「素人は黙っとれ」感漂う"宇宙アザラシ"現る "宇宙猫"を手本にしたはずが…八景島シーパラダイス、完成後に「何かに似ているな…」 宇宙猫のように使ってもらおうと作った宇宙背景のアザラシの画像から「素人は黙っとれ」感が漂ってしまう事象が発生し、Twitterで反響を呼んでいる。画像… BIGLOBEニュース編集部 10月14日(水)13時8分
調子に乗るな | 爆笑画像, セリフ 集, Twitter 人気
2016-09-24 11:05:46 DASH島 語録・名言 bot @dashjima_bot 素人は黙っとれ(2016/9/18放送分) #鉄腕DASH 2016-09-24 22:23:02 雪だるまつくろう♪ @Snowball0315 ズートピアで素人は黙っとれ #ズートピア #素人は黙っとれ 2016-09-25 00:03:47 🍁カナデッチマン🐰 @DJ_KANADE_ 逸見「何よこの趣味悪いクマ…」 2016-09-25 04:50:00 きりこ🖊7/11緊急日輪 @yugekiriko 「エヴァの主人公って地味だよね」「いっつもうじうじしてるし、なんで戦わないの?」 2016-09-25 15:16:28 くれない @kurenai1108 LINEのりんなに「素人は黙っとれ」の画像送ったら加工されて返ってきたんだけど、これは卑怯 2016-09-25 17:49:01 min @aiasdofiare ルーサー「素人は黙っとれ 」 #素人は黙っとれ #PSO2クソコラグランプリ 2016-09-25 18:52:23 みやな @wasihaonlyone こやじばっかりいうとこのどこがいいんですか? (リクで描いたそーたさんで素人は黙っとれパロ) 2016-09-25 23:17:24 河内蟋蟀 @T_kawachi_1986 「でも女の子が傷つくのはダメだ。お前に戦わせるぐらいなら、俺が自分で戦う。」 2016-09-26 23:31:11 じょに @Johni0329 素人は黙っとれ 2016-09-26 23:48:15 残りを読む(48)
写真拡大 (全2枚) 宇宙猫のように使ってもらおうと作った宇宙背景のアザラシの画像から「素人は黙っとれ」感が漂ってしまう事象が発生し、Twitterで反響を呼んでいる。画像を作成した横浜・八景島シーパラダイスに話を聞いた。 宇宙猫といえば真顔や驚いたような表情の猫が印象的な画像。この宇宙猫を手本にして誕生した"宇宙アザラシ"だが、その表情はほぼ真逆。穏やかで優しさあふれる柔和な表情となっている。背景の控え目な星雲、全体の青白いトーンと相まって、哀愁をも感じさせる1枚となっている。 この画像を八景島がTwitterのサブアカウントで「宇宙ねこみたいに使ってもらおうと思って作ったら、素人に黙ってもらいたい感じになった」と、TOKIO・城島茂が「ザ!鉄腕!DASH!! 」で悟りを開いたような表情をした際に表示されたテロップ「素人は黙っとれ――」をアレンジしてツイートしたところ、「完全に一致!」といった声が殺到。「宇宙の心がわかってそう」「なんか悟り拓いたみたいになってる」「いらないアドバイスもらったら使おうかな」といったコメントなども寄せられ、大きな反響となった。 画像について八景島は、記録写真の中から「思わずこちらも笑顔になってしまう良い写真を見つけた」「宇宙ねこのように可愛がってもらえたら」と閃いて作ったものだと説明した。また、理想とは異なる出来栄えについては「いやこれ何かに似ているな…と感じて色々と記憶を辿ったら、宇宙ねこと同様にネットで見かけるあの画像を思い出してまた笑顔になりました」とコメント。反響には驚きつつも、「思い思いの表現で活用しお楽しみいただけとても嬉しく感じます」「同時にゴマフアザラシはこんな可愛らしい表情もすると知っていただき、 生きものに対して興味・関心を持っていただければ幸いです」と語っている。 宇宙ねこみたいに使ってもらおうと思って作ったら、素人に黙ってもらいたい感じになった。 #シーパラ #八景島 — 【公式】横浜・八景島シーパラダイス アニメ/ゲーム部 (@seaparadise_ag) October 10, 2020 外部サイト ライブドアニュースを読もう!
