PowerPoint プレゼンテーション

Outline ACL 2017 ACL ACL 2017 Chairs/Presidents

ACL 2017, 2017/9/7 Outline ACL 2017 ACL ACL 2017 Chairs/Presidents ACL ACL he annual meeting of the Association for Computational Linguistics (Computational Linguistics) (Natural Language Processing) /

_314I01BM浅谷2.indd

587 ネットワークの表現学習 1 1 1 1 Deep Learning [1] Google [2] Deep Learning [3] [4] 2014 Deepwalk [5] 1 2 [6] [7] [8] 1 2 1 word2vec[9] word2vec 1 http://www.ai-gakkai.or.jp/my-bookmark_vol31-no4 588 31 4 2016

一般社団法人電子情報通信学会 THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGIN

一般社団法人電子情報通信学会 THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS 信学技報 IEICE Technical Report SP2019-12(2019-08)

Haiku Generation Based on Motif Images Using Deep Learning Koki Yoneda 1 Soichiro Yokoyama 2 Tomohisa Yamashita 2 Hidenori Kawamura Scho

Haiku Generation Based on Motif Images Using Deep Learning 1 2 2 2 Koki Yoneda 1 Soichiro Yokoyama 2 Tomohisa Yamashita 2 Hidenori Kawamura 2 1 1 School of Engineering Hokkaido University 2 2 Graduate

Computational Semantics 1 category specificity Warrington (1975); Warrington & Shallice (1979, 1984) 2 basic level superiority 3 super-ordinate catego

Computational Semantics 1 category specificity Warrington (1975); Warrington & Shallice (1979, 1984) 2 basic level superiority 3 super-ordinate category preservation 1 / 13 analogy by vector space Figure

自然言語処理24_705

nwjc2vec: word2vec nwjc2vec nwjc2vec nwjc2vec 2 nwjc2vec 7 nwjc2vec word2vec nwjc2vec: Word Embedding Data Constructed from NINJAL Web Japanese Corpus Hiroyuki Shinnou, Masayuki Asahara, Kanako Komiya

ワトソンで体感する人工知能 フォローアップ情報 株式会社リックテレコム / 書籍出版部 ( 最終情報更新日 :2018 年 4 月 5 日 ) [INDEX] 2018 年 4 月 1 日時点の IBM Watson 仕様変更について ( 著者 : 井上研一氏からのフォロー情報 ) [ 変更点 -1

ワトソンで体感する人工知能 フォローアップ情報 株式会社リックテレコム / 書籍出版部 ( 最終情報更新日 :2018 年 4 月 5 日 ) [INDEX] 2018 年 4 月 1 日時点の IBM Watson 仕様変更について ( 著者 : 井上研一氏からのフォロー情報 ) [ 変更点 -1] IBM Cloud の登録とライトアカウントについて [ 変更点 -2] IBM Cloud における

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

Twitter Twitter [5] ANPI NLP 5 [6] Lee [7] Lee [8] Twitter Flickr FreeWiFi FreeWiFi Flickr FreeWiFi 2. 2 Mikolov [9] [10] word2vec word2vec word2vec k

DEIM Forum 2018 H1-3 700-8530 3-1-1 E-mail: {nakagawa, niitsuma, ohta}@de.cs.okayama-u.ac.jp Twitter 3 Wikipedia Weblio Yahoo! Paragraph Vector NN NN 1. doc2vec SNS 9 [1] SNS [2] Twitter 1 4 4 Wikipedia

PowerPoint プレゼンテーション

自然言語処理分野の 最前線 進藤裕之奈良先端科学技術大学院大学 2017-03-12 第五回ステアラボ AI セミナー 進藤裕之 (Hiroyuki Shindo) 所属 : 奈良先端科学技術大学院大学自然言語処理学研究室 ( 松本研 ) 助教 専門 : 構文解析, 意味解析 @hshindo (Github) 1 これまでの取り組み 文の文法構造 意味構造の導出 構文解析 複単語表現解析 述語項構造解析

21 Pitman-Yor Pitman- Yor [7] n -gram W w n-gram G Pitman-Yor P Y (d, θ, G 0 ) (1) G P Y (d, θ, G 0 ) (1) Pitman-Yor d, θ, G 0 d 0 d 1 θ Pitman-Yor G

ol2013-nl-214 No6 1,a) 2,b) n-gram 1 M [1] (TG: Tree ubstitution Grammar) [2], [3] TG TG 1 2 a) ohno@ilabdoshishaacjp b) khatano@maildoshishaacjp [4], [5] [6] 2 Pitman-Yor 3 Pitman-Yor 1 21 Pitman-Yor

名称未設定

NAACL-HLT 2012, 1 2012 6 3 8 NAACL-HLT 2012 (North American Chapter of ACL: Human Language Technologies) ACL Anthology 1 2 NAACL ACL (Association for Computational Linguistics) 2000 2001 2 ACL HLT 2003

ニュラールネットに基づく機械翻訳 ニューラルネットに 基づく機械翻訳 Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST)

ニューラルネットに 基づく機械翻訳 Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) 205-9-5 I am giving a talk at Kyoto University 私 は 京都 大学 で 講演 を しています ( 終 ) 2 次の単語確率を推測 F = I am giving a talk P(e= 私 F) = 0.8 P(e= 僕 F) = 0.03 P(e=

A Japanese Word Dependency Corpus ÆüËܸì¤Îñ¸ì·¸¤ê¼õ¤±¥³¡¼¥Ñ¥¹

A Japanese Word Dependency Corpus 2015 3 18 Special thanks to NTT CS, 1 /27 Bunsetsu? What is it? ( ) Cf. CoNLL Multilingual Dependency Parsing [Buchholz+ 2006] (, Penn Treebank [Marcus 93]) 2 /27 1. 2.

