日本語‐ウズベク語機械翻訳

31 33

17 3 31 33 36 38 42 45 47 50 52 54 57 60 74 80 82 88 89 92 98 101 104 106 94 1 252 37 1 2 2 1 252 38 1 15 3 16 6 24 17 2 10 252 29 15 21 20 15 4 15 467,555 14 11 25 15 1 6 15 5 ( ) 41 2 634 640 1 5 252

2

NTT 2012 NTT Corporation. All rights reserved. 2 3 4 5 Noisy Channel f : (source), e : (target) ê = argmax e p(e f) = argmax e p(f e)p(e) 6 p( f e) (Brown+ 1990) f1 f2 f3 f4 f5 f6 f7 He is a high school

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表1-表4_05

自然言語は曖昧性だらけ! I saw a girl with a telescope 構文解析 ( パージング ) は構造的な曖昧性を解消 2

自然言語処理プログラミング勉強会 12 係り受け解析 Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) 1 自然言語は曖昧性だらけ! I saw a girl with a telescope 構文解析 ( パージング ) は構造的な曖昧性を解消 2 構文解析の種類 係り受け解析 : 単語と単語のつながりを重視 I saw a girl with a telescope 句構造解析

BLEU Kishore Papineni, Salim Roukos, Todd Ward and Wei-Jing Zhu. (2002) BLEU: a method for Automatic Evaluation of Machine Translation. ACL. MT ( ) MT

4. BLEU @NICT mutiyama@nict.go.jp 1 BLEU Kishore Papineni, Salim Roukos, Todd Ward and Wei-Jing Zhu. (2002) BLEU: a method for Automatic Evaluation of Machine Translation. ACL. MT ( ) MT ( ) BLEU 2 BLEU

NLP プログラミング勉強会 6 かな漢字変換 自然言語処理プログラミング勉強会 6 - かな漢字変換 Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) 1

自然言語処理プログラミング勉強会 6 - かな漢字変換 Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) 1 かな漢字変換のモデル 日本語入力でひらがな列 X をかな漢字混じり文 Y へ変換 かなかんじへんかんはにほんごにゅうりょくのいちぶ かな漢字変換は日本語入力の一部 HMM や単語分割と同じく 構造化予測の一部 2 選択肢が膨大! かなかんじへんかんはにほんごにゅうりょくのいちぶ

数理言語

知識工学 第 13 回 二宮崇 1 教科書と資料 教科書 Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition): Stuart Russell, Peter Norvig ( 著 ), Prentice Hall, 2009 この講義のウェブサイト http://aiweb.cs.ehime-u.ac.jp/~ninomiya/ke/ 2

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1 2 3 4 1 1 2 1 2.1 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 1 2.2 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 1 2.3 : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : 2 2.4 : : : : : : : : : : : :

Microsoft PowerPoint - 3.ppt [互換モード]

3. プッシュダウンオートマトンと文脈自由文法 1 3-1. プッシュダウンオートマトン オートマトンはメモリがほとんど無かった この制限を除いた機械を考える 理想的なスタックを利用できるようなオートマトンをプッシュダウンオートマトン (Push Down Automaton,PDA) という 0 1 入力テープ 1 a 1 1 0 1 スタッb 入力テープを一度走査したあと ク2 入力テプを度走査したあと

数理言語

人工知能特論 II 二宮崇 1 今日の講義の予定 CFG 構文解析 教科書 北研二 ( 著 ) 辻井潤一 ( 編 ) 言語と計算 4 確率的言語モデル東大出版会 C. D. Manning & Hinrich Schütze FOUNDATIONS OF STATISTICAL NATURAL LANGUAGE PROCESSING MIT Press, 1999 D. Jurafsky, J. H.

