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。
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.
クリスマスイブの夜は男三人しかいないオフィスで関数型言語の素晴らしさについて語っていた西鳥羽です。こんにちは。 昨日のPFIセミナーで「Deep Learningと自然言語処理」というタイトルで発表させていただきました。以下がその時の資料です。 この辺りに興味を持たれた方は今度の1月20日に「NIPS 2014 読み会」 もどうぞ。残り枠数少ないので申し込みはお早めに。 本当はBoltzmann Machine, Deep Belief Network, Auto Encoder, Stacked Auto EncoderなどのDeep Learningの歴史的なところも説明したかったのですが端折ってしまいました。Deep Learningそのものの説明も含めて以下の資料が参考になります。 その他、人工知能学会誌の<連載解説>深層学習はオススメです その他、自然言語処理に置けるDeep Learningなどは以下も参考になりました。 補足として資料内で参照していた論文です。 Collobert, et al. 2011(資料中2013としていましたが2011の間違いでした): 「Natural Language Processing (Almost) from Scratch」 Qi, et al. ディープラーニング・自然言語処理編1 | データサイエンス基礎講座2020 | インプレスアカデミー. 2014(資料中2013としていましたが2014の間違いでした): 「Deep Learning for Character-Based Information Extraction」 Mikolov, et al. 2013:「Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space」 Zhou, et al. 2013: 「Bilingual Word Embeddings for Phrase-Based Machine Translation」 Socher, et al. 2013: 「Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank」 Wann, Manning 2013: 「Effect of Non-linear Deep Architecture in Sequence Labeling」 Le, et al.
GPT-3の活用事例 GPT-3の活用事例はどのようなものがあるでしょうか。バックオフィス業務であれば、GPT-3を活用して提案書、稟議書、マニュアル、仕様書など業務で用いる各種ドキュメントを自動生成することが挙げられます。また、マニュアルなどドキュメントからFAQを自動的に生成し業務に活用することも考えられます。 さらに、GPT-3を質問応答に利用することも考えられます。実際、開発元のOpen AIが質問応答タスク向けに設計した訓練用の文章を学習した後、知識を必要とする常識問題を質問したところ、高い正答率を示した事例もあり、チャットボットへの活用やコールセンターにおけるオペレーター業務のメールの自動返信に活用できる可能性があります。会議の効率化という面では、議事録の内容を高精度で自然要約することにも使えると思います。 次に、営業業務では、GPT-3に商品の概要や写真を入力することで自動的にキャッチコピーを作成してくれるという使い方が考えられます。このように、GPT-3を活用して業務の効率化だけでなく高品質なサービスを提供できる未来が来るかもしれません。 6.
・自然の風や太陽熱といった自然エネルギーによって結晶した輸入天日塩田塩を使うと、燃料は少なくてすむ。 ・化学薬品を一切使わず、「にがり」をほどよく残すために、輸入天日塩田塩を日本の海水で溶解して、ゴミ・砂を除いた濃い塩水を煮詰め結晶した塩を数日間じっくりと「自然乾燥」させている。また異物の混入を防ぐ装置にかけ、人による目視検査も行っているという。 にがりとは? にがり(苦汁)とは、海水中から塩化ナトリウム(NaCl)をとり出した後の種々のカルシウム、マグネシウムといった無機塩類を含んだ残り液を濃縮したものをいいます。 「にがり」の主成分は塩化マグネシウム(MgCl2)で、これは豆腐の凝固剤として使われます。 では、成分はどうなっているの? 