先週のまとめランキング 先週作成されたまとめの中から反響が大きかったものを編集部が独断と偏見でピックアップ、ランキングにします! あのまとめ、みんなはもうチェックした? 第五位:全国のお母さんの叫びです
!」 と言い放つなど、普段ののほほんとした姿からは想像できないほど古き良き日本の男の気概を感じさせるエピソードが存在する。 人物 向上心はメンバー随一で、(自身に ダンス のセンスが無いと公言している事もあり、)デビュー前から 楽器 演奏 には力を入れており、素人同然だった他のメンバーに対し、最低限譜面の読み書きが出来るようになっていた。 移動式クレーン運転士免許の取得、および車両系建設機械(整地・運搬・積込み用及び掘削用)運転技能講習を終了しており、 クレーン車 と ショベルカー の運転ができる。『 ザ! 鉄腕! DASH!!
鉄腕! DASH!! 中居正広 稲垣吾郎 …下積み時代合宿所で一緒に寝泊まりしていた。現在でも親交が深い。 東山紀之 …一時期中居と一緒に彼のマンションに居候していた。 ぼんちおさむ ( ザ・ぼんち) はたけ ( シャ乱Q)…友人。ぼんちおさむはドラマ『 はぐれ刑事純情派 』でも共演。 このタグがついたpixivの作品閲覧データ 総閲覧数: 946034
DRS(談話表示構造) 文と文とのつながりを調べる 単語や文の解析など、単一の文や周囲の1~2文の関係のみに注目してきましたが、自然言語では、単一の文だけで成り立つわけではありません。 4-6-1. 人と人との会話(対話) 会話に参加する人が直前の発話に対して意見を述べたり、反論したりしながら、徐々にトピックを変え話を進行させます。 4-6-2. 自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説 - Qiita. 演説や講演など(独話) 人が単独で話す場合にも、前に発話した内容を受けて、補足、例示、話題転換などを行いながら、話を展開していきます。 このように、自然言語では、何らかの関係のある一連の文(発話)の関係を捉えることが重要です。 このような一連の文は談話と呼ばれ、談話自体を生成する技術のほか、文のまとまり、文章の構造、意味などを解析する技術などがげ研究されています。 近年のスマートフォンの普及に伴って、アップルの「Siri」やNTTドコモの「しゃべってコンシェル」など、音声対話を通じて情報を検索したりする対話システムも普及しつつあります。 情報検索システムとのインターフェース役を果たすのが一般的で、ユーザーの発話を理解・解釈しながら、「現在の状態に従って返答をする」「データベースを検索する」といった適切なアクションを起こします。 ほぼこれらのシステムでは、使われる状況が想定されているので、文法や語彙があらかじめある程度制限されているのケースがほとんどです。 つまり、システムの想定していない発話が入力された場合などに適切な対応ができません。 一般に、どのような状況でもどのような発話に対しても対応のできる汎用のチャットシステムを作ることは、ほぼ人間の知能を模倣することに近く、人工知能の永遠のテーマという風に考えられています。 4-7. 含有関係認識 質問応答や情報抽出、複数文書要約を実現する スティーブ・ジョブズはアメリカでアップルという会社を作った。 アップルはアメリカの会社だ。 このように、1だけ読めば、2を推論できる状態を「1は2を含意する」という。 2つのテキストが与えられたときに、片方がもう片方を含意するかどうか認識するタスクは含意関係人認識と呼ばれ、質問応答や情報抽出、複数文書要約など様々な用途に応用されています。 例えば、質問応答システムでは、「アップルのはどこの会社ですか?」という質問があった場合に、1の記述しかなくても、2を推論できるため、そこから「アメリカ」という回答が得られます。 2つのテキストに共通する単語がどのくらい含まれているかを見るだけで、そこそこの精度で含意関係の判定ができますが、数値表現、否定、離しての感じ方などを含む文の意味解析は一般的に難易度が高く課題となっています。 4-8.
