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みずもともや
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@tomo_wb
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操作の変更修正と修正原因に着目した自動車の運転技能評価
RT @future_recruit_: ①6月10日(水)にAIチームの小橋さんが発表します! #JSAI2020 ■操作の変更修正と修正原因に着目した自動車の運転技能評価 https://t.co/j1HVx6HI96 (続く)
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カウンセラーの対話スキル分析に向けたマルチモーダルデータコーパスの収集
RT @future_recruit_: ②6月11日(木)にJAISTと共同研究している印象分析案件に関しての発表があります!フューチャーは共著です。 #JSAI2020 ■カウンセラーの対話スキル分析に向けたマルチモーダルデータコーパスの収集 https://t.co/D…
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変更履歴を用いた英語文章作成支援システムの実現
「変更履歴を用いた英語文章作成支援システムの実現」 https://t.co/THjFH84UJO
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不自然言語処理 -枠に収まらない「リアルな」言語処理-:3.なんで日本語はこんなに難しいなの?-リアルな日本語学習者コーパスの分析と言語処理の課題-
そういえば、今日だった。「不自然言語処理 -枠に収まらない「リアルな」言語処理-:3.なんで日本語はこんなに難しいなの?-リアルな日本語学習者コーパスの分析と言語処理の課題-」 https://t.co/QJsAiEU9
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自然言語処理技術の現状と展望 -エラー分析プロジェクトを通して-:1.Project Next NLP -エラー分析を通じた自然言語処理技術の推進-
LLM時代の今、Project Next NLPの第2回目を開催し、各タスクの専門家が一同に集結してLLMによって現状何ができて何ができていなかのエラー分析をしてみたさがある https://t.co/qvMHWJ5Mbe
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職業ごとの行動に関する知識の収集
やっと論文誌に成仏させていただきました https://t.co/XQqPL51qp2
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機械学習によるスピーキングの基準特性抽出と習熟度推定
KAKEN - 機械学習によるスピーキングの基準特性抽出と習熟度推定(26770205) (外国語教育・若手研究(B)、2014年4月1日~2017年3月31日) http://t.co/U9eL0xqhAr 来年度以降の研究費を管理してくださる機関を絶賛募集中です。 #切実
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データマイニングによる誤り分析と辞書開発
石井雄隆(@yishii_0207)「日本人英語学習者の作文における誤りのアソシエーション分析」とか、興味深いですね。 http://t.co/LTEy0Az8pr ワタクシも話し言葉で誤りのアソシエーション分析をしたことがあります。 http://t.co/uFCEgrXrjS
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潜在トピックを考慮したBayes n-gram言語モデル
ざっと目を通したけど、こりゃー、ブレイクスルーだなー。特に、表3は感動する。 https://t.co/3MsYdMq0
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