日付 まず領収書で訂正しない方がよい項目は日付です。 日付くらい訂正しても問題ないのではないかと思うかもしれませんが、領収書の金額によっては大きな問題になることも考えられます。 たとえば日付を訂正して、売上が多かった月に多くの支出があったことにすれば納税額を抑えることが可能です。 領収書は不正に利用される可能性があるため、いくら懇意にしている取引先に訂正をお願いされても応じない方がよいでしょう。 2-2. 宛名 領収書には必ず宛名がなければなりません。 領収書が法的に有効であるためには、宛名が必要だからです。 万が一宛名を間違えてしまった場合、やはり訂正せず領収書を再発行するのがベストな選択です。 宛名を訂正することはできますが、税務署が正式な領収書と認めてくれるかどうかは分かりません。 取引先の心象を悪くしないためにも、宛名の訂正は避けた方がよいでしょう。 2-3. 金額 領収書でもっとも重要な項目と考えられるのが金額です。 金額の記載は最初に「¥」や「金」と書くこと、最後に「※」や「-」を書くこと、3桁ごとにコンマを打つことなど細かいルールがあり、間違えやすい項目です。 しかし金額は領収書の発行者、代金を支払った企業、税務署すべてにとって非常に重要な項目です。 トラブルになってしまうリスクを最小限に抑えるためにも、金額は訂正せず、領収書の再発行で対処するのが基本です。 3. 領収書の訂正をしないための下準備 領収書の項目を書き間違えてしまった場合、訂正することはできますが、決して望ましい方法ではありません。 領収書作成の際に注意して、訂正せずに済むのが最善です。 ではどうすれば領収書を訂正せずに済むのでしょうか。 3-1. 相手の名刺をもらう もっとも簡単な方法は相手の名刺をもらうことです。 相手の名刺には先方の会社名や個人名が必ず記載されています。 とくに宛名は先方の個人名や会社名を正確に記載することが重要です。 漢字やカタカナ、アルファベットなど記載の違いもあるので、視覚的に確認できる名刺をもらっておくと間違えにくくなります。 3-2. 領収書の訂正の仕方について押さえておくべき基本ルール | jinjerBlog. メモに下書きをする もし書き間違えてしまうのが心配ならば、1度下書きをするという方法もあります。 領収書ではない別の紙に会社名や金額を書き、先方に確認してもらいましょう。 間違いないことが分かったら、あとは正式に領収書に書いていくだけです。 少し手間がかかりますが、より正確な領収書を発行するために必要なステップと考えましょう。 4.
訂正は最小限に!訂正したい項目によっては再発行も検討すべき もし書き間違えてしまった場合、領収書は訂正せず再発行するのがもっともよい方法です。 どうしても訂正しなければならない場合に限り、ビジネスルールに則って訂正するようにします。 下準備をしておけば、訂正のリスクをできるだけ抑えられるでしょう。 経費精算システムで課題解決をしましょう!? 経費精算システムは申請者、承認者、経理担当者の業務を大幅に削減することができます。しかし、経費精算の中で起きてしまうそれぞれの課題を経費精算システムで解決できるかどうかは、しっかりと考えておかなければなりません。 「いろいろ課題はあるんだけど、全部経費精算システムで解決できるのかな・・・」とお悩みの方は「システムを利用した課題別解決方法」の資料をぜひご覧ください。 資料では ・経費精算システムが注目されている背景 ・経費精算業務でよくある課題 ・経費精算システムを用いた課題別の解決方法 など、経費精算の課題解決に関する内容を総まとめで解説しています。 「経費精算の課題を解決していきたい」という経理担当者様は「システムを利用した課題別解決方法」をぜひご覧ください。 営業を経てマーケターの道へ転身。業務のお役に立てる記事をお届けします。
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解決済み 領収書について、 領収書について、個人商店で買い物をし、手書きの領収書を発行してもらったのですが「但し書き」が無く、発行側の屋号だけで「住所」が記入されていませんでした。 後で気づいたので再発行してもらうか悩んでます。 ・但し書き ・発行者 住所 これらは記入されてなくても大丈夫でしょうか? よろしくお願いします。 回答数: 1 閲覧数: 19 共感した: 0 ID非公開 さん ベストアンサーに選ばれた回答 それを難に使うかによります。相手がそれでいいよというならいいです☆ 特典・キャンペーン中の証券会社 LINE証券 限定タイアップ!毎月10名に3, 000円当たる 「Yahoo! ファイナンス」経由でLINE証券の口座開設いただいたお客様の中から抽選で毎月10名様に3, 000円プレゼント!! マネックス証券 新規口座開設等でAmazonギフト券プレゼント ①新規に証券総合取引口座の開設で:もれなく200円相当のAmazonギフト券をプレゼント! ②NISA口座の新規開設で:もれなく200円相当のAmazonギフト券をプレゼント! ③日本株(現物)のお取引で:抽選で100名様に2, 000円相当のAmazonギフト券をプレゼント! SMBC日興証券 口座開設キャンペーン dポイント最大800ptプレゼント キャンペーン期間中にダイレクトコースで新規口座開設され、条件クリアされた方にdポイントを最大800ptプレゼント! 岡三オンライン証券 オトクなタイアップキャンペーン実施中! キャンペーンコード入力+口座開設+5万円以上の入金で現金2, 000円プレゼント! SBI証券 クレカ積立スタートダッシュキャンペーン キャンペーン期間中、対象のクレジットカード決済サービス(クレカ積立)でのVポイント付与率を1. 0%UPします。※Vポイント以外の独自ポイントが貯まるカードは、対象外です。 松井証券 つみたてデビュー応援!総額1億円還元キャンペーン 松井証券に口座を開設して期間中に合計6, 000円以上投資信託をつみたてすると、最大10万名様にもれなく現金1, 000円プレゼント! SMBC日興証券 はじめての投信つみたて キャッシュバックキャンペーン 「投信つみたてプラン」を新たに始められたお客さまに、毎月のお買い付け時の申込手数料(税込1. 1%)を、最大3年間分全額キャッシュバックいたします!!