最初に 女の子は皆子供のとき 恋愛に興味を持っている 私もいつも恋愛と関係あるアニメを見たり マンガや小説を読んだりしていた そしてその中の一つは日本のアニメやマンガだった 何年間もアニメやマンガを見て 日本人の恋愛について影響を与えられて 様々なイメージができた それに加え インターネットでも色々

日本人の恋愛観 マコベツ アニタ群馬大学社会情報学部 13684008 最初に 女の子は皆子供のとき 恋愛に興味を持っている 私もいつも恋愛と関係あるアニメを見たり マンガや小説を読んだりしていた そしてその中の一つは日本のアニメやマンガだった 何年間もアニメやマンガを見て 日本人の恋愛について影響を与えられて 様々なイメージができた それに加え インターネットでも色々読んだ 例えば 日本では外国と違って

Microsoft PowerPoint - ACL2016_report2.pptx

ACL 2016 参加報告 ~ 会議概要と研究傾向分析 ~ 笹野遼平 ( 東工大 ) Contents ACL 2016 について 投稿 / 査読等に関する詳細 採択論文の傾向 2016/09/09 ACL2016 参加報告 ( 笹野 ) 2 ACL とは The annual meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)

sequence to sequence, B3TB2006, i

B3TB2006 2017 3 31 sequence to sequence, B3TB2006, 2017 3 31. i A Study on a Style Control for Dialogue Response Generation Reina Akama Abstract We propose a new dialogue response generation model combining

(Microsoft PowerPoint - \203|\203X\203^\201[\224\255\225\\\227p\216\221\227\ ppt)

Web ページタイプによるクラスタリングを用いた検索支援システム 折原大内海彰電気通信大学システム工学専攻 はじめに 背景 文書クラスタリングを用いた検索支援システム Clusty(http://clusty.jp/) KartOO(http://www.kartoo.com/) Carrot(http://www.carrot-search.com/) これらはすべてトピックによる分類を行っている

( )

B4IM2035 2017 2 10 ( ) (e.g., eat ) (e.g., arrest ),,, 10., B4IM2035, 2017 2 i 1 1 2 3 2.1................. 3 2.2........ 3 3 5 3.1.... 5 3.2 DCS Vector.............................. 6 3.3 DCS Vector.......

2014/1 Vol. J97 D No. 1 2 [2] [3] 1 (a) paper (a) (b) (c) 1 Fig. 1 Issues in coordinating translation services. (b) feast feast feast (c) Kran

a) b) c) Improving Quality of Pivot Translation by Context in Service Coordination Yohei MURAKAMI a), Rie TANAKA b),andtoruishida c) Web 1. Web 26.8% 30.9% 21.3% 21% 1 n n(n 1) Department of Social Informatics,

nlp1-12.key

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)

Corrected Version NICT /11/15, 1 Thursday, May 7,

Corrected Version NICT 26 2008/11/15, 1 1 Word Sketch Engine (Kilgarriff & Tugwell 01; Srdanovic, et al. 08) 2 2 3 3 ( ) I-Language Grammar is Grammar and Usage is Usage (Newmeyer 03) 4 4 (is-a ) ( ) (

一般社団法人 電子情報通信学会 THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, 社団法人 電子情報通信学会 INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS 信学技報 IEICE Technical Report NLC ( ) 信学

一般社団法人 電子情報通信学会 THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, 社団法人 電子情報通信学会 INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS 信学技報 IEICE Technical Report NLC2017-17(2017-09 信学技報 TECHNICAL REPORT OF IEICE. THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,

Bluemix いつでもWebinarシリーズ 第15回 「Bluemix概説(改訂版)」

IBM Bluemix オンラインセミナー Bluemix いつでも Webinar シリーズ第 19 回 AlchemyAPI 日本アイ ビー エムシステムズ エンジニアリング株式会社 ソフトウェア開発ソリューション 佐藤大輔 本日のご説明内容 AlchemyAPI とは AlchemyAPI デモ AlchemyAPI の使い方 まとめ 2 AlchemyAPI とは 3 AlchemyAPI

114 583/4 2012

5-5 Fundamental Language Resources HASHIMOTO Chikara, Jong-Hoon Oh, SANO Motoki, and KAWADA Takuya Fundamental language resources are classifi ed into natural language processing tools and natural language

IPSJ SIG Technical Report On a Bayesian Network-based Model for Referring Expressions Kotaro Funakoshi, 1 Mikio Nakano, 1 Takenobu Tokunaga 2

1 1 2 2 On a Bayesian Network-based Model for Referring Expressions Kotaro Funakoshi, 1 Mikio Nakano, 1 Takenobu Tokunaga 2 and Ryu Iida 2 A Bayesian network-based model available both for resolution and

IPSJ SIG Technical Report Vol.2015-BIO-44 No /12/7 1,a) 1,b) 1,c) ( ) CATH CATH BLAST PSI-BLAST LSA 1. DNA DNA 4 A( ) T( ) G( ) C( ) 20 A( ) E(

1,a) 1,b) 1,c) ( ) CATH CATH BLAST PSI-BLAST LSA 1. DNA DNA 4 A( ) T() G( ) C( ) 20 A( ) E() F( ) KEPEQL...AVS α- β- apple, gravitation, formulate, by Newton was inspired to formulate gravitation by watching

( : A9TB2096)

2012 2013 3 31 ( : A9TB2096) Twitter i 1 1 1.1........................................... 1 1.2........................................... 1 2 4 2.1................................ 4 2.2...............................

