実テキストの情報分析のための頑健な言語処理基盤

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,

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 /

演習 レシピテキストの係り受け解析

実習 : レシピの言語処理の現状 京都大学 笹田鉄郎 前田浩邦 森信介 2013 年 8 月 18 日 1 公開に際しての注意 必要環境 Perl KyTea Eda Firefox (ver. 14.0.1 以前のバージョン ) 著作権の関係上 係り受け解析の実習で利用した学習コーパスを公開することはできません ご了承ください 目次 1. はじめに 2. 注意事項 3. アノテーション支援ツールPNAT

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

不満をバネに社会を改善するデータ ~株式会社不満買取センター~

不満をバネに社会を改善するデータ ~ 株式会社不満買取センター ~ 2016/11/30 NII IDR ユーザーフォーラム 1 不満買取センターとは? ネガティブ意見収集と分析で世の中の改善をしている企業です 2 不満買取センターとは? ネガティブ意見収集と分析で世の中の改善をしている企業です 3 不満買取センターとは? ネガティブ意見収集と分析で世の中の改善をしている企業です 1. 一般消費者から意見を集める

JUMAN++ version

JUMAN++ version 1.0 28 9 Morphological Analysis System JUMAN++ 1.0 Copyright 2016 Kyoto University All rights reserved. Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the License ); you may not use this

Morphological Analysis System JUMAN Copyright 2016 Kyoto University All rights reserved. Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the Li

JUMAN++ version 1.01 28 9 Morphological Analysis System JUMAN++ 1.01 Copyright 2016 Kyoto University All rights reserved. Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the License ); you may not use

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)

コーパスを用いた中国語ネット語の判定システム 竇梓瑜 ( 東京農工大学工学府情報工学専攻 ) 古宮嘉那子 ( 東京農工大学工学研究院先端情報科学部門 ) 小谷善行 ( 東京農工大学工学研究院先端情報科学部門 ) A Detection System of Chinese Netspeak Using

コーパスを用いた中国語ネット語の判定システム 竇梓瑜 ( 東京農工大学工学府情報工学専攻 ) 古宮嘉那子 ( 東京農工大学工学研究院先端情報科学部門 ) 小谷善行 ( 東京農工大学工学研究院先端情報科学部門 ) A Detection System of Chinese Netspeak Using Text Corpus Ziyu Dou(Graduate School of Engineering,

(NICT) ( ) ( ) (NEC) ( )

(NICT) ( ) () (NEC) ( ) ! Paraphrase (Paraphrasing) l l ! l h"p://paraphrasing.org/bib- cat.html l 12 50 l 640 (2014 6)! l l l l l l ! [ ] 2! [ ] ( )! :............ 1 2 1 = 2 = ! [ ]! [ ]! :............

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x i 2 x x i i 1 i xi+ 1xi+ 2x i+ 3 健康児に本剤を接種し ( 窓幅 3 n-gram 長の上限 3 の場合 ) 文字 ( 種 )1-gram: -3/ 児 (K) -2/ に (H) -1/ 本 (K) 1/ 剤 (K) 2/ を (H) 3/ 接 (K) 文字 (

1. 2 1 NEUBIG Graham 1 1 1 Improving Part-of-Speech Tagging by Combining Pointwise and Sequence-based Predictors Yosuke NAKATA, 1 Graham NEUBIG, 1 Shinsuke MORI 1 and Tatsuya KAWAHARA 1 This paper proposes

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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 [

MeCab 汎用日本語形態素解析エンジン

日本語解析ツール MeCab, CaboCha の紹介 工藤拓 形態素解析とは 文を単語に区切り品詞を同定する処理 明示的な単語境界が無い言語では必須の処理 全文検索 Spam フィルタリング人工無能... 以下の 3 つの処理 単語への分かち書き (tokenization) 活用語処理 (stemming, lemmatization) 品詞同定 (part-of-speech tagging)

多言語版「チュウ太のweb辞書」を用いた語彙学習

< 日本語教育と AI: 研究実践例と今後の課題 > 読解支援システムへの AI 活用の可能性と留意点 東京国際大学 川村よし子 読解支援システムへの AI 活用の可能性と留意点 はじめに 1. 読解支援システムと自然言語処理技術 2. リーディング チュウ太 3. チュウ太のWeb 辞書 4. チュウ太のやさしくなーれ 5.AI 活用の可能性と留意点 はじめに はじめに AI( 人工知能 ) とは?