数理言語

人工知能特論 II 第 5 回二宮崇 1 今日の講義の予定 CCG (COMBINATORY CATEGORIAL GRAMMAR) 組合せ範疇文法 2 講義内容 前回までの内容 pure CCG Bluebird 今回の内容 Thrush Starling 擬似的曖昧性 CCG のすごいところ 3 前回説明したCCG ``pure categorial grammar 関数適用規則 (functional

S1Šû‘KŒâ‚è

are you? I m thirteen years old. do you study at home every day? I study after dinner. is your cat? It s under the table. I leave for school at seven in Monday. I leave for school at seven on Monday. I

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自然言語処理論 I 12. テキスト処理 ( 文字列照合と検索 ) 情報検索 information retrieval (IR) 広義の情報検索 情報源からユーザの持つ問題 ( 情報要求 ) を解決できる情報を見つけ出すこと 狭義の情報検索 文書集合の中から ユーザの検索質問に適合する文書を見つけ出すこと 適合文書 : 検索質問の答えが書いてある文書 テキスト検索 (text retrieval)

０

Speedy & Simple Kenji, Yoshio, and Goro are good at English. They have their ways of learning. Kenji often listens to English songs and tries to remember all the words. Yoshio reads one English book every

M1 M

W47T M1 M R @ @ R2 @ rr R3@ @ R3@ @ @ @ G F LM * @0!9 @1!7!8!6 @3 @2 @5 @9 @4 @6 @7 @8 #0 #1 #2 #3 w q r t y u i!0 * #!2!3!5!4 o!1 e q w e r t y u i o!0*#!1!2!3!4!5!6!7!8!9 @0 @1 @2

概要 単語の分散表現に基づく統計的機械翻訳の素性を提案 既存手法の FFNNLM に CNN と Gate を追加 dependency- to- string デコーダにおいて既存手法を上回る翻訳精度を達成

Encoding Source Language with Convolu5onal Neural Network for Machine Transla5on Fandong Meng, Zhengdong Lu, Mingxuan Wang, Hang Li, Wenbin Jiang, Qun Liu, ACL- IJCNLP 2015 すずかけ読み会奥村 高村研究室博士二年上垣外英剛 概要

(1) a. He has gone already. b. He hasn't gone yet. c. Has he gone yet?

Title yet についての 一 考 察 : yet, already, still, だ と もう Author(s) 吉 村, あき 子 Citation Osaka Literary Review. 28 P.16-P.29 Issue 1989-12-20 Date Text Version publisher URL http://hdl.handle.net/11094/25546 DOI

nlp1-04a.key

自然言語処理論 I. 文法 ( 構文解析 ) その 構文解析 sytctic lysis, prsig 文の構文的な構造を決定すること句構造文法が使われることが多い文法による構文木は一般に複数ある 構文木の違い = 解釈の違い 構文解析の目的 句構造文法の規則を使って, 文を生成できる構文木を全て見つけだすこと 文法が入力文を生成できるかどうかを調べるだけではない pro I 構文解析とは 構文木の違い

<4D6963726F736F667420506F776572506F696E74202D2089708CEA8D758DC0814091E396BC8E8C8145914F92758E8C81458C6097658E8C81458F9593AE8E8C>

英 語 特 別 講 座 代 名 詞 前 置 詞 形 容 詞 助 動 詞 #1 英 語 特 別 講 座 2010 代 名 詞 前 置 詞 形 容 詞 助 動 詞 英 語 特 別 講 座 代 名 詞 前 置 詞 形 容 詞 助 動 詞 #2 代 名 詞 日 本 語 私 あなた 彼 のうしろに は の を に のもの をつけて 使 う どこに 置 くかは 比 較 的 自 由 私 はジャスコに 行 った ジャスコに

高2SL高1HL 文法後期後半_テキスト-0108.indd

第 20 講 関係詞 3 ポイント 1 -ever 2 3 ポイント 1 複合関係詞 (-ever) ever whoever whatever whichever whenever wherever You may take whoever wants to go. Whenever she comes, she brings us presents. = no matter whoever =

C. S2 X D. E.. (1) X S1 10 S2 X+S1 3 X+S S1S2 X+S1+S2 X S1 X+S S X+S2 X A. S1 2 a. b. c. d. e. 2

I. 200 2 II. ( 2001) 30 1992 Do X for S2 because S1(is not desirable) XS S2 A. S1 S2 B. S S2 S2 X 1 C. S2 X D. E.. (1) X 12 15 S1 10 S2 X+S1 3 X+S2 4 13 S1S2 X+S1+S2 X S1 X+S2. 2. 3.. S X+S2 X A. S1 2

