カナカナ / 西森博之(連載中) あらすじ 孤独な少女が出会ったのは…顔に傷を持つ凶悪ヅラの男。伝説の元ヤンキー(!? )が子育てに奔走する…? 二人の出会いが世界を変える…ような変えないような… 『今日から俺は!』の西森博之が描くハートフル子育て漫画 身寄りがなく人の心が読めるがゆえに悪人に連れ去れそうになった孤独な少女カナカ。逃げる中でカナカが出会ったのは極悪スカーフェイスだけど心がとても温かい元不良のマサ。 ボロボロのカナカを見たマサはカナカを引き取りファーザーになることを決意していく。 これは西森先生の新境地じゃあああぁあああ!!!! 今日から俺はのネタバレ！作者の抜群のセンスが光るあらすじ！ | ドラマティックニュース!!. 西森先生って不良漫画のイメージ強いと思うんですけど、いろんなギャグ回やほっこりを描くのがめちゃくちゃうまいんですよ。そのほっこりに全振りしたのが新作『カナカナ』なのです。つまらないわけがないというかめちゃくちゃ面白いです。 カナカはめちゃくちゃかわいいし、マサも「粋」そのもの。マサの友人たちもいい人すぎ終始ニマニマできます。作中にちりばめられている西森節も健在。 11. 西森博之短編集 / 西森博之(完結 / 全1巻) あらすじ 累計4000万部を超える大ヒット作であり、昨年のドラマ化でブームを巻き起こした「今日から俺は!!」の作者である西森博之先生初の短編集コミックス。西森節炸裂の珠玉の読切9本収録! 幻のデビュー作も読める西森博之の原点 ありそうでなかった西森博之の短編集。比較的初期の作品が多いですが、要所要所に西森博之の連載作品につながるようなエピソードやキャラクターが多く登場します。 「今日から俺は」の三橋、今井、谷川を彷彿とさせるキャラ(伊藤っぽいキャラはいません)や「お茶にごす」のカホちゃんのようなキャラが理不尽に怒り散らす「A子シリーズ」など西森ファンはニヤニヤするはず。 作品ごとに西森さんの解説があって本人のコメントを見ることが少ないのでそれも見どころです。 面白さを凝縮した1巻完結のおすすめ短編漫画22選|まるで映画のような完成度 実は小説も書いている。西森博之の小説作品 意外と知られていない、というか僕も知らなかったんですけど小説も書いてるようですね。物語の設定で勝負するよりキャラで勝負するタイプだと思うので日常系とかのほうが向いてそうって勝手に思うけど、、、 1. 満点の星と青い空 / 西森博之 あらすじ ある日、隕石のせいで、地球上の金属が短時間で腐食し、世界の文明は数日で崩壊。もちろん日本も大混乱に!
鋼鉄の華っ柱 / 西森博之(完結 / 全9巻) あらすじ 誰もが羨むスーパー御曹司、坊ちゃん高校生、御前崎真道!! これがまさかまさかの転落人生を味わうハメに! グループ旗艦企業の倒産を境に財産は没収され城のような御殿も失った。お国の世話になる覚悟も決めたがお付きの者達に引き留められ真道の悲しくも可笑しい逆境ライフがスタート!! 帝王学を学んだ三橋のような男が主人公の本作。 大富豪から破綻した主人公・真道が頼りになる仲間と持ち前の胆力で成り上がるストーリーです。 これ初見つまらないかなーって思ってたんですけどむちゃくちゃ面白かったです。成り上がり+富豪の闇に挑む展開は激熱でした。他の作品と違うのは今井のような不幸キャラがいるんですがそいつも強いという。 西森氏 西森氏 確か、主人公の真道がアパートに棲む亡霊を殺虫剤でやっつけるという、豪傑の話 生まれて初めて捻挫なるものを経験し、漫画家が足を捻挫してもちっとも仕事を休ませて貰えないことを知りました。いや、結構つらいんですよ、足組んだり、 胡座かいたり、正座したりしながら描いてるんで…誰もわかってくれなかった。そんな、悲しいエピソードは含まれていない。 …なんだこれ(笑) 8. 何もないけど空は青い / 飯沼ゆうき、西森博之(完結 / 全7巻) あらすじ 隕石の影響で"鉄"を失い普通に暮らすことが許されなくなった世界。 東京から200km離れた地方都市に住む男子高生、河守仁吉が真っ先に浮かべてしまうのは同級生・七ノ宮華羅のコトだった。その華羅も仁吉のことを…!? 誰もが絶望し悲観する中、人生の目的を強く持つ2人の生き様は? 西森先生がネームで参加した作品。西森先生らしからぬ終末もののSF作品(もちろん青春漫画でもある)なためか作画は別の作家さんに。賛否あり。個人的にはイマイチでした。 9. 柊様は自分を探している。 / 西森博之(完結 / 全8巻) あらすじ 同年代の生徒達から「お疲れ様」挨拶をされる高校生・白馬圭二郎。彼はある日、美女を見た。それはただ美しく、綺麗なだけの美女ではなかった。なぜなら、足もとには倒れている不良達。 それらをよそ目に、涼しい様の彼女は、"柊"と名乗る。 これぞ西森と言わんばかりの青春×ギャグ×恋愛漫画。『天使な小生意気』好きなら結構好きだと思う。 とても強くて姫のような振る舞いの柊。真っすぐで無欠の高校生・圭二郎。誰にもこびない圭二郎が柊にだけはつくすという新しいボーイミーツガール。 西森作品でたまにあるオカルト要素アリの作品です。 10.