共起頻度は, そのものです. 例えば, 野球 の Dice 係数の上位の単語は, サッカー : 格闘技 : プロ野球 : ゴルフ : テニス : 試合 : 選手 : 高校野球 :0.157

単語共起頻度データベース (Version 1) 2009/12/24 初版 2010/03/31 2 版 ( ファイル容量の追記 ) 概要 本データベースは, 大量のウェブ文書を用いて, 様々な条件で2つの単語が共に出現する頻度 ( 共起頻度 ) を計算し, 各単語について,3 種の共起スコアの高い順に, 単語とそのスコアを記録したものです. 3 種類の共起スコアとは,Dice 係数, ディスカウンティングファクター有りの相互情報量

研究背景 センサなどによって観測される情報の多くは時系列列データ たくさんの時系列列データの中から有益な情報を取得し その内容を理理解する 手法の開発が重要 取得された情報をより抽象度度の 高いレベルで表現 時系列列データの振る舞いを 言語で説明する 手法の開発 HandRight_x HandRi

高次元の時系列列データの潜在意味 解析に基づく 言語化 手法の開発 小林林 一郎郎 お茶茶の 水 女女 子 大学 研究背景 センサなどによって観測される情報の多くは時系列列データ たくさんの時系列列データの中から有益な情報を取得し その内容を理理解する 手法の開発が重要 取得された情報をより抽象度度の 高いレベルで表現 時系列列データの振る舞いを 言語で説明する 手法の開発 HandRight_x

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道路の区間 ID テーブルの関連付け方法 ( 一般利用者向け ) 自者地図に道路ネットワークが設定されていない利用者 ( 道路の区間 IDテーブルに該当する道路 NWを作成し関連付け ) 目次 本書の位置づけ 2 Ⅰ. 既存地図データへの設定方法の解説 5 Ⅱ. 更新方法の解説 13 1 本書の位置づけ 1) 背景 平成 24 年より 一般財団法人日本デジタル道路地図協会 ( 以降 DRM 協会 という

< 本件に関する問い合わせ先 > 知識創成コミュニケーション研究センター言語基盤グループ村田真樹 Tel: Fax: < 広報問い合わせ先 > 総合企画部広報室報道担当 Tel: Fax: < 用語解説

報道発表 数値 固有名詞情報の抽出可視化を商用で業界初の実現 ~テキスト情報からマーケティング情報や社会動向を簡易に摘出 図式化が可能に! ~ 平成 20 年 9 月 30 日 独立行政法人情報通信研究機構 ( 以下 NICT という 理事長: 宮原秀夫 ) の言語基盤グループの村田主任研究員他は 株式会社数理システム ( 代表取締役社長 : 山下浩 ) と共同で Web 上のニュースサイトなどの膨大なテキスト情報から

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

<43534A2F925A925088CA814592B CA B835E B D836A B202D B B69>

短単位 長単位データマニュアル ver.1.0 (2004-03-24) 山口昌也, 小椋秀樹, 西川賢哉, 石塚京子, 木村睦子 ( 国立国語研究所 ) 内元清貴 ( 情報通信研究機構 ) 目次 1. はじめに 2. 収録内容 3. データ形式 3.1 ファイル形式とファイル名 3.2 短単位 長単位混合形式概要実例各フィールドの説明 3.3 長単位形式概要実例各フィールドの説明 4. 転記テキストとの関係

version 1.8 12 4 Copyright c 2000 1 1 2 2 2.1........................................... 2 2.2......................................... 2 2.3........................................ 2 2.4......................................

