「辞書」を含む日記

はてなキーワード:辞書とは

チャンネルを回す、チャンネルを変えるとは言うけど、
チャンネルが変わっているとはいうが、チャンネルが回っているとは言わない。
こういうことは辞書にも載っていない。
ある一つの言語に対してネイティブに擬態することの難しさってものはこういうところにある。

dorawiiより

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2025-10-19

■anond:20251019123654

それな

俺は言語化が上手いって割と毎回言われるけど

単に同じ一個の文読んでも人より言いたいこと考えることが一杯あるだけだから

多くの人は言語の問題じゃなくて考えついてないだけだろうと思う

ただそういう人達も実は勘はそう間違ってなくて

俺が考えることを考えられない人は何が足りないのかと言うと言語

もっと具体的に言えば語彙が足りてないんだよね

語彙をこつこつ固めていけば思考も精度が出てくる

だからずっと辞書を引くことが大事

子供の頃は当然で何歳になっても辞書を引いて語彙に精度を出す事が大事　

これを何回言っても殆どの人はやらない

それが出来てない人間は言語に関わる能力が劣るので思考も劣る

「「言語化」という表現は気持ち悪いけど

言語に関わる何らかの能力だという勘は正しい

俺はまとめて国語力と言ってたけど

変なトレードマークみたいになったからやめた

Permalink |記事への反応(1) | 12:50

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2025-10-16

■anond:20251016141722

結局落としどころどうしたいかわかんねえな

まずは法律読め

穴がない法律なんてない

と言いたいが、穴ではなくて解釈でどうとでも取れるようにしてるんだわ

問題があったら裁判で争う

それだけ

解釈をなくすための法律を作ろうとしたら1法律で辞書が出来るんだわ

ちなみに法律の解釈を考えるために逐条解説という辞書みたいなもんが存在してるよ

また国勢調査の回答拒否の件だと、いつまで訪問で協力をお願いするのかって話にしかならんし、1カ月先も訪問を継続しててそこで拒否れば始めて訴訟が検討に入ってくるんだわ

Permalink |記事への反応(0) | 14:30

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2025-10-14

■

ロリコンで辞書引いたら大人の男性が少女にしか性的興味を感じないことってあってじゃあワイロリコンじゃないやん大人にも興奮するもんよかったあって思った

Permalink |記事への反応(1) | 21:26

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■anond:20251014170806

辞書を引いてこい

お前のママとしか通じない独自言語で喋るな

Permalink |記事への反応(0) | 17:13

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■自然言語処理を10年ぐらいやってきた

学業でも仕事でも趣味でも、ずっと自然言語処理をやってきた。

別に最初から AIだのNLPだのに興味があったわけじゃない。

きっかけは、学生時代にちょっとしたレポートでテキストの単語出現頻度を数えようとしたとき、「あれ、そもそも日本語ってどうやって単語に分けんの？」って疑問が出たところからだ。

英語ならスペースで切れるけど、日本語はそうはいかない。で、いろいろ調べて「形態素解析」って言葉にたどり着いた。

その瞬間にちょっとハマったんだよね。

辞書をもとに文を機械的に切り刻んで、品詞をラベル付けして、統計を取って、構文を推定する。まるで人間の頭の中を数理的に覗いているようで。

そこから MeCabとかJumanとかKyTeaとか、いろんなツールを触った。

Pythonでテキスト処理のパイプラインを組んだり、mecab-ipadic-NEologdを突っ込んで新語に対応させたり。

「言葉を数理で扱える」って発見が、ちょっとした中毒になった。

その頃はMosesとかGIZA++とか、ああいう統計翻訳系のツールも触ってたね。

単語アラインメントの確率モデルをいじって、「確率的に対訳辞書を作る」みたいな遊びをしてた。

とにかく、NLPの世界には「人間の言葉を数学で再現できるかもしれない」という変な魅力があった。

深層学習がまだ主流じゃなかったから、n-gramやHMM、CRFなんかが主戦場で、論文読むたびに確率式の展開を手で追ってた。

今思えば、あれが一番自然言語処理っぽい時代だった気がする。

で、いろいろあって自然言語処理系の企業に入社。

最初はPoC（Proof of Concept）しかやらせてもらえなかった。

感情分析とか、Stance Detectionとか、「この文は文法的に典型か非典型か」を判別するための言語モデルの構築とか、エンティティリンキング、質問応答（Question Answering）。とにかくNLPの典型的なタスクを一通り。

学術的には面白かったけど、現場で求められてたのは「論文再現じゃなくて、実用的な精度と速度」だった。

PoCで終わって、実装には至らない案件が山のように積み上がっていった。

あの時期、NLP 業界全体が「技術的にはすごいけどビジネスには落とし込めてない」って空気だった。

でもさ、LLM（大規模言語モデル）が出てきてから、世界がひっくり返った。

正直、最初は「Transformerの延長だろ」と思ってたけど、数ヶ月で実感が変わった。

それまでチマチマ特徴量を設計して、分類器を学習して、F値を0.02上げるために夜中までパラメータをいじってたのが、全部一瞬で過去になった。

ChatGPTが出て、蒸留やファインチューニングでほとんどのNLP タスクが置き換えられるようになったとき、「あれ、今までの俺の知識、ほとんど無駄だったんじゃね？」って一瞬マジで虚無になった。

でも、そこで終わらなかった。プロダクション環境を任せてもらえるようになって、推薦システムとかパーソナライゼーションの設計をやるようになって、ようやく「ユーザーベクトルを使う」という文脈でNLPが再接続した。