単語の分散表現と構成性の計算モデルの発展

自然言語処理における深層ニューラルネットワーク 東北大学大学院情報科学研究科岡崎直観 (okazaki@ecei.tohoku.ac.jp) http://www.chokkan.org/ @chokkanorg 2016-06-09 言語処理における深層ニューラルネットワーク 1 自然言語処理とは 言葉を操る賢いコンピュータを作る 応用 : 情報検索, 機械翻訳, 質問応答, 自動要約, 対話生成,

11/27/2003 ( ) 1 UC Berkely FrameNet (FN) ( Frame Semantics (FS) Lexical Unit (LU) Commercial Transaction Fram

11/27/2003 ( ) 1 UC Berkely FrameNet (FN) (http://www.icsi.berkeley.edu/~framenet/) Frame Semantics (FS) Lexical Unit (LU) Commercial Transaction Frame Japanese FrameNet (JFN) FS 2 フレームネットとは何か 狭義にはフレーム意味論(後述)に基づく電子辞書

No. 3 Oct The person to the left of the stool carried the traffic-cone towards the trash-can. α α β α α β α α β α Track2 Track3 Track1 Track0 1

ACL2013 TACL 1 ACL2013 Grounded Language Learning from Video Described with Sentences (Yu and Siskind 2013) TACL Transactions of the Association for Computational Linguistics What Makes Writing Great?

音響モデル triphone 入力音声 音声分析 デコーダ 言語モデル N-gram bigram HMM の状態確率として利用 出力層 triphone: 3003 ノード リスコア trigram 隠れ層 2048 ノード X7 層 1 Structure of recognition syst

1,a) 1 1 1 deep neural netowrk(dnn) (HMM) () GMM-HMM 2 3 (CSJ) 1. DNN [6]. GPGPU HMM DNN HMM () [7]. [8] [1][2][3] GMM-HMM Gaussian mixture HMM(GMM- HMM) MAP MLLR [4] [3] DNN 1 1 triphone bigram [5]. 2

PowerPoint プレゼンテーション

Chinese Zero Pronoun Resolution with Deep Neural Networks Chen Chen and Vincent Ng 紹介する人 : 萩行正嗣 ( ウェザーニューズ ) Anaphoric Zero Pronoun Resolution の用語 Zero pronoun (ZP): ゼロ代名詞 省略された代名詞 ( ここでは ) 現実世界の何らかの Entity

( )

NAIST-IS-MT1051071 2012 3 16 ( ) Pustejovsky 2 2,,,,,,, NAIST-IS- MT1051071, 2012 3 16. i Automatic Acquisition of Qualia Structure of Generative Lexicon in Japanese Using Learning to Rank Takahiro Tsuneyoshi

ESP [10] 2 (1) (2),,, Extracting Domain-Specific Expressions from ESP Corpora in View of Syntacti

ESP 603-8577 56-1 E-mail: sho@ltritsumeiacjp 466-8555 [10] 2 (1) (2),,, Extracting Domain-Specific Expressions from ESP Corpora in View of Syntactic Structures TANAKA, Shosaku KOYAMA, Yukie Ritsumeikan

DEIM Forum 2019 C3-5 tweet

DEIM Forum 2019 C3-5 tweet 163 8677 1 24 2 163 8677 1 24 2 163 8677 1 24 2 E-mail: c515029@ns.kogakuin.ac.jp, cm17051@ns.kogakuin.ac.jp, aki@cc.kogakuin.ac.jp Twitter tweet tweet tweet BoW Doc2vec SVM

PowerPoint プレゼンテーション

岡山市 Ver 201610 株式会社ファントゥ 1 履歴 作成日バージョン番号変更点 2016 年 9 月 19 日 201609 新システム稼働本マニュアル ( 初版 ) 2016 年 10 月 6 日 201610 システム公開に伴う 初版最終調整 2 目次 Facebook で出来ること 2 Facebook のアカウントの登録 3 アカウント登録補足資料 6 携帯電話番号を入力 (SMS

6 年 No.12 英語劇をしよう (2/7) 英語での 桃太郎 のお話を理解し 音読する 導 あいさつをす 挨拶の後 Rows and Columns を交え 天気や時 入 候の確認 既習事項の確認をす (T1,T2) ペンマンシップ ペンマンシップ教材を用いて アルファベットの ジングル絵カー

6 年 No.11 英語劇をしよう (1/7) 世界の様々な物語に興味をもつ 日本や世界のおとぎ話に出てくる語彙 表現 ( 既習のものが中心 ) あいさつをすアルファベットジングル A~Z までのアルファベットジングルをす (T2) ジングル絵カード ペンマンシップ いろいろな物語にふれよう Activity P.26 Let s Play テキストの紙面の絵を見て知っているものを答えさせ (T1)

PowerPoint プレゼンテーション

49 概要 50 は まとめ記事 などの長い文章の方が向いています 本文は 500 文字以上がおすすめです 画像を使って見やすいページを作成しましょう ブログ記事タイトル の特徴 SEO ブログ記事作成の流れ 写真 使い分け 長い文章に最適 ブログ記事タイトル記入 まとめ記事や閲覧者の役に立つ情報など リード文 を書く 目次 使用する機能 通常ブログ機能 アイキャッチ画像文字色変更 リンク追加 自由な画像追加

Windows10の標準機能だけでデータを完全バックアップする方法 | 【ぱそちき】パソコン初心者に教えたい仕事に役立つPC知識

ぱそちき パソコン初心者に教えたい仕事に役立つ PC 知識 Windows10 の標準機能だけでデータを完全バックアッ プする方法 パソコンが急に動かなくなったり 壊れてしまうとパソコンに保存していたテキストや写真などの データも無くなってしまいます このように思いがけない事故からデータを守るには バックアップを取っておくしかありません Windows10のパソコンを使っているなら データをバックアップするのに特別なソフトは必要ありません

