まぶたのたるみ・眼瞼下垂・二重まぶた・三重まぶた 2020年7月18日 「顔が左右対称なのが美人の条件」って良く言われますよね。 厳密に言えば完璧な左右対称はあり得えないのですが、一番目立つ目元が左右非対称だとかなりバランスの悪い印象に・・・ この記事でわかること 二重まぶたの幅が左右非対称になる原因と改善方法 この記事のポイント! 二重幅が左右非対称になるのは、顔や体のゆがみが原因 改善策は、ツボ押し、マッサージ、ゆがみを招く癖を直すこと 自力でできる最終手段はアイプチだが、長期間使用すると悪化するので注意が必要 根本的解決にはならないものの、メイクでカバーすることも可能 整形で解消することもできるが、手術をしても左右差が残る可能性もある 美人の条件は、顔が左右対称なこと 美人の条件としてよく挙げられるのが「顔が左右対称」だという点。 「完璧な左右対称はあり得ない」とか、「アンバランスな方がかえって魅力的」など、諸説ありますが、美人の代表である女優さんやモデルさんを見ると、やっぱり左右対称美人が多いのは確かです。 特に、一番人の目に付く目元が左右対称だと美人度が増すのは間違いないでしょう。 みんなに羨ましがられる二重まぶたであったとしても、 二重幅が左右非対称 片方が奥二重または一重まぶた 片方が腫れぼったい といった目元だと、印象を損ねてしまいかねません。 恵子@アイクリームジプシー 私も若い頃、片目だけ一重なのがすごく嫌でした・・・ 左右の目がアンバランスだと、メイク方法にも悩みますし、鏡を見るたびに憂鬱になりますよね。 二重まぶたの幅が左右非対称になる理由は何なのでしょうか? 二重幅が左右非対称になる原因は?
匿名 2021/06/28(月) 15:10:38 >>16 長瀬、山P、平野紫耀 32. 匿名 2021/06/28(月) 15:10:39 雌雄眼とはまた違うのかな? 魅力的だと思うけど気になる気持ちもわかる 33. 匿名 2021/06/28(月) 15:10:51 お紫…?と思って一瞬考えたわ。平野紫耀か 34. 匿名 2021/06/28(月) 15:11:34 >>17 本当だ!よく気付いたな! (*_*;) 35. 匿名 2021/06/28(月) 15:12:02 自分で鏡見てたら感じないけど写真で見たら絶望する 36. 匿名 2021/06/28(月) 15:12:03 中学の時ぐらいに 二重のラインが片方が不安定になって 自分で左右対称になるように ラインつけてたら その状態にキープされたわ 自分で癖つけ出来る人いると思うよ 37. 匿名 2021/06/28(月) 15:12:41 はじめて見た笑 38. 匿名 2021/06/28(月) 15:12:47 >>34 イケメン画像眺めるのが趣味だからね笑 39. 匿名 2021/06/28(月) 15:13:35 年取ると瞼の皮膚が薄くなるのか、左右ちょうど良い二重になった。 18まで一重 メイクするようになって片方二重に 30歳で勝手に両方二重になった 40. 匿名 2021/06/28(月) 15:13:35 41. 匿名 2021/06/28(月) 15:15:20 顔の全てが左右対称じゃない限り多少違いがあるのって普通だと思うよ。眉とかも生え方形微妙に違ったりするし。 二重に整形した子が二重幅揃えたら逆に崩れた感じになって戻してた。骨に沿ってパーツがあってその上を一枚の皮で繋がってるわけだからパーツだけ見るより全体のバランスのが大事だと思う。 42. 匿名 2021/06/28(月) 15:16:42 右目だけパッチリ二重で左目は奥二重。それだけならまだしも、斜視入ってるから見た目に違和感あるみたいで、話してる相手から、右目のほうに視線を感じて不思議そうな顔で凝視される。。 43. 匿名 2021/06/28(月) 15:19:06 お紫って何てよむの? おむらさき? 44. 匿名 2021/06/28(月) 15:19:59 両方とも奥二重で、左が広め。 アイラインを引くときに気をつけないと、片方だけ目立ってしまう。 45.