平成29年度英語力調査結果（中学３年生）の概要

1 2 3 1 そう思う 2 どちらかといえば そう思う 3 どちらかといえば そう思わない 4 そう思わない 4 5 楽しめるようになりたい 6 1 そう思う 2 どちらかといえば そう思う 3 どちらかといえば そう思わない 4 そう思わない 7 1 そう思う 2 どちらかといえば そう思う 3 どちらかといえば そう思わない 4 そう思わない 8 1 そう思う 2 どちらかといえば そう思う

NLP プログラミング勉強会 5 HMM による品詞推定 自然言語処理プログラミング勉強会 5 隠れマルコフモデルによる品詞推定 Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) 1

自然言語処理プログラミング勉強会 5 隠れマルコフモデルによる品詞推定 Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) 1 品詞推定 文 X が与えられた時の品詞列 Y を予測する Natural language processing ( NLP ) is a field of computer science JJ -LRB- -RRB- VBZ DT IN 予測をどうやって行うか

1. 1.1 (1) The bottle floated out of the cave. Figure (Talmy 1985, 1991, 2000) Ground Motion Path Manner Cause 1.2 Talmy 1985 Typology of Lexicalization Patterns The bottle floated out (of the cave) Figure

Microsoft PowerPoint - アルデIII 10回目12月09日

アルゴリズムとデータ構造 III 9 回目 : 月 9 日 全文検索アルゴリズム (Simple Serh, KMP) 授業資料 http://ir.s.ymnshi..jp/~ysuzuki/puli/lgorithm/index.html 授業の予定 ( 中間試験まで ) / スタック ( 後置記法で書かれた式の計算 ) / チューリング機械, 文脈自由文法 / 構文解析 CYK 法 / 構文解析

関西における地域銀行について

I Yasuharu Suzuki / 1990 1 23 3 2011 6 10 105 106 2011 10 3 2 1951 3 6 204 2011 winter / No.390 II 1 63 42 105 1 2011 9 105 2 2 5 2 1 1872 153 3 20 1893 1949 1954 12 6 7 9 8 4 4 1,420 1926186 1941 194561

27 1 NP NP-completeness of Picross 3D without segment-information and that with height of one

27 1 NP NP-completeness of Picross 3D without segment-information and that with height of one 115282 216 2 26 1 NP.,,., NP, 1 P.,, 1 NP, 3-SAT., NP, i Abstract NP-completeness of Picross 3D without segment-information

Cain & Abel

Cain & Abel: False Religion vs. The Gospel Now Adam knew Eve his wife, and she conceived and bore Cain, saying, I have gotten a man with the help of the LORD. And again, she bore his brother Abel. Now

5

2004 9 5 29 9 5 0 4 0 40 2 73 46 33 3 6 27 6 3 5 82 6 77 60 7 5 20 K 7 7 6 6 5 70 5 20 2 5 G U U B U U 0 792 f 0 d f C C D E F C F A A A G C D D F C F A E F E E F F A C F F F E F D F F F B E E F F 0 5

Parade-Parade 2003年サハリンツーリング

2003 18 1 5 2 http://www.city.wakkanai.hokkaido.jp/main/sakhalin.info/index.htm http://www3.airnet.ne.jp/junk/ 1 7 15 Intourist-Sakhalin 36 Dzerginskogo St., of 213,Yuzhno-Sakhalinsk, Russia,693000 Tel/fax

1 1 tf-idf tf-idf i

14 A Method of Article Retrieval Utilizing Characteristics in Newspaper Articles 1055104 2003 1 31 1 1 tf-idf tf-idf i Abstract A Method of Article Retrieval Utilizing Characteristics in Newspaper Articles

nlp1-05.key

実用的な構文解析 自然言語処理論 I 今までの例に挙げた文法は非常に単純 実用的な文法 いろいろな文に対応しなければならない それだけ規則の数も増える 5. 文法 3( 素性構造と ) 規則を効率的に管理する必要がある 1 2 一致の例 英語における一致 (agreement) 数 ( 単数形, 複数形 ) 人称 (1 人称,2 人称,3 人称 ) 名詞句の例 a desk the desks a

