文章の中でかっこを多用する人っているよね（いるよね？）。 特に、がきかっこや丸かっこや二重かぎかっこ。 自分もかっこを多用してしまうんだけど、かっこを多用する人って発達障害のケがあるんだってね（今は引用元がわからないが）。 こうやって油断するとすぐにかっこを使って補足してしまう。 こんなものでは補足にならないと分かっているのに（本当にわかっているのだろうか）、『補足』できていると思い込みたいのかもしれない。どうだろう。 あなたはかっこを多用する人？ 自分に何か『問題』があると思うときってある？ （流石に意図的にかっこを使っていることは伝わっているかもしれないけれど）意図しなくてもこれくらいかっこを使ってしまうときがある（読みにくい）。 どうしたらいいんだろうね（わからない）。
年の瀬が迫ってくると、この一年を総括して振り返るような企画が増えてくる。 例えば、「今年の漢字」とか「新語・流行語大賞」あるいは「ヒット商品番付」みたいなものだ。 そんななか、辞書の出版社として知られるあの三省堂が、昨年から本格的にはじめた「今年の新語」という企画がなかなか面白い。 仕掛け人に話を聞いてきた。
結果 このように「強調」されているのが、習っていない漢字です。 学年を複数選択した場合は、学年ごとに色分けされます。 自己責任でご利用ください。 小学校で習う漢字のデータは、文部科学省の下記資料を参照しました： http://www.mext.go.jp/a_menu/shotou/new-cs/1387014.htm トップ > 教育 > 小学校、中学校、高等学校 > 学習指導要領「生きる力」 > 平成29･30年改訂 学習指導要領、解説等 > 小学校学習指導要領解説 【国語編】小学校学習指導要領（平成29年告示）解説 (JavascriptはこのHTMLのhead内でベタ書きしているので、もし興味があればソース見ていただいたり、コピペ改造していただいてOKです。 [ ページ先頭へ ]
[BBS] [日本語化について] [翻訳進行状況] [Blender解体新書] [YafRay研究] [YAFRAY MATRIX] [Plugin] [LINK] - Blender Pacific - ■更新情報 ・6月5日 BL2RRT更新・・・モデル出力完璧、カメラの注視と視野角OK、マテリアル簡易サポート ・5月16日 日本語翻訳テーブル更新。2.27の国際化が安定しているので古いファイルを整理 ■--日本語化について---------------- ・表示の日本語化の設定方法・・・Tuhopuuと書いてますが、2.27もほぼ同様です。 ・日本語翻訳テーブルバイナリ 2003-05-15 227付属のものより新しいです。 Blenderフォルダのmessage\ja\LC_MESSAGESに置いてください。 ・上の翻訳テーブルソース 2003-05-15 U
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ 英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
1.1 この文書の目的 すべての文化集団は，独自の言語，文字，書記システムを持つ．それゆえ，個々の書記システムをサイバースペースに移転することは，文化的資産の継承という意味で，情報通信技術にとって非常に重要な責務といえよう． この責務を実現するための基礎的な作業として，この文書では，日本語という書記システムにおける組版上の問題点をまとめた．具体的な解決策を提示することではなく，要望事項の説明をすることにした．それは，実装レベルの問題を考える前提条件をまず明確にすることが重要であると考えたからである． 1.2 この文書の作成方法 この文書の作成は，W3C Japanese Layout Task Forceが行った．このタスクフォースは，次のようなメンバーで構成され，ユーザーコミュニティーからの要望と専門家による解決策を調和させるために様々な議論を行ってきた． 日本語組版の専門家（“JIS
$BF|K\8l9=J82r@O%7%9%F%` (B KNP $B!! (BKNP $B$OF|K\8lJ8$N9=J82r@O$r9T$&%7%9%F%`$G$9!#7ABVAG2r@O%7%9%F%`$N2r@O7k2L (B( $B7ABVAGNs (B) $B$rF~NO$H$7 (B, $B$=$l$i$rJ8@aC10L$K$^$H$a (B, $BJ8@a4V$N78$j $B0J2 % cat test $B3JJ8K!$OK\ KNP Ver.2.0 $B$r%@%&%s%m! (1,571,201 bytes) KNP Ver.2.0 (Windows $BHG (B) $B$r%@%&%s%m!(1,797,651 bytes) JUMAN/KNP $B$N%A%e! ( $B5~ETBg3X3X=Q>pJs%a%G%#%"%;%s%?!pJs=hM}@l=$%3
日本語形態素解析システム JUMAN 本システムは, 計算機による日本語の解析の研究を目指す多くの研究者に共 通に使える形態素解析ツールを提供するために開発されました。その際, 学校 文法が計算機向きではないという問題を考慮し, 使用者によって文法の定義, 単語間の接続関係の定義などを容易に変更できるように配慮しました。 新バージョン5.Xの拡張点の概要は以下の通りです． 日本語の基本的語彙，約3万語（固有名詞を除く）を選定した． 表記バリエーションの整備を行い，代表表記を出力することとした． その他の整備（読みの音訓情報の付与，「読ます」「読まされる」などの使役形への対応） 例えば，以下のような解析結果がえられます． % cat sample.txt 子どもはリンゴがすきだ かぜでおくれた % juman -B -e2 < sample.txt 子ども こども 子ども 名詞 6
「しりとり」は経験者人口が極めて多いゲームだけど、鬼神のごとき強さで他を圧倒するしりとりプレイヤーを私は知らない。ちょっと真剣に戦ってみたところで、 そんな程度のレベルで満足していやしないか。 さいしょは「る」の同字返しでガッチリ組み合う。先に「る→る」のストックが切れて、「る」で返せなくなったほうがひたすら「る攻め」で投げられ続ける。 小学生の時から進歩していないような、こんな大雑把でマンネリな「る攻め」戦略から脱却できないものか。 攻撃防御比最大の最強文字「る」 復習。周知の事実だが「る」は強い。 下の表は、[A](文字Ｘで終わる単語)と、[B](文字Ｘではじまる単語)をその比[A/B]の高いものから順にリストしたものである。標本の単語数は２０万語であり豚辞書から、伸ばし棒をトリムした上で抽出した。*1 文字X[A]Xで終わる単語[B]Xで始まる単語[A/B] １位る43235208.
突然ですが、穴埋めクイズです。下線部に入る単語はなんでしょう? グーグルで_____ おそらく、「検索」「調べる」「探す」といった単語を思いつくのではないでしょうか？ 実際に、Webにあるドキュメントをくまなく調べ、「グーグルで」の後にくる単語を調べると、「検索」が1位であるとがわかります。 一般に、直前の(N-1)個の単語を見て、次の単語を予測するモデルをN-gram言語モデルといいます。さきほどは、「グーグル」 と 「で」の2単語から次を予想しているので、3-gram言語モデルの例となります。現時点の単語が、直前の(N-1)個のみに影響を受けるという仮説は、一見現実離れしているようですが、実際には非常に有効な場合も多く、かな漢字変換、OCRのエラー訂正、機械翻訳、音声認識などに広く用いられています。たとえば、音声認識の場合、ノイズ等で現時点の単語をシステムが聞き取れなくても、言語モデル
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