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掃除機の｢飼う:1｣どう考えてもルンバで草
ルンバの登場で掃除機の単語ベクトルがペット方向にも伸びつつある＝ペットに使われるような文脈に掃除機という単語が用いられるようになってきた未知の環境に進出して進化の途上にある生物のようで面白い
4:43 これw
「所有する」と「飼う」が近いのかもしれない
東京-日本+イギリス=ロンドンなのなんとなく理解できるしすごいなこの概念
移項すると東京-日本=ロンドン-イギリスで首都-国が成り立つからすごいよな。
@@ギョーザ爆弾 やべぇめちゃくちゃすげぇwwww
@@underambii8388 当然の帰結
東京は日本の首都だった…？
@@pihha5204 江戸時代の住民現る
毎回、最後にスッキリさせてから考えさせられることを言ってるのが好き。「ほらほら、何見てばかりいるんだ？君も考えるんだよ？！」って言われてる気がしていつも、はっ！ってなる
コサイン類似度で内積計算出てきて知ってる知識が使えてなんか良かった
学んできたことがこんなところで､､､！と思うと、勉強しておいてよかったなあって思いますよね。
この人の動画なに見ても外れないんだよなぁ
さすが猫吸い吸引がちゃんと入ってるの凄い笑色々見させてもらってるけど、改めて言語面白いなと思いました
掃除機に飼うが1あるのはルンバの影響だろうか
@@ギョーザ爆弾 砂浜でルンバ散歩させてそう
猫に吸引が12あるの良いw
これかth-cam.com/video/eHVp3p8zZRw/w-d-xo.html
てか普通に猫吸うもんな
でも、猫を吸う人いる。間違いではない
犬に吸引がないのはおかしい
@@osentak 犬のどこを吸うかによる
最近では文脈を考慮できるBERTが用いられることが多いですね。"I ate an apple."と"I have a apple product"のappleをフルーツと会社のappleとして区別できます。
何に使うんやこんなもん、と思ったらそうか…なるほど、そうやってネットって検索者の要望に答えてたのか…すげーな…プログラマーの方々には頭が上がらないな…
以前これを研究していた方をお見かけしたことがあります。物事の性質を数学的に考えるのは楽しいですね。
Googleが生まれたての頃、開発者がテレビのインタビューに答えていたのを思い出す。インタビューア 「あなたは何をしているのですか？」Google開発者 「我々はコンピュータに『常識』を覚えさせているのです。ものすごくたくさん」
猫吸いは猫好き、掃除機飼うはルンバの影響が出てて草。
国語でも数学でもなくてガチガチの情報系の内容だった！！
文系も理系も仲良く発狂できる動画見つけたw
美術系も数字強い方が便利だなって何度も思いました多分言語とかも統計とか地学にぶち当たって泡吹いてるんだろうなぁ
理系はわかるんじゃね？これ俺はわからんけど
実際にプログラム組むのは別ですが、文系でも大学で金融、心理学、社会学、マーケティングとかで、統計の基礎としてやるかなぁと思います。
言い方が草
NETFLIX でAIの偏見についての動画をちょっとだけ見てたので、それをよりプログラム的にわかりやすく解説してくれてありがとう
これで社会科学についても研究できるから本当に素晴らしいですね
つまり単語ベクトルとは要素に分解するということですね。東京（地名、首都、日本）－日本（国）＋イギリス（国）＝？（地名、首都、イギリス） こうすると分かりやすいかな？言い換えれば、要素の似ている単語は入れ替えても文章がおかしくない、ということになりますね（「犬を飼っている」→「猫を飼っている」、「バス通勤」→「電車通学」の様に）
今日のQuizKnockさんの動画見て戻ってきました！QuizKnockさんの方ではこれを使った式でクイズしてたのですが、こちらではどうやってベクトルを判定しているのか何故そんなことができるのかを理論的に説明されていてどちらも面白いです☺