<835A E E A B83678F578C768C8B89CA E786C7378>

2017 年年会 ( 日本大学 ) ランチョンセミナー セラミックスカフェ アンケート集計 1. セラミックスカフェはお役にたちましたか? 1 2) まあまあ 5% 1 1) 良かった 95% 1. セラミックスカフェはお役にたちましたか? 1-1) 良かった 1-2) まあまあ 1-3) あまりよくなかった 54 3 57 95% 5% 0% 自由意見渡利先生のご講演の中で 強みを活かす 伸ばす

PowerPoint プレゼンテーション

A Parallel-Hierarchical Model for Machine Comprehension on Sparse Data Adam Trischler, Zheng Ye, Xingdi Yuan, Jing He, Phillip Bachman, Kaheer Suleman (Maluuba) 1 2016 年 9 月 16 日 永井隆広 http://aclweb.org/anthology/p/p16/p16-1041.pdf

2 Tweet2Vec Twitter Vosoughi Tweet2Vec[11] WordNet 2.2 Ver.2 Ver Twitter 8 38,576 Ver.2 Twitter 2. Twitter 2.1 [7], [9] n 1 n 1 X=(x 1,, x

Ver.2 Twitter 1,a) 1 1 2 2 1 100 Ver.2 2 Ver.2 264 Twitter 8 38,576 ver.2 Twitter word2vectwitter 1. Mikolov word2vec [1], [2], [3]Le Mikolov [4] Association for Computer Linguistics 2013 Twitter SemEval

( : A8TB2163)

2011 2012 3 26 ( : A8TB2163) ( A B [1] A B A B B i 1 1 2 3 2.1... 3 2.1.1... 3 2.1.2... 4 2.2... 5 3 7 3.1... 7 3.2... 7 3.3 A B... 7 4 8 4.1... 8 4.1.1... 9 4.1.2... 9 4.1.3... 9 4.1.4... 10 4.2 A B...

Microsoft Word - CygwinでPython.docx

Cygwin でプログラミング 2018/4/9 千葉 数値計算は計算プログラムを書いて行うわけですが プログラムには様々な 言語 があるので そのうちどれかを選択する必要があります プログラム言語には 人間が書いたプログラムを一度計算機用に翻訳したのち計算を実行するものと 人間が書いたプログラムを計算機が読んでそのまま実行するものとがあります ( 若干不正確な説明ですが ) 前者を システム言語

IPSJ SIG Technical Report Vol.2017-CVIM-207 No /5/10 GAN 1,a) 2,b) Generative Adversarial Networks GAN GAN CIFAR-10 10% GAN GAN Stacked GAN Sta

1,a) 2,b) Generative Adversarial Networks CIFAR-10 10% Stacked Stacked 8.9% CNN 1. ILSVRC 1000 50000 5000 Convolutional Neural Network(CNN) [3] Stacked [4] 1 2 a) y.kono@chiba-u.jp b) kawa@faculty.chiba-u.jp

Outlook2010 の メール 連絡先 に関連する内容を解説します 注意 :Outlook2007 と Outlook2010 では 基本操作 基本画面が違うため この資料では Outlook2010 のみで参考にしてください Outlook2010 の画面構成について... 2 メールについて

Outlook2010 - メール 連絡先など - Outlook2010 の メール 連絡先 に関連する内容を解説します 注意 :Outlook2007 と Outlook2010 では 基本操作 基本画面が違うため この資料では Outlook2010 のみで参考にしてください Outlook2010 の画面構成について... 2 メールについて... 3 画面構成と操作... 3 人物情報ウィンドウ...

Microsoft PowerPoint - sousa pptx

はじめに 情報機器の操作 ( 第 2 回 ) 産業技術科学科多 知正 htada@kyokyo-u.ac.jp A323 この講義のWWWページ http://teched.kyokyo-u.ac.jp/~htada/class/sousa/ 演習で使うデータ等はここにおいておきます お気に り に登録しておいてください 別に気に ってなくてもしてください 2011/4/19 1 2011/4/19

自然言語処理23_175

2 Sequence Alignment as a Set Partitioning Problem Masaaki Nishino,JunSuzuki, Shunji Umetani, Tsutomu Hirao and Masaaki Nagata Sequence alignment, which involves aligning elements of two given sequences,

: : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : : :

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

国際会議参加レポート ქ No. 3 Oct ॸय़५ॺऊ भ ધဿ ল 㻦㻌㻜㻚㻥㻟㻢 㻦㻌㻜㻚㻜㻜㻟 㻦㻌㻜㻚㻜㻣㻡 ᡭ 㻦㻌㻜㻚㻝㻜㻟 㻦㻌㻜㻚㻥㻞㻤 㻦㻌㻜㻚㻥㻢㻡 㻦㻌㻜㻚㻤㻠㻟 ᡭ 㻦㻌㻜㻚㻝㻟㻞 㻦㻌㻜㻚㻤㻠㻟 㻦㻌㻜㻚㻜㻜㻝 㻦㻌㻜㻚㻣㻢㻞 ᡭ 㻦㻌㻜㻚㻤㻡㻞 㣗䜉䜛 㻦㻌

ACL2013, 1 grounded language learning/acquisitionobject and scene recognition image retrieval human robot interaction ACL-2013 ACL-2013 (Yu and Siskind 2013) 2 2.1 Models of Semantic Representation with