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. 自然言語処理 ディープラーニング python. 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. 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.
66. 2006年,ブレークスルー(Hinton+, 2006) Greedy Layer-wise unsupervised pretraining 67. 層ごとにまずパラメータを更新 層ごとに学習 68. どうやって? Autoencoder!! RBMも [Bengio, 2007] [Hinton, 2006] 69. どうなるの? 良い初期値を 得られるようになりました! Why does Unsupervised Pre-training Help Deep Learning? [Erhan+, 2010] [Bengio+, 2007] なぜpre-trainingが良いのか,諸説あり 70. 手に入れた※1 Neural Network※2 つまり ※1 諸説あり Why does Unsupervised Pre-training Help Deep Learning? [Erhan+, 2010] ※2 stacked autoencoderの場合 71. 72. 訓練データ中の 本質的な情報を捉える 入力を圧縮して復元 73. 圧縮ということは隠れ層は 少なくないといけないの? そうでなくても, 正則化などでうまくいく 74. これは,正確にはdenoising autoencoderの図 75. Stacked Autoencoder 76. ディープラーニングが自然言語処理に適している理由 ｜Appier. このNNの各層を, その層への⼊入⼒力力を再構築するAutoencoder として,事前学習 77. 78. 79. 画像処理のように Deeeeeeepって感じではない Neural Network-based くらいのつもりで 80. Deep Learning for NLP 81. Hello world. My name is Tom. 2 4 MNIST 784 (28 x 28) 28 x 28=??? size Input size............ Image Sentence............ 任意の⻑⾧長さの⽂文を⼊入⼒力力とするには?? 単語(句句や⽂文も)をどうやって表現する?? 82. Input representation............ 83. 言い換えると NLPでNNを使いたい 単語の特徴をうまく捉えた表現の学習 84. Keywords Distributed word representation -‐‑‒ convolutional-‐‑‒way -‐‑‒ recursive-‐‑‒way Neural language model phrase, sentence-‐‑‒level 85.
最近ディープラーニングという言葉をニュースや新聞で目にする機会が増えてきたのではないでしょうか。ディープラーニングとは、コンピュータ機械学習の一種です。 今後は様々な分野での活用が期待されています。当記事では、ディープラーニングの仕組みから具体的な活用事例まで、ディープラーニングについて幅広く解説します。 ディープラーニングとは?
1. 自然言語処理のための Deep Learning 東京工業大学 奥村・高村研究室 D1 菊池悠太 @kiyukuta at 2013/09/11 Deep Learning for Natural Language Processing 13年9月28日土曜日 2. 3. 2つのモチベーション - NLPでニューラルネットを - 言語の意味的な特徴を NN→多層×→pretraining→breakthrough!! 焦って早口過ぎてたら 教えて下さい A yet another brief introduction to neural networks networks-26023639 4. Neural networkベースの話 RBMとか苦しい 5. for NLP 6. Deep Learning概要 Neural Networkふんわり Deepへの難しさ Pretrainingの光 Stacked Autoencoder, DBN 7. 8. 9. Unsupervised Representation Learning 生データ 特徴抽出 学習器- 特徴抽出器 - 人手設計 答え! 答え! Deep Learning 従来 10. 絶対に超えられないディープラーニング（深層学習）の限界 – 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. 結論からいうと Deep Learningとは 良い初期値を(手に入れる方法を) 手に入れた 多層Neural Networkです 11. ⽣生画像から階層毎に階層的な特徴を ラベル無しデータから教師なしで学習 12. 生画像 高次な特徴は,より低次な特徴 の組み合わせで表現 13. = = = 低次レベルの特徴は共有可能 将来のタスクが未知でも 起こる世界は今と同じ 14. 15. A yet another brief introduction to Neural Networks 菊池 悠太 16. Neural Network 入力層x 隠れ層z 出力層y 17. 生データ,抽出した素性 予測 18. 例えば,手書き数字認識 784次元 10次元 MNIST (28*28の画像) 3!! [0. 05, 0. 40, 0. 15, 0. 05] 10次元の確率分布 (左から,入力画像が, 0である確率, 1である確率... 9である確率) 28*28= 784次元の数値ベクトル 19. Neuron 隠れユニットjの 入力層に対する重み W1 隠れユニットj 20.