- - Warm Up

- - ALT - - Warm Up - - - - - - Writing Unit He likes tennis does p p Listening Plus Unit Homestay in the United States have to don't have to Starting Out Dialog will mustmust not Reading for Communication

/™Z‚å‰IŠv‚æ36“ƒ /fi¡„´“NŠm†€

do/does/did A Study of Teaching the Auxiliary Verbs do /does /did to Beginning Learners of EFL Yasuhiro Fujiwara do/does/did Abstract Mastery of the auxiliary verbs do/does/did, conventionally termed as

T rank A max{rank Q[R Q, J] t-rank T [R T, C \ J] J C} 2 ([1, p.138, Theorem 4.2.5]) A = ( ) Q rank A = min{ρ(j) γ(j) J J C} C, (5) ρ(j) = rank Q[R Q,

(ver. 4:. 2005-07-27) 1 1.1 (mixed matrix) (layered mixed matrix, LM-matrix) m n A = Q T (2m) (m n) ( ) ( ) Q I m Q à = = (1) T diag [t 1,, t m ] T rank à = m rank A (2) 1.2 [ ] B rank [B C] rank B rank

,255 7, ,355 4,452 3,420 3,736 8,206 4, , ,992 6, ,646 4,

30 8 IT 28 1,260 3 1 11. 1101. 1102. 1103. 1 3 1,368.3 3 1,109.8 p.5,p.7 2 9,646 4,291 14.5% 10,p.11 3 3,521 8 p.13 45-49 40-44 50-54 019 5 3 1 2,891 3 6 1 3 95 1 1101 1102 1103 1101 1102 1103 1 6,255

生命情報学

生命情報学 5 隠れマルコフモデル 阿久津達也 京都大学化学研究所 バイオインフォマティクスセンター 内容 配列モチーフ 最尤推定 ベイズ推定 M 推定 隠れマルコフモデル HMM Verアルゴリズム EMアルゴリズム Baum-Welchアルゴリズム 前向きアルゴリズム 後向きアルゴリズム プロファイル HMM 配列モチーフ モチーフ発見 配列モチーフ : 同じ機能を持つ遺伝子配列などに見られる共通の文字列パターン

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ゼロから編 1 章 :be 動詞 1.is 肯定文 (8) < 基本例文 > これは私の ~ です This is my book. これは私の本です This is my pencil. これは私の鉛筆です ポイント this は これ (= 近くにあるもの ) を表す my は 私の を表し 必ず後ろに名詞をおく my を冠詞と並べることはできない a my pen/my a pen 語句 this

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2 * 1. 2012 2. Sunshine English Course I * 4th Pacific Rim Conference on Education ( ) 2014 110-122 2015 110 1 1 T: I like music. How about you? S: I like music. T: Oh, I like music too! How about you,

Microsoft PowerPoint - 06graph3.ppt [互換モード]

I118 グラフとオートマトン理論 Graphs and Automata 担当 : 上原隆平 (Ryuhei UEHARA) uehara@jaist.ac.jp http://www.jaist.ac.jp/~uehara/ 1/20 6.14 グラフにおける探索木 (Search Tree in a Graph) グラフG=(V,E) における探索アルゴリズム : 1. Q:={v { 0 }

-2-

Unit Children of the World NEW HORIZON English Course 'Have you been to?' 'What have you done as a housework?' -1- -2- Study Tour to Bangladesh p26 P26-3- Example: I am going to Bangladesh this spring.

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コンピュータ応用・演習 情報処理システム

2010 年 12 月 15 日 データエンジニアリング 演習 情報処理システム データマイニング ~ データからの自動知識獲得手法 ~ 1. 演習の目的 (1) 多種多様な膨大な量のデータを解析し, 企業の経営活動などに活用することが望まれている. 大規模データベースを有効に活用する, データマイニング技術の研究が脚光を浴びている 1 1. 演習の目的 (2) POS データを用いて顧客の購買パターンを分析する.