言語のベクトルについては知らない分野で面白かったです。ところで、日本語のデータ収集では文法的に英語よりやりにくいところがあるのかなと感じました。例えば動画にあった「猫-吸う」は「目的語-動詞」で、「掃除機-吸う」は「主語-動詞」(「掃除機で」なら手段ですが)の関係です。「猫を吸う」ので猫は吸われる側であり、掃除機は「掃除機が(ゴミなどを)吸う」ように吸う立場が一般的かと。そうなると、名詞の後の「が」「を」「で」といった助詞を考慮しないといけないのかなと思います。また、英語は語順が重要(ここは詳しくないのですが間違ってたらすみません)で語の前後の関係でデータの傾向がでそうですが、日本語は語順を入れ換えることができることも多い(例「掃除機が猫を吸う」→「猫を掃除機が吸う」※猫を掃除機で吸ってはいけない)ので、そういったことも気を付けないといけないのかなと思いました。
ただのとんでも研究かと思ったら、実用的な技術だった・・・。
単語ベクトルの生成方法が体感的にとても良くわかりました！！ありがとうございます！！
1人掃除機を飼ってるやつが居るな
自然言語処理の分野では一般的な手法やね 導入が分かりにくい考え方だから、この動画は良い教材になるなぁ
このこと知った時、ベクトル好きになったなあ
4:40 「猫吸い」の文化を知る者にとってはニヤリとする調査結果。さて、今回の動画のテーマを元に、SNS由来のビッグデータによって新しい検索アルゴリズムの技術革新が起きれば、現在のseo過対策問題や検索キーワードの選択が苦手な人の問題への解決策が得られそうですね。とてもわくわくしたテーマでした。
へぇ〜面白い言葉遊びだなぁ〜と思っていたら検索に利用されているですげぇー！！！ってなった
このベクトルも時代に合わせてアップデートしていけばかなり有能
来年、言語解析の授業取ろうかな
おもしろいチャンネルを見つけてしまった応援します
私は外大卒の日本語教師という超文系なんですが、理系目線の言語学面白いですね!
自然言語処理は計算機科学ではメジャーな分野です！
6:50最初は言ってることに納得してたけど、数学的に考えると「性別の関係ない職業A」から「性別の関係ない職業B」になるのは仕方ない気がしてきた。
よろしければ、他の動画にも日本語の字幕付けてください。日本語学習者にとって、より簡単になりますよ。ありがとうございます！
単語空間の空間としての構造に興味が出てくる例えば犬と猫が張る空間はどのようなものかとか線形独立な動物50個の線型結合で哲学用語を表したら係数はどうなるかとか
後半想像したら草
単語空間の基底が動物園になってるのは流石に草
2:53アインシュタイン➖物理学➕哲学＝ニーチェ
鳥肌たった
あれ？ゆるコンピュータ科学ラジオでの水野氏のモノマネより遥かに声高いぞ
λさんのやつでも見たけどすごいねこれ
言語の機械学習ってどうやってたのか知らんかった。ベクトルにしてと特徴量取り出してたんかな
猫・掃除機の伏線が吸引で回収されるのすごいww
単語ベクトルってSFやオカルトっぽい言葉で格好いいですね。単語という1元の1変数を2元の1変数に変換して操作出来る形にするっていうのは数学でいう実数空間からベクトル解析や複素平面へ拡げたような感じですね。追記: (プログラマ) - (男性) = (専業主婦)これ、失礼な言い方だけど意味を考えれば割と良い線行ってます。多くの薄給プログラマは雑用エンジニアみたいな作業が大半ですしあれを女性に置き換えて例えるとすれば家事手伝いの作業って比喩としては冴えてます。
Microsoftのツイートbotが問題発言をしたのは繕うという作業が抜けていたからだと思うね
分かりやすくて助かりました
ものすごくおもしろい。
昨日のクイズノックで鶴崎さんがこれ使ってましたね