京都立石神井高等学校平成 31 年度教科 ( 外国語 ( 英語 ) ) 科目 ( 英語表現 Ⅱ ) 年間授業計 ( 標準 α) 教 科 : 外国語 ( 英語 ) 科目 : 英語表現 Ⅱ 単位数 : 2 単位 対象学年組 : 第 2 学年 A 組 ~G 組 教科担当者 :(A 組 : 岡本 松井 )(

京都立石神井高等学校平成 3 年度教科 ( 外国語 ( 英語 ) ) 科目 ( 英語表現 Ⅱ ) 年間授業計 ( 標準 α) 教 科 : 外国語 ( 英語 ) 科目 : 英語表現 Ⅱ 単位数 : 単位 対象学年組 : 第 学年 A 組 ~G 組 教科担当者 :(A 組 : 岡本 松井 )(BC 組発展 : 松井 標準 α: 柳田 標準 β: 岡本 )(DE 組発展 : 川原 標準 α: 松井標準 β:

IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-CVIM-187 No /5/30 1,a) 1,b), 1,,,,,,, (DNN),,,, 2 (CNN),, 1.,,,,,,,,,,,,,,,,,, [1], [6], [7], [12], [13]., [

,a),b),,,,,,,, (DNN),,,, (CNN),,.,,,,,,,,,,,,,,,,,, [], [6], [7], [], [3]., [8], [0], [7],,,, Tohoku University a) omokawa@vision.is.tohoku.ac.jp b) okatani@vision.is.tohoku.ac.jp, [3],, (DNN), DNN, [3],

A3_ペラ

とは メカトロニクス エレクトロニクスおよび関連する専門領域の最新技術と 製品が展示され 各領域に対応した技術シンポジウムが開催される アジ ア最大級の専門トレードショー カンファレンスです 各要素技術が一堂 に会することで 相互の技術の関連性が最大限に引き出され 幅広い分野 の開発設計 生産技術者にとって 未来をかたちづくる最新情報を得る場 課題解決のための商談の場 となっています TECHNO-FRONTIER

2008 : 80725872 1 2 2 3 2.1.......................................... 3 2.2....................................... 3 2.3......................................... 4 2.4 ()..................................

¥ì¥·¥Ô¤Î¸À¸ì½èÍý¤Î¸½¾õ

2013 8 18 Table of Contents = + 1. 2. 3. 4. 5. etc. 1. ( + + ( )) 2. :,,,,,, (MUC 1 ) 3. 4. (subj: person, i-obj: org. ) 1 Message Understanding Conference ( ) UGC 2 ( ) : : 2 User-Generated Content [

Microsoft PowerPoint ppt

統計と情報処理第 05 回 MS-Excel の基礎 本日の内容 絶対参照と相対参照の使い分け グラフの書き方の基礎 MS-WordへのExcelの貼り付け 先週の Excel ファイル 160511.xls を引き続き使用します 1 2/36 絶対参照と相対参照 絶対参照と相対参照の使い分け Excel では セルを絶対参照と相対参照で参照することができます それぞれ 絶対参照は セルの位置を座標

els08ws-kuroda-slides.key

NICT 26 2008/11/15, Word Sketch Engine (Kilgarriff & Tugwell 01; Srdanovic, et al. 08) ( ) I-Language Grammar is Grammar and Usage is Usage (Newmeyer 03) (is-a ) ( )?? () // () ()???? ? ( )?? ( ) Web ??

mycards の使い方 1. カードの登録方法 2. カードセットの作成と編集 3. STUDY モードについて 4. CHALLENGE モードについて 5. カード閲覧 について 6. 設定 について 1. カードの登録方法 mycards のトップページから 以下の方法で登録ができます レッ

mycards の使い方 1. カードの登録方法 2. カードセットの作成と編集 3. STUDY モードについて 4. CHALLENGE モードについて 5. カード閲覧 について 6. 設定 について 1. カードの登録方法 mycards のトップページから 以下の方法で登録ができます レッスンからの単語とフレーズ ( レッスンでインストラクターが入力した単語やフレーズ ) 自分で仮登録した単語とフレーズ

SICE東北支部研究集会資料（2017年）

307 (2017.2.27) 307-8 Deep Convolutional Neural Network X Detecting Masses in Mammograms Based on Transfer Learning of A Deep Convolutional Neural Network Shintaro Suzuki, Xiaoyong Zhang, Noriyasu Homma,

情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report Vol.2015-GI-34 No /7/ % Selections of Discarding Mahjong Piece Using Neural Network Matsui

2 3 2000 3.3% Selections of Discarding Mahjong Piece Using Neural Network Matsui Kazuaki Matoba Ryuichi 2 Abstract: Mahjong is one of games with imperfect information, and its rule is very complicated

_AAMT/Japio特許翻訳研究会.key

2017/02/10 D2 ( ) 2015 3 2015 4 ~ 2016 8~11 : 2016 11 ( )!? 11 Google+ = = ( + ) (NMT) 1 ( ) Google (Wu et al., 2016) NMT news test 2013 BLEU score ( ) (: http://homepages.inf.ed.ac.uk/rsennric/amta2016.pdf)

Kintsch, W. 1994 Text comprehension, memory, and learning. American Psychologist, 49, 294-303. Leon, J. A., & Penalba, G. E. 2002 Understanding causality and temporal sequences in scientific discourse.