Test IV, March 22, 2016 6. Suppose that 2 n a n converges. Prove or disprove that a n converges. Proof. Method I: Let a n x n be a power series, which converges at x = 2 by the assumption. Applying Theorem

自己紹介 : 村脇有吾 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻助教工学部電気電子工学科兼担 専門 : 計算言語学と自然言語処理 表の仕事は普通のテキスト処理 単語分割 ゼロ照応解析 常識的知識の獲得ほか 今日お話も裏の仕事 言語の研究ですが テキストは直接扱いません 2

潜在表現に基づく 言語構造の史的変化の分析 京都大学 村脇有吾 機構間連携 文理融合プロジェクト 言語における系統 変異 多様性とその数理 シンポジウム 2018 年 2 月 2 日 TKP 東京駅大手町カンファレンスセンター 自己紹介 : 村脇有吾 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻助教工学部電気電子工学科兼担 専門 : 計算言語学と自然言語処理 表の仕事は普通のテキスト処理 単語分割 ゼロ照応解析

ボルツマンマシンの高速化

1. はじめに ボルツマン学習と平均場近似 山梨大学工学部宗久研究室 G04MK016 鳥居圭太 ボルツマンマシンは学習可能な相互結合型ネットワー クの代表的なものである. ボルツマンマシンには, 学習のための統計平均を取る必要があり, 結果を求めるまでに長い時間がかかってしまうという欠点がある. そこで, 学習の高速化のために, 統計を取る2つのステップについて, 以下のことを行う. まず1つ目のステップでは,

Microsoft Word - Win-Outlook.docx

Microsoft Office Outlook での設定方法 (IMAP および POP 編 ) How to set up with Microsoft Office Outlook (IMAP and POP) 0. 事前に https://office365.iii.kyushu-u.ac.jp/login からサインインし 以下の手順で自分の基本アドレスをメモしておいてください Sign

P.3 P.4 P.9 P.11

MOST is the best! P.3 P.4 P.9 P.11 P. P.6 P.7 P.8 P.19 P.14 1 2 P.14 1 2 12,036 P.14 4 13,40 P.14 3 P.12P.14 P.12P.14 6 P.12 P.1 7 P.1 7 P.1 8 P.1 9 P.16 11 P.12 P.1 P.1 P.16 12 P.16 13 P.16-13 P.12 P.16

~ ユリシーズ における語りのレベル Synopsis Who Is the Man in Macintosh? - Narrative Levels in Ulysses Wataru TAKAHASHI Who is the man in macintosh? This is a famous enigma in Ulysses. He comes out of the blue on the

The bottle floated out of the cave. Figure (Talmy 1985, 1991, 2000) Ground Motion Path Manner Cause Coevent Talmy 1985 Typology of Lexicalization Patterns The bottle floated out (of the cave) Figure Motion

5 級リスニングテスト 原稿 ただいまから 5 級リスニングテストを行います これからお話しすることについて質問は受けませんので よく注意して聞いてください なお リスニングテスト放送中に音飛びや騒音があった場合は 発生した問題のトラックに戻し やり直します しかしながら 万が一 教室監督者が気づか

5 級リスニングテスト 原稿 ただいまから 5 級リスニングテストを行います これからお話しすることについて質問は受けませんので よく注意して聞いてください なお リスニングテスト放送中に音飛びや騒音があった場合は 発生した問題のトラックに戻し やり直します しかしながら 万が一 教室監督者が気づかない場合は速やかに手を挙げてお知らせ願います このテストには 第 1 部から第 3 部まであります 英文はすべて二度ずつ読まれます

36 Theoretical and Applied Linguistics at Kobe Shoin No. 20, 2017 : Key Words: syntactic compound verbs, lexical compound verbs, aspectual compound ve

tikeya[at]shoin.ac.jp Difference between the Japanese Compound Verbs Das and Hajime : A Corpus-based Study Tomoko IKEYA Kobe Shoin Women s University Institute of Linguistic Sciences Abstract BCCWJ-NT

What does MTI do?

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They buy a car with four doors. dollars. S S DET N DET the A, B,... a, b, DET N PP the boy V PREP DET N DET N hits Det: Determiner( PP: Postpositional Phrase ( the dog with a rod 1 (terminal symbol, category)

平成23年度　児童・生徒の学力向上を図るための調査　中学校第2 学年　外国語（英語） 調査票

I played tennis in the park. I watched TV at home. I went there yesterday. I went there with my sister. Yes, please. I m sorry. Here you are. Thank you. It s nice. I m fine. Nice to meet you. It s mine.