伯方の塩・焼塩(100gあたり) 熱量0kcal 食塩相当量98. 8g たんぱく質0g 脂質0g 炭水化物0g マグネシウム100~200mg カルシウム50~200mg カリウム10~150mg もう一つ「赤穂の天塩」を見てみましょう。 これも伯方の塩とほぼ同じです。 オーストラリア・シャークベイ(世界自然遺産登録)の海水を使った塩田でつくられた天日塩(てんぴえん)を原料としています。また、「にがり」もオーストラリアから輸入している。 100gあたりの成分は? 熱量0kcal 食塩相当量92. 0g たんぱく質0g 脂質0g 炭水化物0g マグネシウム550mg カルシウム5~70mg カリウム5~80mg さらに見てみよう! 沖縄天然塩ぬちマースがすごいぞ! 沖縄本島中部・浜比嘉島の太平洋側の黒潮の海水を使っている。 水分だけを蒸発させ、海水中のミネラルをお塩の中に含ませ閉じ込める製法だそうです。従来の製法では、どうしても最後に残る微量ミネラルを塩として結晶化することができない。常温瞬間空中結晶製塩法という製法による。どうやってるのか?どうも海水を非常に細かい霧状にして気化させるらしい。 100g中の成分は? 塩分73. 3g ナトリウム29. 3g 塩素52. 8g カルシウム0. 44g マグネシウム3. 62g 硫酸イオン4. 42g カリウム1. 塩は体に悪い？細胞をひきしめる塩は大事「体にいい塩と悪い塩」 | 冷えとり毎日レスキュー女子es. 14g 臭素0. 16g ストロンチウム12. 0mg フッ素2. 3mg ホウ素8. 4mg 亜鉛0. 73mg 鉄0. 41mg ケイ素0. 23mg あと8種類のミネラルがある。 塩分は悪者ではない。 ミネラルを豊富に含んだ塩は体に蓄積しにくく、排出される 。 新陳代謝を促して体の冷えから守ってくれる 。また、 体内の有害物を解毒したりする作用 がある。 運動してナトリウムを含んだ汗をかく。そして水分を十分補給する。塩分の働きの援護射撃をしよう!
「赤身の肉や魚に合う塩」「白身の肉や魚に合う塩」「揚げ物や油脂に合う塩」「野菜やごはんに合う塩」「オールマイティな塩」などの用途ごとに5種類揃えたら十分かと思います。 特にこれをよく食べるという料理があれば、その料理を楽しむために、その料理に合う塩をいくつか揃えるのもおすすめです。 それぞれ、しょっぱさが強いか弱いか、粒が大きいか小さいかなどで選べんで見たら良いと思います。 色々と比較してみることで、自分が好きな塩のタイプがわかってくるはずです。 そうしたら、好きなタイプの塩を揃えていくのが良いのではないでしょうか。 ▲揃えておきたい塩のタイプ ―― 一つだけに絞るとしたらどんな塩を選ぶのが良いですか? 一つに絞るとしたら「オールマイティな塩」になると思います。オールマイティな塩とは突出した特徴が薄く、個性があまり無い塩のことです。 具体的には食塩相当量92-96%ぐらいで、水分がベタベタしていないサラッとした塩がそれにあたります。 沖縄県の「沖縄の青い海」や香川県の「入浜式の塩」などがあります。 塩を料理に使うとき ―― 塩を料理に使う際のおすすめはありますか? 添え塩がおすすめです。 お醤油やタレ、ドレッシングと一緒に塩を食卓に並べます。まずはじめは塩で食べていただく。 それが一番作った料理や素材の味がわかり易いと思います。 まずお塩で食べてからのドレッシングや醤油にうつっていく。 それがおすすめです。 ―― 塩を料理に使う時に注意して欲しい点は何かありますか? 皆知らない塩の話。「伯方の塩の涙の歴史」と自然海塩を選ぶことの意味 - 丁寧に生きることを考える. 下ごしらえに使う塩と、味の仕上げに使う塩の選択を間違っている方が多いと思います。 「食塩」や「食卓塩」、「精製塩」を下ごしらえに使って、天日塩や煎ごう塩を料理の最後の味の仕上げに使う方が多いんですが、逆のほうが良いんです。 食塩や食卓塩、精製塩などはしょっぱさにバラツキがないので塩味調整に向いています。 そのため、最後の味の調整に適しています。 逆に比較的規模が小さい生産者が作った天日塩や煎ごう塩は、その日の海水の状況や生産の具合などによって味にばらつきがあることが多く、これで最後の味の調整をしてしまうと、 仕上がりにブレがでてしまいます。 こういうお塩にはナトリウム以外のミネラルも含まれてることが多く、下ごしらえに使用すると、ミネラルたちが働いて、旨味を引き出してくれたり、発酵熟成を促進してくれます。 塩をお店で買うとき ―― 塩のパッケージにある成分表で、塩の特徴を判断することはできますか?