これは最近見た動画の中で一番ほえーーってなった類似した検索結果とかSiriに聞いた時とかの答えとかが，多少表記ゆれあっても理解してくれるのなんでかなーっていつも疑問だったわ
悪いデータを集めて暴走の流れこち亀だなぁてひとり笑いました。
猫吸ってる人いるし掃除機飼ってる人いるもんな〜
この言葉の関係性が最も遠いと考える10単語を入力すると語彙力が測れるってサイトがありましてね…(英語限定ですが)
喋り方好きすぎる
transformerを音声に適用すると今ひとつって現象が起こるのはきちんと合成しないと違和感の塊の音声と違って文字ベクトルは出力がちょっと正しい値からズレてても決まった単語に寄せてくれるからうまくいくだけなんだな
機械は嘘をつかないってことですね
ドラえもんｰ猫はコロスケでしょうよ
画像も言語と同じベクトルに変換できると画像検索や画像生成(単語から画像)とか画像の分類や状況説明(画像から単語)もできるよね
数字50個で定義されるベクトルって事は、50次元世界での矢印…ってコト！？
単語ベクトルは「一つの単語に一つの意味」を前提とする研究で、複数の意味を持つ単語やその文法表現に対しては課題が多い ちょっと触れてほしかった
分布仮説の説明の例文のところで一瞬でも空白に｢メタルギア｣と入れれば良いのかと思ってしまったワイは恐らく末期
学習元の人間が「AIは差別的だ！」と叩くの皮肉でいいよね
いちいち登場してくれるの助かる
これで「ゲスの極み乙女。」とか「ポムポムプリン」とかの対義語作ったらどうなるか知りたい
???「古典的な単語ベクトルはお煎餅に似ている」
単語全部が線型空間に存在してる場合、言語の論理に近似するんじゃないかていうのはあまりにも勝手すぎるし、上手くいかない理由はその仮定にあるのは明らかだから、実際にそれなりの精度を持ったアルゴリズム開発した人間はどういう精神力の持ち主なんだて思う
単語の言語ベクトルに対してその動作、例えば(successに対してsucceed)みたいな本質的には意味が同じではあるが品詞が異なる関係についてはコサイン類似度がかなり高くなりそうなんだけど言語テンソルなるものを導入すれば解決できる？？
なんの前置きもなくさも常識かのようにPython、しかも対話版使っててびっくりしたいやgensim使うならpythonなので問題ないんだけどもColabとか使うのかなぁと思ってたのでびっくりあと思ったよりしっかり説明してて勉強になる
8月－夏休み気になる
動画内の説明だと2次元グラフだけど、実際には一つの単語を説明するには15次元になるの面白いな
おもしろい むかし論理学という本で理論の計算式というのを見たことがあるのですが それを数値化できるとは
猫のテキストデータのうち1割弱が猫吸いしてて草
意味は単語自体に内在はしていないので、周りの語との関係から意味を定量化する、という仕組みですね。←雑なまとめ
AIも人間の偏見や悪い言葉を学習するのか…善悪はともかくそれだけ精巧ということだな
何やこの文系の皮を被った理系は……
その点、りんなは日本らしくオタク化していったよな
偏見っつーか事実だわな割合として多いから仕方ないっちゃ仕方ない
犬の時に吸引が出てきて笑ってしまった
ベクトル化は分類問題でお世話になりました
多次元ベクトルも可能ですか？
猫について数字が50個って言ってたしそもそもこれが50次元ベクトルなのでは
犬吸引しますよ!（愛犬家
理系なのでタイトルが「単位ベクトル」に見えたwww
単語が近い遠いってどうやって定義すんだろ
近い遠いは色々あるぜ！数値で、距離尺度化しちまえば、クラスタ分析もできるしMDS分析もできるぜ！
！？大学の自然言語のプロジェクトでやったことだ！
パラメタが一個一個何を表してるのか気になるな
むしろ大多数の人間が間違えていてAIが正しいんじゃね？
内積使いそうと思ったら使ってた
単位ベクトルなんて概念があるのか、為になるなぁ。
線形代数の授業でやったなーなつい
掃除機は何で一回飼ったことがあるの?