Modal Phrase MP because but 2 IP Inflection Phrase IP as long as if IP 3 VP Verb Phrase VP while before [ MP MP [ IP IP [ VP VP ]]] [ MP [ IP [ VP ]]]

30 4 2016 3 pp.195-209. 2014 N=23 (S)AdvOV (S)OAdvV 2 N=17 (S)OAdvV 2014 3, 2008 Koizumi 1993 3 MP IP VP 1 MP 2006 2002 195 Modal Phrase MP because but 2 IP Inflection Phrase IP as long as if IP 3 VP Verb

AI技術の紹介とセンサーデータ解析への応用

AI を活用したセンサーデータ解析 MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリンググループアプリケーションエンジニア吉田剛士 2018 The MathWorks, Inc. 1 AI を活用したセンサーデータ解析 11:20-11:50 MATLAB による AI 作成 アプリを使った簡易的な解析 学習モデルのパラメータ自動調整 学習モデルのスタンドアロン化 2 課題 : ターボファンエンジンの予知保全

◎phpapi.indd

PHP や HTML の知識がなくても大丈夫 PHP や HTML の基本も学べる FileMaker データベースを Web に公開したい FileMaker を使って動的な Web サイトを作りたい FileMaker しか知らない人が Web アプリケーションを作れるようになる! はじめに まず 本書を手に取ってくださりありがとうございます 本書はある程度 FileMaker Pro の扱いに慣れ

PowerPoint プレゼンテーション

Gartner Symposium/ITxpo 2017 オープンシアターセッション (OT-12) ディープラーニングは万能なのか? 2017 年 10 月 31 日株式会社 NTT データ数理システム 目次 1. NTTデータ数理システムのご紹介 2. Deep Learningの最近の動向 3. Deep Learning 事例紹介 4. まとめ 2 NTT データ数理システムのご紹介 会社名

03_特集2_3校_0929.indd

MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY Vol. 35 No. 4 September 2017 187 CT 1 1 convolutional neural network; ConvNet CT CT ConvNet 2D ConvNet CT ConvNet CT CT Med Imag Tech 35 4 : 187 193, 2017 1. CT MR 1 501-1194

Poincaré Embedding による 分散表現の獲得 M1 橋本隼人 森信介 京都大学情報学研究科 / 学術情報メディアセンター森研究室 1

Poincaré Embedding による 分散表現の獲得 M1 橋本隼人 森信介 京都大学情報学研究科 / 学術情報メディアセンター森研究室 1 おしらせ 予稿集から変更 ネガティブサンプリングの式 追加実験 ご意見等は予稿のアドレスかこちらへ http://www.ar.media.kyoto-u.ac.jp/ 京都大学森研究室自然言語処理

【第一稿】論文執筆のためのワード活用術 (1).docx.docx

ワード活用マニュアル レポート 論文の作成に欠かせない Word の使い方を勉強しましょう ワードはみんなの味方です 使いこなせればレポート 論文の強い味方になってくれます 就職してからも必要とされるスキルなのでこの機会に基本的なところをおさえちゃいましょう 各セクションの最後に練習問題があるので HP に添付されているワークシート (http://www.tufs.ac.jp/common/library/lc/word_work.docx)

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 /

IPSJ-TOD

Vol. 3 No. 2 91 101 (June 2010) 1 1 1 2 1 TSC2 Automatic Evaluation of Text Summaries by Using Paraphrase Kazuho Hirahara, 1 Hidetsugu Nanba, 1 Toshiyuki Takezawa 1 and Manabu Okumura 2 The evaluation

Machine Learning for NLP

自然言語処理におけるディープラーニングの発展 Yuta Tsuboi IBM Research Tokyo yutat@jp.ibm.com 2015-03-16 出版予定のサーベイ論文の内容を元にお話します 坪井祐太, 自然言語処理におけるディープラーニングの発展, オペレーションズ リサーチ, Vol.60, No.4 (In press) 自然言語処理 (Natural Language Processing;

IPSJ SIG Technical Report Vol.2012-CG-149 No.13 Vol.2012-CVIM-184 No /12/4 3 1,a) ( ) DB 3D DB 2D,,,, PnP(Perspective n-point), Ransa

3,a) 3 3 ( ) DB 3D DB 2D,,,, PnP(Perspective n-point), Ransac. DB [] [2] 3 DB Web Web DB Web NTT NTT Media Intelligence Laboratories, - Hikarinooka Yokosuka-Shi, Kanagawa 239-0847 Japan a) yabushita.hiroko@lab.ntt.co.jp

[1] SBS [2] SBS Random Forests[3] Random Forests ii

Random Forests 2013 3 A Graduation Thesis of College of Engineering, Chubu University Proposal of an efficient feature selection using the contribution rate of Random Forests Katsuya Shimazaki [1] SBS

,,, Twitter,,, ( ), 2. [1],,, ( ),,.,, Sungho Jeon [2], Twitter 4 URL, SVM,, , , URL F., SVM,, 4 SVM, F,.,,,,, [3], 1 [2] Step Entered

DEIM Forum 2016 C5-1 182-8585 1-5-1 E-mail: saitoh-ryoh@uec.ac.jp, terada.minoru@uec.ac.jp Twitter,, Twitter,,, Bag of Words, Latent Semantic Indexing,.,,,, Twitter,, Twitter,, 1. SNS, SNS Twitter 1,,,

PowerPoint プレゼンテーション

テンプレートサイト更新方法マニュアル PC ( パソコン ) 版 目次 1. ログイン 2. ブログの更新手順 3. ブログに画像を入れる方法 ( 画像のアップロード ) 4. 画像の縮小方法 5. ブログにYOU TUBEの動画を入れる方法 ( 動画 (Youtube) のアップ方法 ) 6. ブログカテゴリーの追加方法 7. 営業カレンダーの更新方法 8. 商品メニュー記事の追加方法 9. 固定ページについて