虫歯の範囲が広いと場合によっては根管治療が必要になりますが、費用面や通院回数が気になる方も多くいるようです。 根管治療は保険診療でおこなえますが、自由診療にも対応している歯医者さんがあります。 この記事では、保険診療と自由診療の治療方法の違いやメリット、デメリットについても触れていますので、ぜひ参考にしてください。 ※こちらに掲載されている費用や通院回数の情報は2020年2月時点の情報です。 1. 根管治療にはどのような方法があるのか 1-1. 根管治療の基本的な流れとは 根管治療が必要となる虫歯の状態とはどのような段階かというと「歯髄炎」である場合がほとんどです。 歯髄炎とは虫歯菌が歯の内部組織である神経にまで入り込み、細菌感染を起こしている状態です。炎症により痛みや強い違和感が出ることがあります。 このように、歯の神経にまで炎症がおよんでいる状態では、歯の神経を取る処置をするのが一般的です。 根管治療の基本的な流れとしては、抜随(歯の根っこの神経と血管を抜く処置)をした後に、歯の根の消毒を数回くり返し、きれいになった根管に薬を入れます。 その後、人工的な歯の土台や被せ物を作っていくという流れです。 1-2. 保険診療の場合 根管治療は大きく分けてふたつに分類され、保険診療と自由診療によって治療方法が違ってきます。 保険診療は、前提として国から定められた規定に沿って治療がおこなわれます。 保険診療では決まりがあり、限られた器具や材料しか使用できません。 しかし、歯医者さんによって、マイクロスコープや歯科用CTを利用して治療をおこなっている場合もあります。 自身に必要な治療はどういったものなのか、歯医者さんにしっかりと確認することが大切と言えます。 1-3. 自由診療の場合 自由診療は、健康保険の適用がないため治療費の全額を患者さんが負担することになります。 しかし、治療に使用する素材や治療方法に幅広い選択肢があるため、見た目や機能、耐久性などを重視する方には納得した治療を進められるのではないでしょうか。 2. 保険診療と自由診療のメリット・デメリットとは 2-1. 保険診療のメリットとデメリット 保険診療のメリットといえば、費用を抑えられることにあります。 また、自由診療で根管治療をおこなっている歯医者さんは限られていますが、保険診療の範囲内であれば、どこの歯医者さんでも診てもらえるのもメリットです。 デメリットは患者さんが支払う治療費が一律のため、ひとりあたりの治療時間が短くなる傾向にあります。 根管治療では、だ液や細菌の浸入をできる限り抑える必要がありますが、時間的な制限があるため、処置が不十分になる場合があることがデメリットとして挙げられます。 2-2.
語義曖昧性解消 書き手の気持ちを明らかにする 自然言語では、実際に表現された単語とその意味が1対多の場合が数多くあります。 「同じ言葉で複数の意味を表現できる」、「比喩や言い換えなど、豊富な言語表現が可能になる」といった利点はあるものの、コンピュータで自動処理する際は非常に厄介です。 見た目は同じ単語だが、意味や読みは異なる単語の例 金:きん、金属の一種・gold / かね、貨幣・money 4-3-1. ルールに基づく方法 述語項構造解析などによって他の単語との関連によって、意味を絞り込む方法。 4-3-2. 統計的な方法 手がかりとなる単語とその単語から推測される意味との結びつきは、単語の意味がすでに人手によって付与された文章データから機械学習によって自動的に獲得する方法。 ただ、このような正解データを作成するのは時間・労力がかかるため、いかにして少ない正解データと大規模な生のテキストデータから学習するか、という手法の研究が進められています。 4-4.
AIが人間の問いに応答するには、まず質問の言葉の意味を理解しなければなりません。その際に必要とされるのが自然言語処理という技術ですが、「形態素解析」はその自然言語処理技術における最も基礎的な部分を担っています。 すでに歴史が長く、様々な場面で使われる形態素解析とは具体的にどのような技術なのでしょうか。また、身近な活用事例にはどのような事例があるのでしょうか。 この記事では、形態素解析の基礎的な知識や代表的なツール、日本語と英語の解析の違いなどを中心に紹介します。 形態素解析とは?