ALT : Hello. May I help you? Student : Yes, please. I m looking for a white T-shirt. ALT : How about this one? Student : Well, this size is good. But do you have a cheaper one? ALT : All right. How about

2 56

30 2006 pp. 55 67 1 Received October 31, 2006 Xu Weiwas an artist who was famous as a painter and a calligrapher and a drama writer in late Ming dynasty. But it is not known that he leaves poetry as a

融合規則 ( もっとも簡単な形, 選言的三段論法 ) ll mm ll mm これについては (ll mm) mmが推論の前提部になり mmであるから mmは常に偽となることがわかり ll mmはllと等しくなることがわかる 機械的には 分配則より (ll mm) mm (ll mm) 0 ll m

知識工学 ( 第 5 回 ) 二宮崇 ( ninomiya@cs.ehime-u.ac.jp ) 論理的エージェント (7 章のつづき ) 証明の戦略その 3 ( 融合法 ) 証明の戦略その 1 やその 2 で証明できたときは たしかにKKKK ααとなることがわかるが なかなか証明できないときや 証明が本当にできないときには KKKK ααが成り立つのか成り立たないのかわからない また どのような証明手続きを踏めば証明できるのか定かではない

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FAX-760CLT ;; yy 1 f a n l p w s m t v y k u c j 09,. i 09 V X Q ( < N > O P Z R Q: W Y M S T U V 1 2 3 4 2 1 1 2 1 2 j 11 dd e i j i 1 ; 3 oo c o 1 2 3 4 5 6 j12 00 9 i 0 9 i 0 9 i 0 9 i oo

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The history of the globalism that started in the 16th century was marked by the development of several types of leadership styles. The leaders of the monopoly firm keep relation on the historical background

立ち読みページ

Chapter 5 文章校正やコメント 変更履歴など 文書を校閲するときに役立つ機能を解説します 作成する文書を確認する 172 文章を校正する 173 文字の意味を調べる 178 コメントを挿入する 181 変更履歴を使って文書を校閲する 187 2つの文書を比較する 194 196 Chapter 5 学習前に習得すべきポイントを理解しておき 学習後には確実に習得できたかどうかを振り返りましょう

数学Ⅱ演習（足助・09夏）

II I 9/4/4 9/4/2 z C z z z z, z 2 z, w C zw z w 3 z, w C z + w z + w 4 t R t C t t t t t z z z 2 z C re z z + z z z, im z 2 2 3 z C e z + z + 2 z2 + 3! z3 + z!, I 4 x R e x cos x + sin x 2 z, w C e z+w

VI VI.21 W 1,..., W r V W 1,..., W r W W r = {v v r v i W i (1 i r)} V = W W r V W 1,..., W r V W 1,..., W r V = W 1 W

3 30 5 VI VI. W,..., W r V W,..., W r W + + W r = {v + + v r v W ( r)} V = W + + W r V W,..., W r V W,..., W r V = W W r () V = W W r () W (W + + W + W + + W r ) = {0} () dm V = dm W + + dm W r VI. f n

混沌系工学特論 #5

混沌系工学特論 #5 情報科学研究科井上純一 URL : htt://chaosweb.comlex.eng.hokudai.ac.j/~j_inoue/ Mirror : htt://www5.u.so-net.ne.j/j_inoue/index.html 平成 17 年 11 月 14 日第 5 回講義 デジタルデータの転送と復元再考 P ({ σ} ) = ex σ ( σσ ) < ij>

<4D F736F F F696E74202D208E9197BF C A836F815B B E A B CA48B868F8A82CC89B990BA8F88979D91BD8CBE8CEA967C96F38B5A8F D E9197BF817A2E >

資料 1-8 NICT ユニバーサルコミュニケーション研究所の音声処理 多言語翻訳技術 平成 26 年 1 月 30 日 ( 独 ) 情報通信研究機構ユニバーサルコミュニケーション研究所 NICT 多言語音声翻訳システム VoiceTra ユニバーサルコミュニケーション研究所では 言語の壁を越える技術の研究開発を推進している VoiceTraはスマートフォンに日本語を音声入力すると即座に英語に翻訳して