(MIRU2008) HOG Histograms of Oriented Gradients (HOG)

(MIRU2008) 2008 7 HOG - - E-mail: katsu0920@me.cs.scitec.kobe-u.ac.jp, {takigu,ariki}@kobe-u.ac.jp Histograms of Oriented Gradients (HOG) HOG Shape Contexts HOG 5.5 Histograms of Oriented Gradients D Human

letter by letter reading read R, E, A, D 1

3 2009 10 14 1 1.1 1 1.2 1 letter by letter reading read R, E, A, D 1 1.3 1.4 Exner s writing center hypergraphia, micrographia hypergraphia micrographia 2 3 phonological dyslexia surface dyslexia deep

============================== < 第 6 章 > 高校生 大学生 社会人の反応 ============================== 本調査研究では 高校生が社会に出ていく上での実効性のある資質 能力の重要性が感じられ また 調査問題そのものについての興味 関

============================== < 第 6 章 > 高校生 大学生 社会人の反応 ============================== 本調査研究では 高校生が社会に出ていく上での実効性のある資質 能力の重要性が感じられ また 調査問題そのものについての興味 関心を持つことができるように かつ 教師にとっても指導法の検討材料にするためのデータを収集するために 高校生だけではなく

NAACL2018参加報告

NAACL2018 参加報告 東京工業大学上垣外英剛 1 NAACL2018 自己紹介 上垣外英剛 ( かみがいとひでたか ) 東工大高村研で博士取得 (2017/3) 昨年まで NTT コミュニケーション科学基礎研究所でポスドク (2017/4~2018/3) 現在東工大奥村研助教 (2018/4~) 今まで行ってきた研究機械翻訳 自動要約 句構造解析 2 NAACL2018 自己紹介 上垣外英剛

& 3 3 ' ' (., (Pixel), (Light Intensity) (Random Variable). (Joint Probability). V., V = {,,, V }. i x i x = (x, x,, x V ) T. x i i (State Variable),

.... Deeping and Expansion of Large-Scale Random Fields and Probabilistic Image Processing Kazuyuki Tanaka The mathematical frameworks of probabilistic image processing are formulated by means of Markov

untitled

DEIM Forum 2019 B3-3 305 8573 1-1-1 305 8573 1-1-1 ( ) 151-0053 1-3-15 6F word2vec, An Interface for Browsing Topics of Know-How Sites Shuto KAWABATA, Ohkawa YOUHEI,WenbinNIU,ChenZHAO, Takehito UTSURO,and

目次 1. フラッシュ型スライド教材を作ってみよう 2 2. 文字が順に消えていくスライド教材を作ってみよう 5 3. 文字が順に現れるスライド教材を作ってみよう 8 4. 音声とともに文字の色が変わるスライド教材を作ってみよう スライド教材を種類別にまとめてみよう 14 * 実践事例集

タスク型リーディング授業 による中 高等学校英語科の授業づくり 実践事例集 C 音読用 ICT 教材 作成ガイド 編 中学校外国語第 2 学年 高等学校外国語第 2 学年 プレゼンテーションソフトを使って 誰もが簡単に作成できる教材です 平成 27 年 (2015 年 )2 月滋賀県総合教育センター 目次 1. フラッシュ型スライド教材を作ってみよう 2 2. 文字が順に消えていくスライド教材を作ってみよう

E 2017 [ 03] (DAG; Directed Acyclic Graph) [ 13, Mori 14] DAG ( ) Mori [Mori 12] [McDonald 05] [Hamada 00] 2. Mori [Mori 12] Mori Mori Momouchi

Original Paper Extracting Semantic Structure from Procedual Texts Hirokuni Maeta Yoko Yamakata Shinsuke Mori Cybozu, Inc. hirokuni.maeta@gmail.com Graduate School of Information Science and Technology,

演習：キャップハンディ ～言葉のわからない人の疑似体験～

2 日目 10:50 演習 強度行動障害とコミュニケーション 2017 年 10 月 18 日 テキスト p.37-53 - 言葉のわからない人の疑似体験 - 太陽の里福祉会生活支援センター ぷらねっと 八木澤 新治 演習で使う物 指示書 A B : それぞれ受講者 2 枚 スケジュール 時間間隔内容 20 分間演習のねらい 進め方 20 分間演習の説明 準備 20 分間演習 1 の実施と振り返り

IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-SLP-98 No /10/25 1,a) 1 ( Q&A ) ( ) YJVOICE Development of speech recognition and natural language processing

1,a) 1 ( Q&A ) ( ) YJVOICE Development of speech recognition and natural language processing for ONSEI Assist service Abstract: ONSEI Assist is a voice dialog application for mobile devices that enables

untitled

DEIM Forum 2019 C1-2 305-8573 1-1-1 305-8573 1-1-1 () 151-0053 1-3-15 6F QA,,,, Detecting and Analysing Chinese Web Sites for Collecting Know-How Knowledge Wenbin NIU, Yohei OHKAWA,ShutoKAWABATA,ChenZHAO,TianNIE,

計量国語学 アーカイブ ID KK 種別 特集 招待論文 A タイトル Webコーパスの概念と種類, 利用価値 語史研究の情報源としてのWebコーパス Title The Concept, Types and Utility of Web Corpora: Web Corpora as

計量国語学 アーカイブ ID KK300601 種別 特集 招待論文 A タイトル Webコーパスの概念と種類, 利用価値 語史研究の情報源としてのWebコーパス Title The Concept, Types and Utility of Web Corpora: Web Corpora as a Source of Information for Etymological Studies 著者