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スタートガイド 一般ユーザー向け この情報は 2017 年 7 月現在の内容です MTrans では 継続的に様々な機能改善を行っているため 実際の画面やボタンの名称などが異なる場合があります 目次 1. テキスト情報を入力する 2 1-a. テキストを直接入力する 1-b. ファイルをアップロードする 1-c. 文字制限について 2. 自動翻訳を開始する 3 2-a. 言語を選択する 2-b. 翻訳スタート

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

/27 (13 8/24) (9/27) (9/27) / / / /16 12

79 7 79 6 14 7/8 710 10 () 9 13 9/17 610 13 9/27 49 7 14 7/8 810 1 15 8/16 11 811 1 13 9/27 (13 8/24) (9/27) (9/27) 49 15 7/12 78 15 7/27 57 1 13 8/24 15 8/16 12 810 10 40 1 Wikipedia 13 8/18, 8/28 79

テキストマイニングの登場 テキストデータのような定性データは 大量のデータ を分析することで安定した傾向が見いだせますが 人 手で大量のテキストデータを分析することは現実的に はほとんど不可能でした テキストマイニングの登場によって 大量のデータを 統一的な視点 基準から少ない労力で分析することが

テキストマイニングの登場 テキストデータのような定性データは 大量のデータ を分析することで安定した傾向が見いだせますが 人 手で大量のテキストデータを分析することは現実的に はほとんど不可能でした テキストマイニングの登場によって 大量のデータを 統一的な視点 基準から少ない労力で分析することが 可能になりました テキストマイニングは 世の中で流行っている話題 や 人々のニーズや不満を定量的に把握する手段とし

NLP プログラミング勉強会 4 単語分割 自然言語処理プログラミング勉強会 4 - 単語分割 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 4 - 単語分割 Graham Neubig 奈良先端科学技術大学院大学 (NAIST) 1 単語分割とは 日本語や中国語 タイ語などは英語と違って単語の間に空白を使わない 単語分割を行う 単語分割は単語の間に明示的な区切りを入れる 単語分割を行う 2 必要なプログラミング技術 : 部分文字列 文字列の一部からなる部分文字列を作る方法 $./my-program.py

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

DEIM Forum 2019 H Web 1 Tripadvisor

DEIM Forum 2019 H7-2 163 8677 1 24 2 E-mail: em18011@ns.kogakuin.ac.jp, kitayama@cc.kogakuin.ac.jp Web 1 Tripadvisor 1 2 1 1https://www.tripadvisor.com/ 2https://www.jalan.net/kankou/ 1 2 3 4 5 6 7 2 2.

スライド 1

NTT Information Sharing Platform Laboratories NTT 情報流通プラットフォーム研究所 セマンティック Web 技術を用いた社内情報の連携 森田大翼 飯塚京士 ( 日本電信電話株式会社 NTT 情報流通プラットフォーム研究所 ) セマンティック Web コンファレンス 2012 2012 年 3 月 8 日 ( 木 ) 2012 NTT Information

(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

1 見出し1

9.17.1 現況調査 (1) 調査事項及びその選択理由調査事項及びその選択理由は 表 9.17-1 に示すとおりである 調査事項 1 交通量等の状況 2 道路等の状況 3 土地利用の状況 4 規制等の状況 表 9.17-1 調査事項及びその選択理由 選択理由事業の実施に伴い交通渋滞の発生又は解消等 交通量及び交通流の変化が考えられることから 計画地及びその周辺について 左記の事項に係る調査が必要である

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

Exfront4.1.0リリースノート

Exfront4.6.1 リリースノート 4.6.1 / 2018 年 6 月 1 日 Exfront4.6.1 リリースノート June 1, 2018 目次 1. 概要...2 2. 最新ミドルウェアへの対応...3 2.1. 全文検索エンジン Apache Solr 7.3.1 への対応...3 2.2. データベース PostgreSQL 10 への対応...3 2.3. アプリケーションサーバー

(Microsoft Word - deim2009\215\305\217I\224\305_kobayashi.docx)

DEIM Forum 2009 C6-4 Web 上のレビュー情報からユーザが重要視する製品の特徴を抽出する手法の提案 小林大祐 井上潮 東京電機大学工学研究科 101-8457 東京都千代田区神田錦町 2-2 E-mail: 08gmc13@ed.cck.dendai.ac.jp, inoue@c.dendai.ac.jp あらまし製品のレビューを書くための Web サイトが存在し, 利用者も多い.