身近な自然言語処理(NLP) 「自然言語を処理する」ということ一体どういうことなのでしょうか? 日々の生活でも取り入れられて、知らない間に私たちの生活を便利にしてくれている自然言語処理(NLP)について以下をはじめ様々なものがあります。 日本語入力の際のかな文字変換 機械翻訳 対話システム 検索エンジン 等々 3. 自然言語処理の流れ 以上のような技術を実現するのが自然言語処理で、まずは処理するための「前処理」というものを見ていきます。 はじめに、解析するための「元のデータ」が必要になり、このときできるだけ多くの高品質なデータを収集すると、後の処理が楽になるとともに、最終的に出来上がるモデルの品質が高くなります。 データの収集を終えたら、必要な部分を取り出したり不要なデータを削除したりします。 3-1. 自然言語処理のための前処理 3-1-1. コーパス 近年、コンピュータの記憶容量や処理能力が向上し、ネットワークを介してデータを交換・収集することが容易になりました。 その為、実際の録音やテキストなどを収集し、そのデータを解析することによって、言語がどのように使われているかを調べたり、そこから知識を抽出したりといったことが広く行われています。 このように、言語の使用方法を記録・蓄積した文書集合(自然言語処理の分野ではコーパスと呼ぶ)が必要になります。 3-1-2. 自然言語処理 ディープラーニング ppt. 辞書 日本語テキストを単語に分割し、ある日本語に対する「表層形」「原形」「品詞」「読み」などを付与するなど何らかの目的を持って集められた、コンピュータ処理が可能なように電子的に情報が構造化された語句のリストである辞書も必要です。 3-1-3. 形態素解析 テキストを言語を構成する最小単位である単語を切り出す技術(形態素解析)も必要になります。 単語は言語を構成する最小単位で、文書や文を1単位として扱うよりも正確に内容を捉えられ、文字を1単位として扱うよりも意味のある情報を得られるというメリットがあるため、自然言語処理では、多くの場合、単語を1つの単位として扱っています。 英語テキストを扱う場合、基本的に単語と単語の間はスペースで区切られているため、簡単なプログラムでスペースを検出するだけで文を単語に分割できるのですが、日本語テキストでは通常、単語と単語の間にスペースを挿入しないため、文を単語に分割する処理が容易ではありません。 つまり、形態素解析は、日本語の自然言語処理の最初のステップとして不可欠であり、与えられたテキストを単語に分割する前処理として非常に重要な役割を果たしています。 3-1-4.
論文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding解説 1. 0 要約 BERTは B idirectional E ncoder R epresentations from T ransformers の略で、TransformerのEncoderを使っているモデル。BERTはラベルのついていない文章から表現を事前学習するように作られたもので、出力層を付け加えるだけで簡単にファインチューニングが可能。 NLPタスク11個でSoTA を達成し、大幅にスコアを塗り替えた。 1. 1 導入 自然言語処理タスクにおいて、精度向上には 言語モデルによる事前学習 が有効である。この言語モデルによる事前学習には「特徴量ベース」と「ファインチューニング」の2つの方法がある。まず、「特徴量ベース」とは 事前学習で得られた表現ベクトルを特徴量の1つとして用いるもの で、タスクごとにアーキテクチャを定義する。 ELMo [Peters, (2018)] がこの例である。また、「ファインチューニング」は 事前学習によって得られたパラメータを重みの初期値として学習させるもの で、タスクごとでパラメータを変える必要があまりない。例として OpenAI GPT [Radford, (2018)] がある。ただし、いずれもある問題がある。それは 事前学習に用いる言語モデルの方向が1方向だけ ということだ。例えば、GPTは左から右の方向にしか学習せず、文章タスクやQ&Aなどの前後の文脈が大事なものでは有効ではない。 そこで、この論文では 「ファインチューニングによる事前学習」に注力 し、精度向上を行なう。具体的には事前学習に以下の2つを用いる。 1. Masked Language Model (= MLM) 2. Next Sentence Prediction (= NSP) それぞれ、 1. 自然言語処理 ディープラーニング. MLM: 複数箇所が穴になっている文章のトークン(単語)予測 2. NSP: 2文が渡され、連続した文かどうか判定 この論文のコントリビューションは以下である。 両方向の事前学習の重要性を示す 事前学習によりタスクごとにアーキテクチャを考える必要が減る BERTが11個のNLPタスクにおいてSoTAを達成 1.
巨大なデータセットと巨大なネットワーク 前述した通り、GPT-3は約45TBの大規模なテキストデータを事前学習します。これは、GPT-3の前バージョンであるGPT-2の事前学習に使用されるテキストデータが40GBであることを考えると約1100倍以上になります。また、GPT-3では約1750億個のパラメータが存在しますが、これはGPT-2のパラメータが約15億個に対して約117倍以上になります。このように、GPT-3はGPT-2と比較して、いかに大きなデータセットを使用して大量のパラメータで事前学習しているかということが分かります。 4.