっとでも卑猥と感じる内容は削除
ネタバレと書かなければ、ネタバレと思われるものは削除
これについては運営側がネタバレと加筆すればいいだけの話だと思うけど。
あしあと伝言板は悪口と思われる内容の言葉が含まれていれば
自動で削除される。
この装備イカす→カス
ちょっとバカンスに行ってきます→バカ
パチンコばっかりいってた→チンコ
どう考えても冤罪削除。しかも累積すると冒険者の広場利用停止。
横暴。
ちなみに冤罪削除を訴えた発言も削除される。
異議申し立ても悪だというらしい。
サポートセンターに問い合わせたところ、調べてもくれなかった。
https://ameblo.jp/cinnamon-rilakkuma/entry-12317442377.html
提案広場では主にスクエニに対して不利になるような発言
WiiUで発売してすぐ、ウィンドウズ版では出さないといっておきながら
発売を発表、それにより広場は荒れたものの、超速で削除。
両手剣スレイプニールのチート問題、これもチート行為は絶対にないと
いいきってからの問題発覚、これも荒れて超速削除。
他全年齢対象のためちょっとでも卑猥と感じる内容は削除
ネタバレと書かなければ、ネタバレと思われるものは削除
これについては運営側がネタバレと加筆すればいいだけの話だと思うけど。
あしあと伝言板は悪口と思われる内容の言葉が含まれていれば
自動で削除される。
この装備イカす→カス
ちょっとバカンスに行ってきます→バカ
パチンコばっかりいってた→チンコ
どう考えても冤罪削除。しかも累積すると冒険者の広場利用停止。
横暴。
ちなみに冤罪削除を訴えた発言も削除される。
異議申し立ても悪だというらしい。
サポートセンターに問い合わせたところ、調べてもくれなかった。
https://ameblo.jp/cinnamon-rilakkuma/entry-12317442377.html
505デフォルトの名無しさん
2018/07/04(水) 22:07:34.62ID:gFgZc5FG 5UX
506デフォルトの名無しさん
2018/07/05(木) 16:32:39.56ID:AeL6VB/V 5UX
507デフォルトの名無しさん
2018/07/09(月) 09:01:50.15ID:3agxr0Ec 誰か今日の研究会行く?
508Mb
2018/07/16(月) 06:02:54.03ID:RFTF6J3p 省略のある文を構文解析するときに、
あらかじめ「省略がある」と解っている場合は
いいんだが、文法が間違ってて「ないはずの省略が
あることになってしまっている」場合は
ややこしい話になりそうに思う。
「すごく面白い」は「省略なし」で「すごく」が
「面白い」にかかるんだが、「すごい面白い」だと、
構文解析木自体が変わってきてしまう。
それとも、「解析木自体が違う」と認識して、
もっと上位の意味解析とかで処理するほうが
いいのかね?
あらかじめ「省略がある」と解っている場合は
いいんだが、文法が間違ってて「ないはずの省略が
あることになってしまっている」場合は
ややこしい話になりそうに思う。
「すごく面白い」は「省略なし」で「すごく」が
「面白い」にかかるんだが、「すごい面白い」だと、
構文解析木自体が変わってきてしまう。
それとも、「解析木自体が違う」と認識して、
もっと上位の意味解析とかで処理するほうが
いいのかね?
509Mb
2018/07/16(月) 06:18:39.78ID:RFTF6J3p 逆に、誤用とか慣用として、辞書レベルで処理しちゃったほうが
実用上は便利なのかね?
「そうすべきだ」なんていうのは、構造としては、
「そうするべきことだ」のはずなんだが、
「××する」みたいな附属語的な用法や、「漢字一字+s」
の形の五段活用動詞の連体形の変化形とは違って、単独の
「する」の連体形が「す」として使われる例はあんまりない
(文語じゃねぇんだから)。
で、「べき」は連体形だから、助動詞「だ/です/である」に
接続する場合は、本来は間に体言が入らないとおかしい。
でなかったら、「べし」と命令形にしちゃうのが文法的には
正だろう。
こういうのは、処理の観点からいうと、どう扱ったらいいのかね?
実用上は便利なのかね?
「そうすべきだ」なんていうのは、構造としては、
「そうするべきことだ」のはずなんだが、
「××する」みたいな附属語的な用法や、「漢字一字+s」
の形の五段活用動詞の連体形の変化形とは違って、単独の
「する」の連体形が「す」として使われる例はあんまりない
(文語じゃねぇんだから)。
で、「べき」は連体形だから、助動詞「だ/です/である」に
接続する場合は、本来は間に体言が入らないとおかしい。
でなかったら、「べし」と命令形にしちゃうのが文法的には
正だろう。
こういうのは、処理の観点からいうと、どう扱ったらいいのかね?
510デフォルトの名無しさん
2018/07/16(月) 07:59:54.86ID:UiZWsBg0 好きにすれば?
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