英語たしかめシート 1-2 解答 be 動詞 あんどうくみ (1) 私は安藤久美です 私 の意味の I は, いつも大文字で書くよ I am Ando Kumi. (2) あなたはアメリカ出身ですか Are you from America? 文は大文字で始めるよ (3) これは私の本ではありません

英語たしかめシート 1-1 解答 アルファベット ももっちです よろしくね! 一緒にがんばろう (1) 自分のをローマ字で書いてみましょう (2) 単語を書いてみましょう 1boy 2girl 3cat 4dog 1 2 3 4 (3) 単語を書いてみましょう 1egg 2milk 3red 4yellow 1 2 3 4 (4) 単語を書いてみましょう 1good 2bad 3I 4you 1 2

1. はじめに 2

点予測と能動学習を用いた効率的なコーパス構築 形態素解析における実証実験 京都大学情報学研究科 Graham NEUBIG 1 1. はじめに 2 形態素解析 べた書きの文字列を意味のある単位に分割し 様々な情報を付与 品詞 基本形 読み 発音等を推定 農産物価格安定法を施行した 価格 / 名詞 / 価格 / かかく / かかく安定 / 名詞 / 安定 / あんてい / あんてー法 / 接尾辞 /

「プログラミング言語」 SICP 第4章 ～超言語的抽象～ その6

SICP 4 6 igarashi@kuis.kyoto-u.ac.jp July 21, 2015 ( ) SICP 4 ( 6) July 21, 2015 1 / 30 4.3: Variations on a Scheme Non-deterministic Computing 4.3.1: amb 4.3.2: 4.3.3: amb ( ) SICP 4 ( 6) July 21, 2015

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レッスンで使える 表現集 - レアジョブ補助教材 - 目次 1. レッスンで使える表現 レッスンでお困りの際に使えるフレーズからレッスンの中でよく使われるフレーズまで 便利な表現をご紹介させていただきます ご活用方法として 講師に伝えたいことが伝わらない場合に下記の通りご利用ください 1 該当の表現を直接講師に伝える 2 該当の英語表現を Skype のチャットボックスに貼りつけ 講師に伝える 1-1.

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β β β (q 1,q,..., q n ; p 1, p,..., p n ) H(q 1,q,..., q n ; p 1, p,..., p n ) Hψ = εψ ε k = k +1/ ε k = k(k 1) (x, y, z; p x, p y, p z ) (r; p r ), (θ; p θ ), (ϕ; p ϕ ) ε k = 1/ k p i dq i E total = E

X バー理論の利点と問題点 範疇横断的な一般化が可能 内心性 Endocentricity フラクタル性 Fractal などの言語構造の重要な特性の発見 具体的にどのような構造が投射されるかは各主要部の語彙的特性によって決まる (1) [ VP Spec [ V V 0 Complement ]]

X バー理論の利点と問題点 範疇横断的な一般化が可能 内心性 Endocentricity フラクタル性 Fractal などの言語構造の重要な特性の発見 具体的にどのような構造が投射されるかは各主要部の語彙的特性によって決まる (1) [ Spec [ V V 0 Complement ]] () [ John laughs ] () [ John loves Mary ] (4) [ John

Part () () Γ Part ,

Contents a 6 6 6 6 6 6 6 7 7. 8.. 8.. 8.3. 8 Part. 9. 9.. 9.. 3. 3.. 3.. 3 4. 5 4.. 5 4.. 9 4.3. 3 Part. 6 5. () 6 5.. () 7 5.. 9 5.3. Γ 3 6. 3 6.. 3 6.. 3 6.3. 33 Part 3. 34 7. 34 7.. 34 7.. 34 8. 35

Unit 3-1 目標 be going to V を理解する! date 月日 基本文 Point! ( 肯定文 ) 私は明日野球をするつもりです I'm going to play baseball tomorrow. ( 疑問文 ) あなたは明日野球をするつもりですか Are you goin

- 目標 be going to V を理解する! 基本文 Point! ( 肯定文 ) 私は明日野球をするつもりです I'm going to play baseball. ( 疑問文 ) あなたは明日野球をするつもりですか Are you going to play baseball? 答え方 ) はい します / いいえ しません Yes, I am. / No, I'm not. ( 否定文