1. 自然言語とは何か? 言語は、私たちの生活の中に常にあり、また、なくてはならないものです。 そんな日々当たり前に使われる言語を見つめ直し、解析すると、どんな興味深いものが見えてくるのでしょうか。 1-1. 言語の世界とは? 「自然言語処理」の「自然言語」とは何か? 言語には、大きく分けて2種類あり、「コンピュータ言語」と「自然言語」に分けられます。 つまり、「自然言語」とは普段、私たちが日常で会話する言語のことで、「コンピュータ」のための言語と対比した言い方だと言えます。 1-2. 形態素解析に代表される自然言語処理の仕組みやツールまとめ | Cogent Labs. コンピュータ言語と自然言語処理の違い 一言でいえば、「解釈が一意であるかどうか」です。 自然言語では、聞き手によって受け取る意味が変わり、日常生活で誤解を生むことは、よく見受けられるかと思います。 これは日本語であろうと、外国語であろうと同じです。 対して、コンピュータ言語は、解釈がたった1通りしか存在しないものなので、「別の解釈」をしてしまったという誤解は絶対に起ききない仕組みになっています。 1-2-1. コンピュータ言語の例 1 * 2 + 3 * 4 1-2-2. 自然言語の具体例 警察は自転車で逃げる泥棒を追いかけた 解釈1: 警察は「自転車で逃げる泥棒」を追いかけた(泥棒が自転車で逃げる) 解釈2: 警察は自転車で、「逃げる泥棒」を追いかけた(警察が自転車で追いかける) 1-3. 蓄積される言語データの飛躍的増大 インターネットなど様々な技術の発達によって、何ヶ月もかけて手紙でしか伝えられない言葉がメールで一瞬にして伝えられるといったように、現代で交わされる言語の数は莫大に増加しています。 1-4. 言語(自然言語)があるからこそ人類は発展した 「共通の言語があってはじめて、共同体の成員は情報を交換し、協力し合って膨大な力を発揮することができる。だからこそ、"ホモサピエンス"は大きな変化を地球という星にもたらせたのだ」 言語学者、スティーブン・ピンカー(ハーバード大学教授) 1-5. つまり… その言語を解析する=可能性が無限大? 人類の進化の所以とも言われ、また技術発展によって増え続ける「自然言語」を解析することは、今まで暗闇に隠れていたものを明らかにし、更なる技術進化の可能性を秘めています。 またその「自然言語処理」の分析結果の精度は日々向上し、株式投資の予測やマーケティングでの利用など様々な分野で応用され非常に関心を集めています。 まずは、日常で使用されている自然言語処理にフォーカスを当てて、その先の可能性まで見ていきましょう。 2.
機械翻訳と比べて 小さなタスクにおいても大きいモデルを使うと精度も上がる 。 2. 下流タスクが小さくてもファインチューニングすることで事前学習が大きいため高い精度 を出せる。 1. 3 BERTを用いた特徴量ベースの手法 この論文を通して示した結果は、事前学習したモデルに識別器をのせて学習し直す ファインチューニング によるものである。ここではファインチューニングの代わりに BERTに特徴量ベースの手法を適用 する。 データセットに固有表現抽出タスクであるCoNLL-2003 [Sang, T. (2003)] を用いた。 特徴量ベースの$\mathrm{BERT_{BASE}}$はファインチューニングの$\mathrm{BERT_{BASE}}$と比べF1スコア0. 3しか変わらず、このことから BERTはファインチューニングおよび特徴量ベースいずれの手法でも効果を発揮する ことがわかる。 1. ディープラーニングは、なぜ、自然言語処理で失敗したのか – AIに意識を・・・ 汎用人工知能に心を・・・ ロボマインド・プロジェクト. 6 結論 これまでに言語モデルによる転移学習を使うことで層の浅いモデルの精度が向上することがわかっていたが、この論文ではさらに 両方向性を持ったより深いモデル(=BERT)においても転移学習が使える ことを示した。深いモデルを使えるが故に、さらに多くの自然言語理解タスクに対して応用が可能である。 2. まとめと所感 BERTは基本的に「TransformerのEncoder + MLM&NSP事前学習 + 長文データセット」という風に思えますね。BERTをきっかけに自然言語処理は加速度を増して発展しています。BERTについてさらに理解を深めたい場合はぜひ論文をあたってみてください! ツイッター @omiita_atiimo もぜひ! 3. 参考 原論文。 GLUE: A MULTI-TASK BENCHMARK AND ANALYSIS PLATFORM FOR NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING, Wang, A. (2019) GLUEベンチマークの論文。 The feature of bidirection #83 [GitHub] BERTの両方向性はTransformers由来のもので単純にSelf-Attentionで実現されている、ということを教えてくれているissue。 BERT Explained! [YouTube] BERTの解説動画。簡潔にまとまっていて分かりやすい。 [BERT] Pretranied Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (algorithm) | TDLS [YouTube] BERT論文について詳解してくれている動画。 Why not register and get more from Qiita?