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.
その他 「意味」の問題 「ちょっとこの部屋暑いね」という発話は、単にこの部屋が暑いという事実を表明している文であるとシステムは解析しますが、人間であれば、この発話を聞いて、「発話主が不快である」「部屋の窓を開けると涼しくなる」「冷房をつければ涼しくなる」といった推論を経て、「エアコンでも付けようか」と提案するなど、いわゆる人間味のある行動を取ることができます。 これには、「夏には窓を開けたり、冷房をつけると涼しくなる」という常識など、発話以外に大量の知識および推論が必要となってきます。 これらの知識や常識をコンピュータでどのように表現・処理するかは、自然言語処理のみならず人工知能の分野における長年の問題の1つです。
オミータです。 ツイッター で人工知能のことや他媒体で書いている記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは 気軽に @omiita_atiimo をフォローしてください! 2018年10月に登場して、 自然言語処理でもとうとう人間を超える精度を叩き出した ことで大きな話題となったBERT。それ以降、XLNetやALBERT、DistillBERTなどBERTをベースにしたモデルが次々と登場してはSoTAを更新し続けています。その結果、 GLUEベンチマークでは人間の能力が12位 (2020年5月4日時点)に位置しています。BERTは登場してまだ1年半程度であるにもかかわらず、 被引用数は2020年5月4日現在で4809 にも及びます。驚異的です。この記事ではそんなBERTの論文を徹底的に解説していきたいと思います。BERTの理解には Transformer [Vaswani, A. (2017)] を理解しているととても簡単です。Transformerに関しての記事は拙著の 解説記事 をどうぞ。BERTは公式による TensorFlow の実装とPyTorchを使用している方には HuggingFace による実装がありますのでそちらも参照してみてください。 読んで少しでも何か学べたと思えたら 「いいね」 や 「コメント」 をもらえるとこれからの励みになります!よろしくお願いします! 流れ: - 忙しい方へ - 論文解説 - まとめと所感 - 参考 原論文: BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, Devlin, J. et al. (2018) BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding, Devlin, J. (2018) 0. 自然言語処理 ディープラーニング. 忙しい方へ BERTは TransformerのEncoder を使ったモデルだよ。 あらゆるNLPタスクに ファインチューニング可能なモデル だから話題になったよ。 事前学習として MLM (=Masked Language Modeling)と NSP (Next Sentence Prediction)を学習させることで爆発的に精度向上したよ。 事前学習には 長い文章を含むデータセット を用いたよ。 11個のタスクで圧倒的SoTA を当時叩き出したよ。 1.
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?
5ポイントのゲイン 、 シングルモデルでもF1スコアにて1. 3ポイントのゲイン が得られた。特筆すべきは BERTのシングルがアンサンブルのSoTAを上回った ということ。 1. 3 SQuAD v2. 0 SQuAD v2. 0はSQuAD v1. 1に「答えが存在しない」という選択肢を加えたもの。 答えが存在するか否かは[CLS]トークンを用いて判別。 こちらではTriviaQAデータセットは用いなかった。 F1スコアにてSoTAモデルよりも5. 1ポイントのゲイン が得られた。 1. 4 SWAG SWAG(Situations With Adversarial Generations) [Zellers, R. (2018)] は常識的な推論を行うタスクで、与えられた文に続く文としてもっともらしいものを4つの選択肢から選ぶというもの。 与えられた文と選択肢の文をペアとして、[CLS]トークンを用いてスコアを算出する。 $\mathrm{BERT_{LARGE}}$がSoTAモデルよりも8. 3%も精度が向上した。 1. 5 アブレーションスタディ BERTを構成するものたちの相関性などをみるためにいくつかアブレーション(部分部分で見ていくような実験のこと。)を行なった。 1. 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. 5. 1 事前学習タスクによる影響 BERTが学んだ文の両方向性がどれだけ重要かを確かめるために、ここでは次のような事前学習タスクについて評価していく。 1. NSPなし: MLMのみで事前学習 2. LTR & NSPなし: MLMではなく、通常使われるLeft-to-Right(左から右の方向)の言語モデルでのみ事前学習 これらによる結果は以下。 ここからわかるのは次の3つ。 NSPが無いとQNLI, MNLIおよびSQuADにてかなり悪化 ($\mathrm{BERT_{BASE}}$ vs NoNSP) MLMの両方向性がない(=通常のLM)だと、MRPCおよびSQuADにてかなり悪化 (NoNSP vs LTR&NoNSP) BiLSTMによる両方向性があるとSQuADでスコア向上ができるが、GLUEでは伸びない。 (LTR&NoNSP vs LTR&NoNSP+BiLSTM) 1. 2 モデルサイズによる影響 BERTモデルの構造のうち次の3つについて考える。 層の数 $L$ 隠れ層のサイズ $H$ アテンションヘッドの数 $A$ これらの値を変えながら、言語モデルタスクを含む4つのタスクで精度を見ると、以下のようになった。 この結果から言えることは主に次の2つのことが言える。 1.