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こんにちは。 冷えとりコーディネーターの風茜( @kazeakane1)です! 日本人の多くは高血圧に悩まされています。高血圧の症状がなくても、減塩を意識している人は多いのでは?その減塩は本当に健康に良いのでしょうか? 冷えとりでは、塩は細胞をひきしめてくれる食べ物なのでとても大切な食品です。とりすぎはよくないけれど、うまく塩とおつきあいをしていきませんか?実は塩を変えるだけでも、体が変わることがあるのです! 今日の記事は、体にいい塩を悪い塩について考えてみます。 冷えとりと食|体に悪い塩とは? 塩分の功罪ー４塩分は悪者ではない - 青空ーすべてはバランス. 「精製塩」「食塩」という名の塩化ナトリウム99%の塩は、イオン交換膜によって人体に不可欠なミネラルが抜き取られています。本物のミネラルバランスを失った、ほぼナトリウムだけの塩は体に良くありません。この塩は減塩しなければなりません。 茜 精製されたものは、砂糖も、小麦粉も体にはよくありません。 塩のとりすぎて体に起こる病気 【塩を取りすぎると起こる病気】 むくみ、高血圧、骨粗しょう症、認知症 塩を取りすぎると、腎臓は水分をとって中和しようとします。そのため、喉が渇き水をたくさん飲むと、体がむくんだり、排尿が増えて、体からカルシウムが排出されてしまいます。 水分量が多くなると、血液の量も増え、血管が固くなり、高血圧を引き起こす可能性が出てきます。 茜 疲れている時も塩辛いものを欲するから注意です! 冷えとりと食|体に良い塩とは? 天然塩や自然塩だったら、体にいいのでは?と私はずっと思っていました。ところが、東北大地震の放射能漏れが問題になったときに、広島の原爆投下後に聖フランシスコ病院の秋月辰一郎医師が患者に「粗塩、海藻、味噌汁」を勧めて食べさせたところ、回復された方も多いということを知りました。当時の日本にあった粗塩、味噌、しょうゆは海水塩から作られたものでした。 うちの子供はアトピーですが、塩を海塩に変えてから症状がだんだん良くなっていったように思います。海水塩には亜鉛やマグネシウムが豊富であり、症状を良くする働きがあるというのを実感しています。 音 塩を使ったつるぽかをアトピーに塗ったら、痛いけど回復した! 茜 エプソムソルトも効きました!
食卓塩の成分には害があるのではないか。と言われる事があるそうです。原料や製造方法を見た限りでは害があるようには思えませんが、本当の所はどうなのでしょうか。早速チェックしてみましょう。 塩化ナトリウムの過剰摂取はからだによくない 食卓塩の成分に害があるというのは、どうやら間違い のようです。単純に塩化ナトリウの摂りすぎがよくない為、害があるのではないかと言われるようになったみたいです。塩化ナトリウの摂りすぎは病気になる原因にもなります。 摂りすぎ注意という意味も込められているようで、食卓塩自体に害はありません。ただし、害はないけれど 使い方を間違い摂取し過ぎると害になる事 もあります。くれぐれも 塩化ナトリウムの過剰摂取にならないよう気を付けましょう 。 全ての種類の塩がからだに害があるのか?