3 BERTのファインチューニング 単純にタスクごとに入力するだけ。 出力のうち $C$は識別タスク(Ex. 感情分析) に使われ、 $T_i$はトークンレベルのタスク(Ex. Q&A) に使われる。 ファインチューニングは事前学習よりも学習が軽く、 どのタスクもCloud TPUを1個使用すれば1時間以内 で終わった。(GPU1個でも2~3時間程度) ( ただし、事前学習にはTPU4つ使用でも4日もかかる。) 他のファインチューニングの例は以下の図のようになる。 1. 4 実験 ここからはBERTがSoTAを叩き出した11個のNLPタスクに対しての結果を記す。 1. 4. 1 GLUE GLUEベンチマーク( G eneral L anguage U nderstanding E valuation) [Wang, A. 自然言語処理 ディープラーニング種類. (2019)] とは8つの自然言語理解タスクを1つにまとめたものである。最終スコアは8つの平均をとる。 こちら で現在のSoTAモデルなどが確認できる。今回用いたデータセットの内訳は以下。 データセット タイプ 概要 MNLI 推論 前提文と仮説文が含意/矛盾/中立のいずれか判定 QQP 類似判定 2つの疑問文が意味的に同じか否かを判別 QNLI 文と質問のペアが渡され、文に答えが含まれるか否かを判定 SST-2 1文分類 文のポジ/ネガの感情分析 CoLA 文が文法的に正しいか否かを判別 STS-B 2文が意味的にどれだけ類似しているかをスコア1~5で判別 MRPC 2文が意味的に同じか否かを判別 RTE 2文が含意しているか否かを判定 結果は以下。 $\mathrm{BERT_{BASE}}$および$\mathrm{BERT_{LARGE}}$いずれもそれまでのSoTAモデルであるOpenAI GPTをはるかに凌駕しており、平均で $\mathrm{BERT_{BASE}}$は4. 5%のゲイン、$\mathrm{BERT_{LARGE}}$は7. 0%もゲイン が得られた。 1. 2 SQuAD v1. 1 SQuAD( S tanford Qu estion A nswering D ataset) v1. 1 [Rajpurkar (2016)] はQ&Aタスクで、質問文と答えを含む文章が渡され、答えがどこにあるかを予測するもの。 この時、SQuADの前にTriviaQAデータセットでファインチューニングしたのちにSQuADにファインチューニングした。 アンサンブルでF1スコアにて1.
g. (イージー)」 からもご覧いただけます。 音声認識の普及と課題 Photo by mohamed hassan on Pixhere Appleの「Siri」やAndroid OSの「Googleアシスタント」など、音声認識サービスは生活にも大きく普及しています。リリース当初と比べ、音声認識の技術は格段に上がり、現在では、検索エンジン上でも欠かせない存在となりました。 一方、こうした音声認識サービスの日本での普及率は、あまり高くありません。 2018年4月iProspectが行った調査 では、「過去6か月以内にスマホの音声認識機能を使用したか」という問いに対し、「使用した」人の平均62%、インド(82%)、中国(77%)と半数を超えるなか、日本は40%と諸外国と比べ、低い普及率でした。 音声認識は、ビジネスや日常生活で大きく活用されています。私たちは日々進化する技術革新を観察し、AI(人工知能)を積極的に受け入れていくことが必要なのではないでしょうか。