書式に示すように表示したい文字列をダブルクォーテーション (") の間に書けば良い ダブルクォーテーションで囲まれた文字列は 文字列リテラル と呼ばれる プログラム中では以下のように用いる プログラム例 1 printf(" 情報処理基礎 "); printf("c 言語の練習 "); printf

情報処理基礎 C 言語についてプログラミング言語は 1950 年以前の機械語 アセンブリ言語 ( アセンブラ ) の開発を始めとして 現在までに非常に多くの言語が開発 発表された 情報処理基礎で習う C 言語は 1972 年にアメリカの AT&T ベル研究所でオペレーションシステムである UNIX を作成するために開発された C 言語は現在使われている多数のプログラミング言語に大きな影響を与えている

it-ken_open.key

深層学習技術の進展 ImageNet Classification 画像認識 音声認識 自然言語処理 機械翻訳 深層学習技術は これらの分野において 特に圧倒的な強みを見せている Figure (Left) Eight ILSVRC-2010 test Deep images and the cited4: from: ``ImageNet Classification with Networks et

フトを用いて 質問項目間の相関関係に着目し 分析することにした 2 研究目的 全国学力 学習状況調査結果の分析を通して 本県の児童生徒の国語及び算数 数学の学習 に対する関心 意欲の傾向を考察する 3 研究方法平成 25 年度全国学力 学習状況調査の児童生徒質問紙のうち 国語及び算数 数学の学習に対

学習に対する関心 意欲等についてのデータ分析 平成 25 年度全国学力 学習状況調査質問紙調査から 教科教育部 要旨平成 25 年度 全国学力 学習状況調査 の学習に対する関心 意欲等に関する質問項目に対する本県の児童生徒の回答状況について 統計処理ソフトを用いて 質問項目間の相関関係に着目し分析したところ 国語の学習に対する意識と算数 数学の学習に対する意識に校種間で違いがあることが分かった キーワード

(Microsoft Word - JCLWorkshop2013_2\214\303\213{.doc)

分類器の確信度確信度を用いたいた合議制合議制によるによる語義曖昧性解消語義曖昧性解消の unsupervised な領域適応 古宮嘉那子 ( 東京農工大学工学研究院 ) 奥村学 ( 東京工業大学精密工学研究所 ) 小谷善行 ( 東京農工大学工学研究院 ) Unsupervised Domain Adaptation in Word Sense Disambiguation Based upon the

トピックモデルの応用： 関係データ、ネットワークデータ

NTT コミュニケーション科学基礎研究所 石黒勝彦 2013/01/15-16 統計数理研究所会議室 1 1 画像認識系から尐し遅れますが 最近では音声 音響データに対してもトピックモデルが利用されるようになっています 2 1. どの特徴量を利用するか? 2. 時系列性をどう扱うか? 3 どの特徴量を利用して どうやって BoW 形式に変換するかを検討する必要があります MFCC: 音声認識などで広い範囲で利用される

PowerPoint プレゼンテーション

[SIGIR2013 勉強会 ] 2013 年 10 月 6 日 Session 6 Topic Modeling 担当 : 嫁兼 ( 同志社大学大学院 ), 孟 ( 同志社大学大学院 ), 杉田 ( 同志社大学 ) Topic Modeling An Unsupervised Topic Segmentation Model Incorporating Word Order 2 Shoaib Jameel,

CONTENTS

CONTENTS ングは パラジウム触媒でなくてもいいのです ノーベル賞 ではパラジウム触媒と書いているけど 鈴木カップリングは 触媒は必要なんだけど パラジウムでなくてもいいんです ニッケルでもいいし 最近は京都大学で鉄を使う方法も考案 されました 今の段階では 僕の感じではやっぱりパラジウ ムがベストだと思いますけどね ちょっとしたエピソードがあります 2003 年だったか 現在はアメリカにいるけど当時は英国のケンブリッジにいた

Microsoft PowerPoint - SSII_harada pptx

The state of the world The gathered data The processed data w d r I( W; D) I( W; R) The data processing theorem states that data processing can only destroy information. David J.C. MacKay. Information

言語資源活用ワークショップ 2019 発表論文集 半教師あり語義曖昧性解消における各ジャンルの語義なし用例文の利用 谷田部梨恵 ( 茨城大学大学院理工学研究科 ) 佐々木稔 ( 茨城大学工学部情報工学科 ) Semi-Supervised Word Sense Disambiguation Usin

半教師あり語義曖昧性解消における各ジャンルの語義なし用例文の利用 谷田部梨恵 ( 茨城大学大学院理工学研究科 ) 佐々木稔 ( 茨城大学工学部情報工学科 ) Semi-Supervised Word Sense Disambiguation Using Unlabeled Examples of Each Genre Rie Yatabe (Ibaraki University) Minoru Sasaki

演習：キャップハンディ ～言葉のわからない人の疑似体験～

1 日目 13:20 演習 強度行動障害と コミュニケーション テキスト p.37-53 - 言葉のわからない人の疑似体験 - 益子のぞみの里福祉会 レスパ 相田真也 演習で使う物 指示書 A B : それぞれ受講者 2 枚 スケジュール 時間間隔内容 13:20~13:40 20 分間演習のねらい 進め方 13:40~13:55 15 分間演習の説明 準備 13:55~14:15 20 分間演習

Q-Learning Support-Vector-Machine NIKKEI NET Infoseek MSN 10 1 12 22 170 121 10 9 15 12 22 85 2 85 10 i

21 Stock price forecast using text mining 1100323 2010 3 1 Q-Learning Support-Vector-Machine NIKKEI NET Infoseek MSN 10 1 12 22 170 121 10 9 15 12 22 85 2 85 10 i Abstract Stock price forecast using text