レビューテキストの書き の評価視点に対する評価点の推定 29 3

JAIST Reposi https://dspace.j Title レヒ ューテキストの書き手の評価視点に対する評価 点の推定 Author(s) 張, 博 Citation Issue Date 2017-03 Type Thesis or Dissertation Text version author URL http://hdl.handle.net/10119/14154 Rights

3.BCCWJ における固有表現抽出のエラー分析手法 3.1 BCCWJ における KNP のエラー分析今回エラーの分析をするにあたって BCCWJ のうち YAHOO! 知恵袋 白書 YAHOO! ブログ 書籍 雑誌 新聞 の 6 つからランダムサンプリングした計 136 個のテキストに対して人手

BCCWJ における固有表現抽出のエラー分析 市原正陽 ( 茨城大学工学部情報工学科 ) 山崎舞子 ( 東京工業大学大学院総合理工学研究科 ) 古宮嘉那子 ( 茨城大学工学部情報工学科 ) Error Analysis of Named Entity Extraction in BCCWJ Masaaki Ichihara(Department of Computer and Information

電子ブック 基本制作説明書

電子ブック 基本制作説明書 01 基本制作説明 Finder は 3ステップの簡単操作で リッチコンテンツの電子ブックを作成することができます Step 1 PDF をアップロードしてください Step 2 マルチメディアを配置します Step 3 電子ブックを公開して完成します 1 単ページの縦横サイズがすべて同じサイズに揃えた JPEG または PDF を用意して アップロードしてください 2

1 見出し1

9.16.1 現況調査 (1) 調査事項及びその選択理由調査事項及びその選択理由は 表 9.16-1 に示すとおりである 調査事項 1 交通量等の状況 2 道路等の状況 3 土地利用の状況 4 規制等の状況 表 9.16-1 調査事項及びその選択理由 選択理由事業の実施に伴い交通渋滞の発生又は解消等 交通量及び交通流の変化が考えられることから 計画地及びその周辺について 左記の事項に係る調査が必要である

1 見出し1

9.17.1 現況調査 (1) 調査事項及びその選択理由調査事項及びその選択理由は 表 9.17-1 に示すとおりである 調査事項 1 交通量等の状況 2 道路等の状況 3 土地利用の状況 4 規制等の状況 表 9.17-1 調査事項及びその選択理由 選択理由事業の実施に伴い交通渋滞の発生又は解消等 交通量及び交通流の変化が考えられることから 計画地及びその周辺について 左記の事項に係る調査が必要である

マルチエージェントシステムグループの研究計画

言語グリッド 言語グリッドは 機械翻訳サービスと ユーザが作成した辞書サービスや用例対訳サービスを連携させることができるため 利用現場に応じた 精度の高い翻訳結果が得られます 言語グリッドを実現しているソフトウェアは 独立行政法人情報通信研究機構 (NICT) 言語グリッドプロジェクトによって 2006 年 4 月から研究開発され オープンソースソフトウェアとして公開されています 大学 研究機関 企業

SAS_user_2015_fukiya01

Base SAS とオープンソースだけで行うテキストマイニングの検討 (MeCab, CaboCha 及び Word2Vec の連携について ) 吹谷芳博株式会社エスアールディデータマネジメント統計解析室 Consideration of text mining only by means of Base SAS and Open Source. (Coordination of MeCab, CaboCha

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 1 1.2 1 1.3 1 2 3 2.1 3 2.1.1 4 2.1.2 4 2.1.3 5 2.2 6 2.3 7 3 8 3.1 8 3.2 9 3.2.1 9 3.2.2 10 3.3 11 3.4 12 3.5 13 4 14 4.1 14 4.2 14 4.3 15 1 1.1 20 17 30 1.2 2734 27 7 1.3 1 2 2 2.1 26 3 270 3.26

研究開発の概要のイメージ ①画像 音声 映像情報の分析技術 周辺コンテンツや他情報源から収集したテキスト情報の分析 画像特徴量分析による信憑性検証 Web画像の典型度 過不足性 W b画像の典型度 過不足性 整合性の分析 映像 音声の偏り分析や 映像 音声の偏り分析や 視聴者評価情報の分析 Webア

電気通信サービスにおける情報信憑性検証技術に関する研究開発 課題ア Webコンテンツ分析技術開発成果について 1. 施策の目標 ネットワーク上の文字 音声 画像 映像情報について 情報の信頼性を分析する技術を確立し 信頼できる情報を提供することで 誰でもが思いのまま 簡単に 信頼して コンテンツを取り扱い 高度に利活用できる環境を実現する 2. 研究開発の背景 画像 音声 映像情報がWebコンテンツの一部としてインターネット上に大量に流通しているが