支離滅裂な文を作るときに役立ちそう
ある単語の周囲に出てくる単語の類似度で判定かーおもろいな
猫と吸うはもっと関連度高いと思います
最後んところの恐ろしい前兆… あえて作ったAIならばあまり偏見や差別の思想を残さないで作って欲しいですが
掃除機の1回出てきた「飼う」は絶対ドラえもんじゃん
東京ー日本＝首都、首都＋イギリス＝ロンドンみたいな感じするもんなぁ
good video :)
いよいよ文系だからって言い訳が出来ない時代が来たな、、
その場合、同義語は一次従属ですね
タイトルめっちゃ単位ベクトルに見えた笑
飼う掃除機はルンバのことだろうね
ちょー面白い
Tay…手越？
猫は吸うもの
猫と吸引って…中川翔子のことであってる？笑
猫吸い勢
![ILLSLICK - KILLSHOT REMIX [FULL VERSION]](http://i.ytimg.com/vi/RIK8RrqIAzE/mqdefault.jpg)
掃除機の｢飼う:1｣どう考えてもルンバで草
ルンバの登場で掃除機の単語ベクトルがペット方向にも伸びつつある
＝ペットに使われるような文脈に掃除機という単語が用いられるようになってきた
未知の環境に進出して進化の途上にある生物のようで面白い
4:43 これw
「所有する」と「飼う」が近いのかもしれない
東京-日本+イギリス=ロンドンなのなんとなく理解できるしすごいなこの概念
移項すると東京-日本=ロンドン-イギリスで首都-国が成り立つからすごいよな。
@@ギョーザ爆弾 やべぇめちゃくちゃすげぇwwww
@@underambii8388 当然の帰結
東京は日本の首都だった…？
@@pihha5204 江戸時代の住民現る
毎回、最後にスッキリさせてから考えさせられることを言ってるのが好き。
「ほらほら、何見てばかりいるんだ？君も考えるんだよ？！」
って言われてる気がしていつも、はっ！ってなる
コサイン類似度で内積計算出てきて知ってる知識が使えてなんか良かった
学んできたことがこんなところで､､､！と思うと、勉強しておいてよかったなあって思いますよね。
この人の動画なに見ても外れないんだよなぁ
さすが猫吸い
吸引がちゃんと入ってるの凄い笑
色々見させてもらってるけど、改めて言語面白いなと思いました
掃除機に飼うが1あるのはルンバの影響だろうか
@@ギョーザ爆弾 砂浜でルンバ散歩させてそう
猫に吸引が12あるの良いw
これか
th-cam.com/video/eHVp3p8zZRw/w-d-xo.html
てか普通に猫吸うもんな
でも、猫を吸う人いる。間違いではない
犬に吸引がないのはおかしい
@@osentak 犬のどこを吸うかによる
最近では文脈を考慮できるBERTが用いられることが多いですね。"I ate an apple."と"I have a apple product"のappleをフルーツと会社のappleとして区別できます。
何に使うんやこんなもん、と思ったらそうか…
なるほど、そうやってネットって検索者の要望に答えてたのか…
すげーな…プログラマーの方々には頭が上がらないな…
以前これを研究していた方をお見かけしたことがあります。物事の性質を数学的に考えるのは楽しいですね。
Googleが生まれたての頃、開発者がテレビのインタビューに答えていたのを思い出す。
インタビューア 「あなたは何をしているのですか？」
Google開発者 「我々はコンピュータに『常識』を覚えさせているのです。ものすごくたくさん」
猫吸いは猫好き、
掃除機飼うはルンバの影響が出てて草。
国語でも数学でもなくてガチガチの情報系の内容だった！！
文系も理系も仲良く発狂できる動画見つけたw
美術系も数字強い方が便利だなって何度も思いました
多分言語とかも統計とか地学にぶち当たって泡吹いてるんだろうなぁ
理系はわかるんじゃね？これ
俺はわからんけど
実際にプログラム組むのは別ですが、文系でも大学で金融、心理学、社会学、マーケティングとかで、統計の基礎としてやるかなぁと思います。
言い方が草
NETFLIX でAIの偏見についての動画をちょっとだけ見てたので、それをよりプログラム的にわかりやすく解説してくれてありがとう
これで社会科学についても研究できるから本当に素晴らしいですね
つまり単語ベクトルとは要素に分解するということですね。
東京（地名、首都、日本）－日本（国）＋イギリス（国）＝？（地名、首都、イギリス） こうすると分かりやすいかな？