単なるテキスト処理から、「テキストを媒介にして人間の行動を理解する」方向に進んだ。

埋め込み表現をベースにユーザーの嗜好を推定して、レコメンドやメルマガのパーソナライズをやる。

自然言語はもう目的じゃなくて、インターフェイスになった。そうやって初めて、「NLPがビジネスに食い込む瞬間」ってのを肌で感じた。

PoCなんてやってても金にはならん。動くシステム、回る仕組み、再現性のある成果、それを出せないと、どんなに学問的に立派でも意味がない。

でも、PoCの積み重ねがなかったら、今の設計思想もなかったと思う。無駄に見える実験が、実は土台になってる。

自然言語処理って、そういう「積層的な知識と挫折の積み上げ」が一番の資産なんだよな。

Permalink |記事への反応(15) | 06:37

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2025-10-13

■英語で何を読むか

「それなりに読書家だが、英語力はそこそこの日本人」は、英語で何を読むか。何を読むべきなのか。それが問題である。

私は今30代半ばで、ごく一般的な英語力を持つ日本人だ。

中学高校の6年間英語を学び（英検2級、センター試験180点）、大学に入ってからはあまり勉強せず、現在の生活で英語を用いることはほとんどない。

それなりに読書家なので、日本語で書かれた本はたくさん読む。

大学でフランス哲学を専攻していたので、フランス語は今でもたまに読む。

しかし、英語はほとんど読まない。

何か読みたいという気持ちはある。だけど、そう思っていながら、読めていない。

何を読むべきなのか。それが知りたい。

学生の頃に課題でジョージ・オーウェルの『動物農場』を原書で読んだ（あと、哲学の講読でマーサ・ヌスバウムの論文を読んだ）。

映画版にハマり、アーサー・C・クラークの『2001年宇宙の旅』を読んだ。

大学卒業後は、高畑勲のアニメにハマり、『赤毛のアン』を読んだ。

数年前にグレタ・トゥーンベリの演説集を読んだ。

私が読んだことのある英語の本はこの４冊だけだ。

それも、グレタの演説集以外は、日本語の訳書と英和辞典を横に置きながら読んだのである。

また、関心のある国際ニュースで日本語の報道が少ない場合は、ガーディアンやアルジャジーラなどの記事を検索して読む。

しかし、これも一ヶ月に一度くらいの頻度にすぎない。

以上が私が英語で読んできたもののすべてである。

私のような「それなりに読書家だが、英語力はそこそこの日本人」は、はたして英語で何を読むのか。

何を読むべきなのか。それが知りたい。

未邦訳の洋書を読むのはハードルが高い。

よほど面白いとあらかじめ期待できるなら別だが、そうでないなら辞書に首っ引きで洋書を読むのはつらい。

その一方で、日本語訳のある洋書は、邦訳を読めば大概はそれで満足してしまう。

私の友人は『ハリー・ポッター』を原書で読んでいる。

『シャーロック・ホームズ』を読んだ友人もいるし、ラヴクラフトを読んでいる友人もいる。

しかし私は『ハリー・ポッター』にせよ『シャーロック・ホームズ』にせよラヴクラフトにせよ……あるいはシェイクスピアにせよメルヴィルにせよフォークナーにせよ……邦訳で読んだら、それで満足してしまった。

邦訳を読んで、原書「も」読みたくなるような英米文学にはほとんど出会わない。

私のような「それなりに読書家だが、英語力はそこそこの日本人」は、はたして英語で何を読むのか。

何を読むべきなのか。それが知りたい。

Permalink |記事への反応(0) | 09:07

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■適性のことを適正と表記する誤字

特定の領域における能力を意味する言葉としての適性を適正って書く誤字が個人的な印象だが増えてきた気がしている。ゲーム関連の動画やSNS 投稿でこの表記が多い。さらに個人的な印象だが、最近はこの表記をしてても間違ってるって突っ込む人が、あんまりいない気がしている。なので、しばらくしたら、柔らかめな辞書には「適正」の表記が参考扱いで記載されるようになり、10年ぐらいしたら、「適正」も適正な表記として社会で認められてしまうのではないかと思う。

Permalink |記事への反応(0) | 00:47

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2025-10-10

■anond:20251010204910

現実に即さない辞書的な分類って何か意味あんの

Permalink |記事への反応(0) | 21:54

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2025-10-09

■ハイパーインフレーションという毒の効き目には猶予があるので、その間に外の資産を得るという案

本当に知的な知的産業の生成物は、もはや知的労働者何億人分にもなる時代。（バカなチャットボット信者を皮肉ってる。バカには分からないだろうから、ここに明言しておく。）エーアイを買い占めてエーアイに労働させれば自国民は必要ない。自国民の放棄という画期的な、しかし現在進行系で行われている肌馴染みのある手法によって、ハイパーインフレーションの主な症状である自国民の自国通貨での決済に困難が生じるという問題を解決する。

この案に必要なのが、国民に蔓延る諦観、国民の武装を妨げる法理、高い信用を持つ自国通貨である。

そして何よりも保身と根回しとやらしか能のない政治主体（この語は本邦においては、過半数をギリギリ超える投票率によって成り立つボンクラの集団を指すのみである）はこの無鉄砲な艦砲射撃を加速させる。

エーアイ時代の国民に必要なのは辞書か、あるいはまったく逆に、竹槍である。

第三次世界大戦中である、は戦争の恐怖を煽っている。しかし、先進国においては戦争は起こらず、武力衝突なしに平和的に解決する、というのも平和の無警戒を煽っている。

Permalink |記事への反応(0) | 01:51

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2025-10-25

■anond:20251025162733

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2025-10-13

■英語で何を読むか

■適性のことを適正と表記する誤字

2025-10-10

■anond:20251010204910

2025-10-09

■ハイパーインフレーションという毒の効き目には猶予があるので、その間に外の資産を得るという案