Microsoft Word - 小佐ふるさとづくり計画_koba.doc

広報誌［なか］VOL.158

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2015. no521 6 2015.6 News 2015.6 News News 2015.6 2015.6 News News 2015.6 News 2015.6 2015.6 2015.6 2015.6 2015.6 2015.6 2015.6 2015.6 2015.6 2015.6 2015.6 2015.6 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

広報誌なか　新春号Vol.160

14.08月号.indd

2014. no511 8 News 2014.8 News 2014.8 News 2014.8 News 2014.8 2014.8 2014.8 News 2014.8 2014.8 2014.8 2014.8 2014.8 2014.8 2014.8 2014.8 2014.8 2014.8 2014.8 2014.8 2014.8 2014.8 2014.8 1 2 3 4 5 6 7 8

Microsoft Word - DEIM論文3.doc

DEIM Forum 2017 A2-1 ニュース記事を用いた時事問題自動作問システム 久田将史 前田亮 立命館大学情報理工学部 525-8577 滋賀県草津市野路東 1-1-1 E-mail: is0230kx@ed.ritsumei.ac.jp,amaeda@is.ritsumei.ac.jp あらまし コンピュータが問題を出題するシステムの多くが, あらかじめ用意しておいた問題文と解答を用いて出題してい

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電波の有効利用促進のための安全な無線 LAN の利用に関する普及啓発事業 ( 平成 28 年度 ) 公衆無線 LAN 利用に係る調査結果 総務省情報セキュリティ対策室 調査の概要 項目調査目的 背景調査の視点調査方法調査時期 内容 総務省では 2020 年オリンピック パラリンピックの東京開催を見据えて 観光立国を推進する観点から 関係省庁 関係団体とも協力しつつ 公衆無線 LAN の整備促進に取り組んでいる

Microsoft Word - 01.docx

京都大学 MU レーダーで宇宙ごみの姿を捉える ~ 観測波長より小さいスペースデブリのサイズやスピンの推定に成功 ~ 概要高度数百 km の地球周回軌道上にあるスペースデブリ ( 宇宙ごみ ) のうち レーダー観測装置の波長と比較して 大きさが同程度以下のスペースデブリのサイズ スピン 概形等の状態の推定をする観測手法を提案し 大型大気レーダーである京都大学生存圏研究所 MU レーダー ( 周波数

Microsoft Word 交通渋滞（有明アーバン）_181017

9.4.1 現況調査 (1) 調査事項及びその選択理由調査事項及びその選択理由は 表 9.4-1 に示すとおりである 調査事項 1 交通量等の状況 2 道路等の状況 3 土地利用の状況 4 規制等の状況 表 9.4-1 調査事項及びその選択理由選択理由 事業の実施に伴い交通渋滞の発生又は解消等 交通量及び交通流の変化が考えられることから 計画地及びその周辺について 左記の事項に係る調査が必要である

メール全文検索アプリケーション Sylph-Searcher のご紹介 SRA OSS, Inc. 日本支社技術部チーフエンジニア Sylpheed 開発者 山本博之 Copyright 2007 SRA OSS, Inc. Japan All right

メール全文検索アプリケーション Sylph-Searcher のご紹介 SRA OSS, Inc. 日本支社技術部チーフエンジニア Sylpheed 開発者 山本博之 yamamoto@sraoss.co.jp Sylph-Searcher とは Sylpheed 向け電子メール全文検索アプリケーション PostgreSQL 8.2の全文検索機能を利用 Linux/Unix Windows 2000

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効果を出すために以下の通り学習を進めてください レッスンごとに オンラインレッスン内容 と 事前学習 が設定させています 事前学習による インプット と レッスンによる アウトプット を繰り返すことで 効率的に 効果的にスピーキング力を身につけていきます インプット ( 事前学習 ) アウトプット ( レッスン ) 復習 ( 事後学習 ) インプット : レッスン前に語彙 表現の確認をし アウトプットしやすい脳を作り

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

迷惑メール対策[Barracuda]操作マニュアル

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