Trinkaの文法チェッカーは、単語の選択、語法、文体などの高度な文法チェックから、単語数の削減まで、包括的に英文を改善します Wordファイルの自動校正では、元の書式を保持したままの英文校正、スタイルガイドへの準拠などが可能で、変更履歴付きのファイルをダウンロードできます。原稿の言語スコアも確認いただけます。

OpenAIはGPT-3の次の研究を始めています． 世間がGPT-3のデモに湧き上がる中，OpenAIはScaling Lawに関する2本の論文をひっそりと公開しました． Scaling Lawを一言で説明するなら「Transformerの性能はたった3つの変数のべき乗則に支配されている」というものです． Scaling Lawはそれ単体だけなら興味深い話で終わるかもしれません．実際に英語圏でもあまり話題にあがっていません．しかし，この法則の本当の凄さに気づいている研究者もいて，なぜ話題にならないのか困惑しています． I am curious why people are not talking more about the OpenAI scaling law papers. For me, they seem very significant. What I heard so far:

こんにちは。nino_piraです。 先日、強化学習の資料の引用ツイートをしましたら、それなりに伸びたので、「もしかして、みんな強化学習に興味ある！？」と思い自分が読んだ&好きな資料をまとめてます。 また、ブログを書いているうちに「何を持って基礎とするか」などカテゴライズも自分の中でも行方不明になっていましたので、色々思うところはあると思いますが、暖かい目で読んで頂ければ幸いです。。。。 あくまでも私の経験 強化学習基礎系 [Qiita] DQN（Deep Q Network）を理解したので、Gopherくんの図を使って説明 [書籍]これからの強化学習 [pdf] (小南さん作成) 強化学習入門 [pdf] (通称) Sutton本第2版 [書籍] 機械学習スタートアップシリーズ　Pythonで学ぶ強化学習 [ブログ]強化学習 もう少し強化学習を詳しく知りたい系の人へ [書籍]速習 強化学

はじめに 英語論文を読み始めの頃、知らない単語、特に専門単語が多すぎてつまづくことがよくある。紙へ新出単語をリストアップしていくのも悪くはない。しかし、これをPythonにやらせたら楽になるのではないか、と思い表題のことをやってみた。今回は専門用語の意味を調べるところまでは行かなかったが、一般的な単語の意味を調べるところまではできた。 ipynbファイルは、ここに置いた。ダウンロードの仕方が分からない方はここをクリックするとzipファイルがダウンロードされる。 目次 0.論文pdfを収集。 1. 各pdfをそれぞれtxtに変換。 2. 作った各txtを１つにまとめる。 3. txt内の各単語の登場回数を調べる。 4. Mac内蔵辞書を使って単語帳（登場回数順）の作成。 0. 論文pdfを収集。 Google Scholarとかから拾ってくる。 1. 各pdfをそれぞれtxtに変換。 ターミ

前置き 自然言語処理分野の博士課程の学生です。言語理解みたいなものが興味の対象です 自然言語処理の研究に悩む の続きのつもりです（あらすじ参照） まだ悩んでいる あらすじ 自分の研究的なトピックは「機械による読解 machine reading comprehension 」です。雑に言うと、言語理解のモデル化のひとつの手段として「国語の文章題が解けるようなシステムを作る」のがこのトピックの目標です。ここ2,3年でそれなりな流行を見せており、大規模（問いが数万個、の単位）なデータセットが数多く出てきて、それを解くようなニューラルなシステムがたくさん提案されています。中には人間の精度に匹敵する性能を出せたものもあります。 しかしこのような進展を見ても、システムに人間と同等の文章読解力があるとは到底思えない感じがします。システムを評価する側のデータセットが簡単そうに見える、というのが大きな理由

原文 ベクトル空間における言語特徴量の効率的推定(Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space) Tomas Mikolov (2013) 1. 要約 「単語ベクトル(word vectors)」の効率的な学習方法の提示。Word2Vecというモデルに接続する考え方。 規模にして10億語超、語彙では100万語超の処理を試みる。 比較対象: 過去の言語処理規模では、1000万語レベルの処理が限界だった。 学習テクニックとして広く使われてきた手法は、次の3つである。 ①NNLM(Neural Network Language Model) 順伝播型NNを用いて、単語の特徴量を抽出する。教師データには、品詞タグ付けされたコーパスを用いる。 ②LSA(Latent Semantic Analysis) 精度はNNに劣る。教

What are structured abstracts? A structured abstract is an abstract with distinct, labeled sections (e.g., Introduction, Methods, Results, Discussion) for rapid comprehension (see Figure 1). What kinds of structures are used? Standardized formats for structured abstracts have been defined for original research studies, review articles and clinical practice guidelines (1,2). The IMRAD format (INTRO

これはFujitsu Advent Calendar 2016の11日目の記事です。 掲載内容は個人の意見・見解であり、富士通グループを代表するものではありません。なお、内容の正確性には注意を払っていますが無保証です。 はじめに この記事では先月今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2016年開催またはジャーナル掲載が2016年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2015年末ごろの論文も重要なものは採用しています。 以下の投稿も合わせてご覧ください。 2017年のディープラーニング論文100選 DeepLearning研究 2016年のまとめ 2016年の深層学習を用いた画像認識モデル foobarNet: ディープラーニング関連の○○Netまとめ NIPS2016実装集 ディープラーニングにとっての2016年 20

As if robocalling wasn’t already enough of a problem, the advent of easily accessible, realistic AI-powered writing and synthetic voice could supercharge the practice. The FCC aims to preempt th

Eriko Amano @sabarya 京都大学情報学研究科・工学部情報学科の研究成果です。(PDF) / “私たちはお土産にどの八ッ橋を買えばよいのか” htn.to/4JSMUx 2015-03-16 22:51:46

2014年1月17日 論文誌ジャーナル編集委員会 委員長　岡部寿男 Editorial Committee of the Journal of Information Processing Editor in Cheif　横田治夫 論文誌ジャーナルおよびJIP（Journal of Information Processing）では、これまで論文の査読をダブルブラインド制、すなわち著者には査読者名および担当編集委員名を知らせないとともに査読委員にも当該論文の著者名を知らせない状態で査読を行う方式を採ってきました。このたびシングルブラインド制、すなわち著者名を査読委員に開示する方式へと移行することになりました。 これは、本会の論文誌トランザクションを含む多くの学術論文誌でシングルブラインド制が採用されていること、厳密なダブルブラインド制を採るためには論文中の著者自身に対する言及を書き換えるこ

こんにちは．Machine Learning Advent Calendar (MLAC) 2013の14日目を担当します，[twitter:@kisa12012]です．普段は博士学生として，各地を放浪しながら機械学習の研究をしてます．今回の記事はボストンで執筆しています．現地時間(EST)での締切は守ったのでセーフ…ですよね？ 本日は機械学習の技術的な内容の話ではなく，筆者が実践している機械学習関連の情報収集方法について纏めます*1．大きく分けて，学会情報の管理・論文情報の収集・その他の三種について述べたいと思います．今回のトピックの多くは他の分野にも通用する話になっているかと思います．他の分野の方がどのように情報収集されているのかも気になるところです． 学会情報の管理 まずは学会情報の管理についてです．機械学習に関連するカンファレンスは（特に近年乱立気味で）非常に沢山あります．全てをチ