現在は第3次AIブームと呼ばれ、その主役は、ディープラーニング(深層学習)です。 ディープラーニングは、学習によって自動で特徴量を抽出できるため、大量のデータを入力さえすれば、勝手に賢くなると思われています。 そこで、一時は、大量の会話データを入力すれば、自動で会話できるようになるかと思われていましたが、実際は、そうはなりませんでした。 それでは、なぜ、ディープラーニングは、会話、自然言語処理に対応できないのでしょう?
単語そのもの その単語のembedding |辞書|次元の確率分布 どの単語が次に 出てくるかを予測 A Neural Probabilistic Language Model (bengio+, 2003) 101. n語の文脈が与えられた時 次にどの単語がどのく らいの確率でくるか 102. 似ている単語に似たembeddingを与えられれば, NN的には似た出力を出すはず 語の類似度を考慮した言語モデルができる 103. Ranking language model[Collobert & Weston, 2008] 仮名 単語列に対しスコアを出すNN 正しい単語列 最後の単語をランダムに入れ替え > となるように学習 他の主なアプローチ 104. Recurrent Neural Network [Mikolov+, 2010] t番⽬目の単語の⼊入⼒力力時に 同時にt-‐‑‒1番⽬目の内部状態を⽂文脈として⼊入⼒力力 1単語ずつ⼊入⼒力力 出⼒力力は同じく 語彙上の確率率率分布 word2vecの人 105. 106. word2vec 研究 進展 人生 → 苦悩 人生 恋愛 研究 → 進展 他に... 107. 単語間の関係のoffsetを捉えている仮定 king - man + woman ≒ queen 単語の意味についてのしっかりした分析 108. 109. 先ほどは,単語表現を学習するためのモデル (Bengio's, C&W's, Mikolov's) 以降は,NNで言語処理のタスクに 取り組むためのモデル (結果的に単語ベクトルは学習されるが おそらくタスク依存なものになっている) 110. 【5分でわかる】ディープラーニングと自然言語処理の関係 ｜AI/人工知能のビジネス活用発信メディア【NISSENデジタルハブ】. 111. Collobert & Weston[2008] convolutional-‐‑‒way はじめに 2008年の論文 文レベルの話のとこだけ 他に Multi-task learning Language model の話題がある 112. ここは 2層Neural Network 入力 隠れ層 113. Neural Networkに 入力するために どうやって 固定次元に変換するか 任意の長さの文 114. 115. 単語をd次元ベクトルに (word embedding + α) 116. 3単語をConvolutionして localな特徴を得る 117.
出力ラベルと正解の差 ノードの誤差を計算 y = y t 43. 自分が情報を伝えた先の 誤差が伝播してくる z = WT 2 yf (az) 44. 自分の影響で上で発生した誤差 45. 重みの勾配を計算 ⾃自分が上に伝えた 情報で発⽣生した誤差 En = yzT = zxT 46. 47. 48. Update parameters 正解t 重みの更新 W1 = W1 W2 = W2 49. -Gradient Descent -Stochastic Gradient Descent -SGD with mini-batch 修正するタイミングの違い 50. の処理まとめ 51. 入力から予測 52. 正解t 誤差と勾配を計算 53. 正解t 勾配方向へ重み更新 54. ちなみにAutoencoder Neural Networkの特殊系 1. 入力と出力の次元が同じ 2. 教師信号が入力そのもの 入力を圧縮※1して復元 ※1 圧縮(隠れ層が入力層より少ない)でなくても,適切に正則化すればうまくいく 55. Autoencoder 56. マルチラベリングのケースに該当 画像の場合,各画素(ユニット)ごとに 明るさ(0. 0:黒, 1. 0:白)を判定するため 57. Autoencoderの学習するもの 58. Denoising Autoencoder add noise denoise 正則化法の一つ,再構築+ノイズの除去 59. 自然言語処理 ディープラーニング図. 60. Deepになると? many figures from eet/courses/cifarSchool09/ 61. 仕組み的には同じ 隠れ層が増えただけ 62. 問題は初期化 NNのパラメータ 初期値は乱数 多層(Deep)になってもOK? 63. 乱数だとうまくいかない NNはかなり複雑な変化をする関数なので 悪い局所解にいっちゃう Learning Deep Architectures for AI (2009) 64. NN自体が表現力高いので 上位二層分のNNだけで訓練データを 再現するには事足りちゃう ただしそれは汎化能力なし 過学習 inputのランダムな写像だが, inputの情報は保存している Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks [Bengio+, 2007] 65.