言い換えれば、要素の似ている単語は入れ替えても文章がおかしくない、ということになりますね（「犬を飼っている」→「猫を飼っている」、「バス通勤」→「電車通学」の様に）
今日のQuizKnockさんの動画見て戻ってきました！
QuizKnockさんの方ではこれを使った式でクイズしてたのですが、こちらではどうやってベクトルを判定しているのか何故そんなことができるのかを理論的に説明されていてどちらも面白いです☺
言語のベクトルについては知らない分野で面白かったです。
ところで、日本語のデータ収集では文法的に英語よりやりにくいところがあるのかなと感じました。
例えば動画にあった「猫-吸う」は「目的語-動詞」で、「掃除機-吸う」は「主語-動詞」(「掃除機で」なら手段ですが)の関係です。「猫を吸う」ので猫は吸われる側であり、掃除機は「掃除機が(ゴミなどを)吸う」ように吸う立場が一般的かと。そうなると、名詞の後の「が」「を」「で」といった助詞を考慮しないといけないのかなと思います。
また、英語は語順が重要(ここは詳しくないのですが間違ってたらすみません)で語の前後の関係でデータの傾向がでそうですが、日本語は語順を入れ換えることができることも多い(例「掃除機が猫を吸う」→「猫を掃除機が吸う」※猫を掃除機で吸ってはいけない)ので、そういったことも気を付けないといけないのかなと思いました。
ただのとんでも研究かと思ったら、実用的な技術だった・・・。
単語ベクトルの生成方法が体感的にとても良くわかりました！！ありがとうございます！！
1人掃除機を飼ってるやつが居るな
自然言語処理の分野では一般的な手法やね 導入が分かりにくい考え方だから、この動画は良い教材になるなぁ
このこと知った時、ベクトル好きになったなあ
4:40 「猫吸い」の文化を知る者にとってはニヤリとする調査結果。
さて、今回の動画のテーマを元に、SNS由来のビッグデータによって新しい検索アルゴリズムの技術革新が起きれば、現在のseo過対策問題や検索キーワードの選択が苦手な人の問題への解決策が得られそうですね。とてもわくわくしたテーマでした。
へぇ〜面白い言葉遊びだなぁ〜と思っていたら検索に利用されているですげぇー！！！ってなった
このベクトルも時代に合わせてアップデートしていけばかなり有能
来年、言語解析の授業取ろうかな
おもしろいチャンネルを見つけてしまった
応援します
私は外大卒の日本語教師という超文系なんですが、理系目線の言語学面白いですね!
自然言語処理は計算機科学ではメジャーな分野です！
6:50
最初は言ってることに納得してたけど、数学的に考えると「性別の関係ない職業A」から「性別の関係ない職業B」になるのは仕方ない気がしてきた。
よろしければ、他の動画にも日本語の字幕付けてください。日本語学習者にとって、より簡単になりますよ。ありがとうございます！
単語空間の空間としての構造に興味が出てくる
例えば犬と猫が張る空間はどのようなものかとか線形独立な動物50個の線型結合で哲学用語を表したら係数はどうなるかとか
後半想像したら草
単語空間の基底が動物園になってるのは流石に草
2:53アインシュタイン➖物理学➕哲学＝ニーチェ
鳥肌たった
あれ？ゆるコンピュータ科学ラジオでの水野氏のモノマネより遥かに声高いぞ
λさんのやつでも見たけどすごいねこれ
言語の機械学習ってどうやってたのか知らんかった。ベクトルにしてと特徴量取り出してたんかな
猫・掃除機の伏線が吸引で回収されるのすごいww
単語ベクトルってSFやオカルトっぽい言葉で格好いいですね。
単語という1元の1変数を2元の1変数に変換して
操作出来る形にするっていうのは
数学でいう実数空間からベクトル解析や複素平面へ拡げたような感じですね。
追記: (プログラマ) - (男性) = (専業主婦)
これ、失礼な言い方だけど意味を考えれば割と良い線行ってます。
多くの薄給プログラマは雑用エンジニアみたいな作業が大半ですし
あれを女性に置き換えて例えるとすれば家事手伝いの作業って比喩としては冴えてます。
Microsoftのツイートbotが問題発言をしたのは繕うという作業が抜けていたからだと思うね
分かりやすくて助かりました
ものすごくおもしろい。
昨日のクイズノックで鶴崎さんがこれ使ってましたね
これは最近見た動画の中で一番ほえーーってなった
類似した検索結果とかSiriに聞いた時とかの答えとかが，多少表記ゆれあっても理解してくれるのなんでかなーっていつも疑問だったわ
悪いデータを集めて暴走の流れ
