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教育

yasuokaの日記: Universal Dependenciesで読むセンター漢文

日記 by yasuoka

本日おこなわれた大学入試センター試験の漢文に、『京兆杜氏之墓』が出題されていたので、本文をざっとUniversal Dependenciesで記述してみた。一応、私(安岡孝一)なりにチェックしたつもりだが、読み間違い等あれば、ぜひ指摘してほしい。

1 嗚 嗚 INTJ p,感嘆詞,*,* _ 3 discourse _ Gloss=ah|SpaceAfter=No
2 呼 呼 INTJ p,感嘆詞,*,* _ 1 conj _ Gloss=alas|SpaceAfter=No
3 哀 哀 VERB v,動詞,描写,態度 _ 0 root _ Gloss=mourn|SpaceAfter=No
4 哉 哉 PART p,助詞,句末,* _ 3 discourse:sp _ Gloss=[exclamatory-particle]|SpaceAfter=No

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中国

yasuokaの日記: 古典中国語Universal Dependenciesにおける「可以」

日記 by yasuoka

Edwin G. Pulleyblankの『古漢語語法概論』(二松学舎大学21世紀プログラム、2009年3月)を読んでいたところ、あとがき(pp.217-218)で訳者の小方伴子が、Pulleyblankの「可以」の解釈に対して異論を述べていた。

13805458 journal
人工知能

yasuokaの日記: 「故為政者每人而悅之」の「每」は動詞なのか

日記 by yasuoka

ここ数日「故為政者每人而悅之」の「每」について悩んできたのだが、もう年も暮れるので、そろそろ結論を出さねばならない。英語の「every」に近い意味なのは、まあ間違いなさそうだが、この構文を見る限り、やはり動詞だとみなさざるを得ないだろう。古典中国語Universal Dependenciesで書くと、以下のような感じ。

13804236 journal
日本

yasuokaの日記: 子の名を当用漢字に制限する戸籍法施行規則の施行

日記 by yasuoka

ネットサーフィンしていたところ、古川はる香の『「親の名前から1文字とった」結果、まさかの苦労も!みんなの名づけエピソード』(たまひよ、2018年12月29日)という記事に行き当たった。当用漢字と戸籍法施行規則に関して、怪しいガセネタをばら撒いているので、私(安岡孝一)の日記で晒しておこうと思う。

【12月29日は出生届の人名が当用漢字のみに限定された日】
1947年12月29日、出生届を提出する際、人名として使えるのが当用漢字のみに限定されました。当用漢字は1946年に内閣が告示した「当用漢字表」に掲載された漢字を指します。戦後、GHQの国語国字改革のもと、簡素化とわかりやすさを目指して制定されたものです。

13796878 journal
日本

yasuokaの日記: 元号の合字を含むISO/IEC 10646:2017 Annex Aのコレクション

日記 by yasuoka

思うところあって、U+337E「㍾」U+337D「㍽」U+337C「㍼」U+337B「㍻」の4字を含むISO/IEC 10646:2017 Annex Aのコレクションを調べてみた。

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人工知能

yasuokaの日記: 古典中国語Universal Dependenciesの構成素解析向け拡張(簡易版)

日記 by yasuoka

昨日の日記で示したUniversal Dependenciesの構成素解析向け拡張が、かなりヤヤコシイ結果になってしまったので、最小限の情報にまで削ぎ落とすことを考えてみた。端的には、multiword tokenを使わずに、MISCフィールド(第10フィールド)にConstituentという属性を追加するだけで、必要ギリギリの情報が表せそうだ。

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人工知能

yasuokaの日記: 古典中国語Universal Dependenciesにおける複合語と構成素解析

日記 by yasuoka

昨日の日記で例示した「參知政事」という官職名は、内部に「知政事」という官職名を含んでいる。「知政事」という官職名は、さらに内部に「政事」という一種の熟語を含んでいる。この様子を、昨日の拡張版Universal Dependenciesで表してみよう。

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人工知能

yasuokaの日記: 動賓構造を内部に持つ名詞句のための古典中国語Universal Dependenciesの拡張

日記 by yasuoka

「置參知政事以副普」という漢文(古典中国語)において、「參知政事」という官職名をUniversal Dependenciesでどう書くべきか、ここ数日ほど考えてみた。結論が出た、というわけではないのだが、現時点での私(安岡孝一)のアイデアを、忘れないうちに今日の日記に記しておく。

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人工知能

yasuokaの日記: BERTと東ロボは漢文に返り点を打つことができたのか

日記 by yasuoka

私(安岡孝一)の11月30日の日記の読者から、鳥谷健史の『Google最新技術「BERT」と「東ロボ」との比較から見えてくるAIの課題』(ハーバービジネスオンライン、2018年11月23日)という記事を読んでみてほしい、との連絡をいただいた。読んでみたのだが、牽強付会を絵に描いたような記事で、正直かなりカチンと来た。

「ロボットは東大に入れるか」(以下、東ロボ)は国立情報科学研究所が2011年から開始したプロジェクトです。統計とビッグデータによるAI技術の可能性と限界を正確に認識することを一つの目的としています。2013年~2016年までセンター模試、記述式模試を受験し結果を公開していました。

13780639 journal
人工知能

yasuokaの日記: 東ロボは漢文に返り点を打つことができたのか

日記 by yasuoka

私(安岡孝一)の11月12日の日記の読者から、「ロボットは東大に入れるか」(東京大学出版会、2018年9月)を読んでみてほしい、との御連絡をいただいた。読んでみたところ、67ページに

大学入試の「国語」は,現代文,古文,漢文の3つに分けられる.このうち,古文と漢文は,受験生にとってほとんど外国語のようなものであり,外国語と同じように単語や文法を覚え,現代日本語に翻訳する能力を身につけることが,主要な対策となる.実際,古文や漢文の問題は,単語や文法の知識を問う問題や現代文に翻訳する問題,および,それに基づく内容理解の問題が出題されるため,このような対策は有効であり,コンピュータで解く場合でも,同様のアプローチをとることになる.

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コンピュータは旧約聖書の神に似ている、規則は多く、慈悲は無い -- Joseph Campbell

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