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。

人工知能（AI）はさまざまなことをうまくやってのける。その1つは大学の期末レポートだ。まあまあな出来だが、それでも率直に言ってすごいことだ。 これは、学生と教育者のためのリソースサイトEduRefの実験結果だ。この実験は、深層学習による言語予測モデル「GPT-3」が匿名でレポートを提出し、合格点を獲得できるかどうかを明らかにするというものだ。 EduRefは「われわれは複数の教授にレポートの課題を作ってもらい、その課題を大学を卒業したばかりの人々と学生のグループ、そしてGPT-3に提示してレポートを書かせた。GPT-3のものを含むレポートを匿名で教授に提出して採点させ、レポート提出者についての考察を聞くフォローアップ調査をした」という。その結果、AIは驚くべき自然言語能力を示した。 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）というこのAIは、20

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

LDA などのトピックモデルの評価指標として、Perplexity と Coherence の 2 つが広く使われています。 Perplexity はモデルの予測性能を測るための指標であり、Coherence は抽出されたトピックの品質を評価するための指標です。 トピックモデルは確率モデルであるため、Perplexity の定義は明確です。 一方、Coherence は「トピックが人間にとって分かりやすいかどうか」を評価する必要があるため、その算出方法について様々な議論があります。 本記事では、Coherence に関する研究の中で、主要な流れを作っている、特に重要な 5 つの論文をピックアップして紹介したいと思います。 Coherence とは Coherence は、「トピックが人間にとって分かりやすいか」を表す指標です。 例えば、トピックが { farmers, farm, food

We know what it’s like to have an amazing story concept but struggle to bring it to life. It’s frustrating when you can’t get your writing to do your ideas justice. “ When I started out... it was just me and ProWritingAid against the world basically. ”

英単語の語彙をどうやって増やしたらいいだろうか。やみくもに単語集みたいなものを順に覚えていくのも道程が長そうだ。また、一般論ではなく自分がよく書く分野に特化して語彙を増やしたい。ということで、テキストマイニングを使ってやる方法を考えてみた。方針は以下の通りである： 自分が今までに書いたすべての（英語）の文書を解析して、品詞ごとに出現回数でソートする。 つぎに、自分の所属するコミュニティの文書（たとえば自分がよく参加する学会に掲載される論文など）をなるべく大量にあつめて、同じように品詞ごとに出現回数でソートしておく。 両者を比較して、そのコミュニティでは使用頻度が高いにも関わらず、まだ使ったことのない単語を抽出して自分専用の「単語集」をつくる。 こうやって抽出された単語集を勉強すれば、一般的な単語集を使うよりも効率がいいのではないだろうかという目論みだ。対象となる分野を選んでいるのは、たとえ

インターネットの普及に伴いさまざまな情報を手軽に検索・引用できるようになりました。しかし、ネットに公開された論文や他人の文章をあたかも自分の著作であるかのように拝借する「剽窃(ひょうせつ)」行為が横行し、剽窃レポートを提出する学生や、中には剽窃論文を発表する研究者まで現れる始末で、剽窃行為は大きな社会問題になっています。そんな剽窃を絶対に許さないネットサービスが「剽窃チェッカー」です。 剽窃チェッカー：レポートなどの文がコピペかどうかチェックします http://plagiarism.strud.net/ 剽窃チェッカーの使い方は、文章を検索ウィンドウ内に入力し、「剽窃をチェックする」ボタンをクリックするだけと、とても簡単です。早速、試してみることに。 実験に選んだのはこちらの2013年10月23日に公開された比較的最近の論文です。 PLOS ONE: First Evidence for

シンポジウム「第二言語ライティング研究の現代的課題 ―アジア圏英語学習者コーパスから考える」（2012年12月15日、中央大学）

本を書いてからこっち、年度末で忙しかったり、体調がずっと悪かったりしていますが、そろそろ本気出します。正誤表も大幅にアップデートします。今書いてる。 今日は、本を書いてみてどうだったか、ということをふり返る。たぶんこれで本について触れるのは最後かな。宣伝はたまにすると思いますが。 ※思いがけず大量にアクセスがあったから、最後に追記を書いたので、そっちも読んでね！ 本を書いたきっかけ 会社の方でPFIセミナーという勉強会のようなものをやっており、なぜかそれがUStreamでインターネットに中継されているのだが、そこで日本語入力の話をしたら「本書かない？」って話が来た。編集さんとは、その前年に会社に来たWEB+DB Pressの記事執筆依頼で記事を書いた際に知り合ったので、そういう意味では貪欲にチャンスを掴みに行った結果であると言えなくもない。 PFIセミナーがUSTで中継されるようになったの

思いは言葉に。 はてなブログは、あなたの思いや考えを残したり、 さまざまな人が綴った多様な価値観に触れたりできる場所です。

追記：こちらの方がよりまとまっています。→ 論文の再投稿と多重投稿について IHARA Note：当たり前すぎて教えてもらえない研究のこと。 落ち着きのない三十路（数えで）：もっと当たり前すぎて教えてもらえなかった研究のこと． を読んで、全く内容は違うけども、当たり前すぎて教えてもらえなかった（尋ねるまで教えてもらえなかった）ことを私も書いてみようかと。以下は、私の知っている範囲のお話。分野によっては全く違うことがあるのでご注意を。また、私の理解が間違っている可能性も非常に高いので、ご指摘、ご教示大募集中。 何の話かというと論文投稿についての話。人工知能学会学会誌2008年5月号：「国際会議に通すための英語論文執筆」特集でもあるとおり、計算機科学・情報工学の分野は国際会議が研究発表の場としてかなりの地位を占めている。なので、学術雑誌だけでなく、国際会議も含めて述べてみる。 論文投稿は大きく

熱い企画だった。編集委員のみなさまに失礼なことながら人工知能学会に属して5年。久方ぶりに熱心に特集を読んだ。この特集は人工知能学会のWebページでぜひ公開してほしいなぁ。 私は計算機科学・情報工学系の状況しかしらなかったので当たり前だと思っていたのだけど、分野によっては国際会議というものの位置づけがすごく低いらしい。鷲尾さんの「一流国際会議発表のための研究戦略とは？」から該当部分を引用。 情報科学における一流国際会議とは、世界的に質の高い投稿論文を集め、それらを3名程度の一流研究者によってジャーナル論文並みに厳格に査読し、とりわけ高品質の論文を厳選して採択する会議を指すことがほとんどである。しかし、情報科学以外で活躍する研究者と話をしていて、情報科学の一流国際会議に漸く採択された話をすると、決まって怪訝な顔をされる。情報科学以外のほとんどの分野では、NatureやScienceに代表される