こち亀だなぁてひとり笑いました。
猫吸ってる人いるし掃除機飼ってる人いるもんな〜
この言葉の関係性が最も遠いと考える10単語を入力すると語彙力が測れるってサイトがありましてね…(英語限定ですが)
喋り方好きすぎる
transformerを音声に適用すると今ひとつって現象が起こるのはきちんと合成しないと違和感の塊の音声と違って
文字ベクトルは出力がちょっと正しい値からズレてても決まった単語に寄せてくれるからうまくいくだけなんだな
機械は嘘をつかないってことですね
ドラえもんｰ猫はコロスケでしょうよ
画像も言語と同じベクトルに変換できると画像検索や画像生成(単語から画像)とか画像の分類や状況説明(画像から単語)もできるよね
数字50個で定義されるベクトルって事は、50次元世界での矢印…ってコト！？
単語ベクトルは「一つの単語に一つの意味」を前提とする研究で、複数の意味を持つ単語やその文法表現に対しては課題が多い ちょっと触れてほしかった
分布仮説の説明の例文のところで一瞬でも空白に｢メタルギア｣と入れれば良いのかと思ってしまったワイは恐らく末期
学習元の人間が「AIは差別的だ！」と叩くの皮肉でいいよね
いちいち登場してくれるの助かる
これで「ゲスの極み乙女。」とか「ポムポムプリン」とかの対義語作ったらどうなるか知りたい
???「古典的な単語ベクトルはお煎餅に似ている」
単語全部が線型空間に存在してる場合、言語の論理に近似するんじゃないかていうのはあまりにも勝手すぎるし、上手くいかない理由はその仮定にあるのは明らかだから、実際にそれなりの精度を持ったアルゴリズム開発した人間はどういう精神力の持ち主なんだて思う
単語の言語ベクトルに対してその動作、例えば(successに対してsucceed)みたいな本質的には意味が同じではあるが品詞が異なる関係についてはコサイン類似度がかなり高くなりそうなんだけど言語テンソルなるものを導入すれば解決できる？？
なんの前置きもなくさも常識かのようにPython、しかも対話版使っててびっくりした
いやgensim使うならpythonなので問題ないんだけども
Colabとか使うのかなぁと思ってたのでびっくり
あと思ったよりしっかり説明してて勉強になる
8月－夏休み気になる
動画内の説明だと2次元グラフだけど、実際には一つの単語を説明するには15次元になるの面白いな
おもしろい むかし論理学という本で理論の計算式というのを見たことがあるのですが それを数値化できるとは
猫のテキストデータのうち1割弱が猫吸いしてて草
意味は単語自体に内在はしていないので、周りの語との関係から意味を定量化する、という仕組みですね。←雑なまとめ
AIも人間の偏見や悪い言葉を学習するのか…善悪はともかくそれだけ精巧ということだな
何やこの文系の皮を被った理系は……
その点、りんなは日本らしくオタク化していったよな
偏見っつーか事実だわな
割合として多いから仕方ないっちゃ仕方ない
犬の時に吸引が出てきて笑ってしまった
ベクトル化は分類問題でお世話になりました
多次元ベクトルも可能ですか？
猫について数字が50個って言ってたしそもそもこれが50次元ベクトルなのでは
犬吸引しますよ!（愛犬家
理系なのでタイトルが「単位ベクトル」に見えたwww
単語が近い遠いってどうやって定義すんだろ
近い遠いは色々あるぜ！
数値で、距離尺度化しちまえば、クラスタ分析もできるしMDS分析もできるぜ！
！？大学の自然言語のプロジェクトでやったことだ！
パラメタが一個一個何を表してるのか気になるな
むしろ大多数の人間が間違えていてAIが正しいんじゃね？
内積使いそうと思ったら使ってた
単位ベクトルなんて概念があるのか、為になるなぁ。
線形代数の授業でやったなーなつい
掃除機は何で一回飼ったことがあるの?
支離滅裂な文を作るときに役立ちそう
ある単語の周囲に出てくる単語の類似度で判定かーおもろいな
猫と吸うはもっと関連度高いと思います
最後んところの恐ろしい前兆… あえて作ったAIならばあまり偏見や差別の思想を残さないで作って欲しいですが
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いよいよ文系だからって言い訳が出来ない時代が来たな、、
その場合、同義語は一次従属ですね
タイトルめっちゃ単位ベクトルに見えた笑
飼う掃除機はルンバのことだろうね
ちょー面白い
Tay…手越？
猫は吸うもの
猫と吸引って…中川翔子のことであってる？笑
猫吸い勢