ユーザーズマニュアル

1 2 3 4 This product (including software) is designed under Japanese domestic specifications and does not conform to overseas standards. NEC *1 will not be held responsible for any consequences resulting

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14 Application of Automatic Text Summarization for Question Answering System 1030260 2003 2 12 Prassie Posum Prassie Prassie i Abstract Application of Automatic Text Summarization for Question Answering

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1 ( ) 1 1 ( ) 1!! Shinji Akematsu 1

30 + http://know-star.com/ 1 ( ) 1 1 ( ) 1!! Shinji Akematsu http://know-star.com/ info@know-star.com 1 2 (1) 1, 5, 13, 25,... 2 2 1,5,13,25,... 7 221 2 (2) (1) n (i) (ii) n 2 n = 2, 3, 4 n = 2 7, 1 +

25 7 18 1 1 1.1 v.s............................. 1 1.1.1.................................. 1 1.1.2................................. 1 1.1.3.................................. 3 1.2................... 3

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The Structure and Evolution of Stars I. Basic Equations. M r r =4πr2 ρ () P r = GM rρ. r 2 (2) r: M r : P and ρ: G: M r Lagrange r = M r 4πr 2 rho ( ) P = GM r M r 4πr. 4 (2 ) s(ρ, P ) s(ρ, P ) r L r T

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共生社会特論 第 4 回 機械翻訳における諸問題 2014 年 12 月 23 日 機械翻訳の問題 曖昧性 言語間の差異 状況依存 機械翻訳の利用の現状 意味理解 2 曖昧性 (Ambiguity) 単語の多義性 訳語選択 crane take 品詞の曖昧性 Time files like an arrow. 構文的曖昧性 John saw a girl with a telescope. 意味を考慮した規則や言語モデルで対応

126 学習院大学人文科学論集 ⅩⅩⅡ(2013) 1 2

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2 年 生 までに 習 った の 形 疑 問 文 否 定 文 のつくりかた - その1: 疑 問 文 練 習 問 題 (1 難 易 度 / イチから( 初 級 次 の を 疑 問 文 に 直 し できた を 和 訳 しなさい (1 It is sunny today. Is it sunny today? 今 日 は 晴 れですか? (2 Yumi plays the guitar. Does Yumi

Mimehand II[1] [2] 1 Suzuki [3] [3] [4] (1) (2) 1 [5] (3) 50 (4) 指文字, 3% (25 個 ) 漢字手話 + 指文字, 10% (80 個 ) 漢字手話, 43% (357 個 ) 地名 漢字手話 + 指文字, 21

1 1 1 1 1 1 1 2 transliteration Machine translation of proper names from Japanese to Japanese Sign Language Taro Miyazaki 1 Naoto Kato 1 Hiroyuki Kaneko 1 Seiki Inoue 1 Shuichi Umeda 1 Toshihiro Shimizu

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第 36 期 (2018 年 3 月 ~2018 年 5 月 ) 第 36 期 (2018 年 3 月 ~2018 年 5 月 ) Fact Sheet Fact Sheet 1. 前期及び当期業績等の推移 3. 事業概況 (1) 業績概要 P.1 (1) 月末生徒数推移 P.6 (2) 売上原価内訳 P.2 (2) 入会者数推移 P.6 (3) 販売管理費内訳 P.2 (3) 退会率推移 P.7

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8. IBM Model-1 @NICT mutiyama@nict.go.jp 1 IBM-Mode1 Q: A: cash money It is fine today 2 e f a P (f, a e) â : â = arg max a P (f, a e) â P (f, a e) 3 θ P (f e, θ) θ f d = { f, e } L(θ d) = log f,e d P

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模擬授業 Ⅱ 英語授業案 日時 平成 22 年度 7 月 17 日 ( 土 )2 限目 対象 第 3 学年 実施場所 313 教室 授業者 塚元恵梨奈 教材 New Crown 3 1. 単元名 LESSON6 Martin Luther King 2. 教材観 このレッスンでは非暴力主義者の中の一人 キング牧師について取り扱っている 本単元を通してキング牧師の行ったことを学習し 実際の差別の例を取り上げながら

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