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Showing Revision 1 created 11/29/2014 by Udacity.

  1. ここで少し補足する意味で
    人工知能の技術に特化せず
  2. 一般的なソフトウエア工学について話します
  3. こちらはスペル修正のプログラムコードを
    一部抜粋したものです
  4. とても優秀なオープンソースの検索エンジン
    ht://Digのプロジェクトで使われました
  5. 検索エンジンが必要ならぜひ試してみてください
  6. コードはすべて簡潔で扱いやすくなっています
  7. スペル修正に関係するコードは数千行に及びます
  8. こちらがそのコードの一部です
  9. 発音が似ている単語にスペルミスが
    起こりやすいことに着目し
  10. それぞれの単語を調べ
    文字の発音を見ていきましょう
  11. そして発音が類似する単語を探してみます
  12. 例えばここにはcがどんな発音か書かれています
  13. 英語ではcはあいまいな文字です
  14. ここにはx、ch、s、kといったcの発音も含め
  15. すべての可能な発音と現れ方が書かれています
  16. では自分がこのプログラムを管理しているとします
  17. 正しい判断をするために実行すべきことがあります
  18. まずはこのコードの記述を見て
  19. 英語の発音規則に準拠しているか
    疑問を持ちましょう
  20. ここにはi、eまたはyを含む文脈において
    cはsのように発音すると書かれています
  21. aとoなどの他の母音は?
  22. 偶然に抜けてしまったのでしょうか?
  23. 確認するための作業が必要です
  24. ここにある記述が正しいと判断するには
  25. このコードで正確に実装できるか
    調べる必要があります
  26. 実際1ページのコードに
    いくつかの文字についての記述があり
  27. 確率モデルの実装に使われるコードと
    同じようなものになっています
  28. こうしたコードを整理する上で
    最も重要で困難な点は
  29. これが英語特有のものであるということです
  30. 皆さんがこのプログラムの管理者で
    上司や教授にこう言われるとします
  31. “よくできたプログラムだが君にはこれを”
  32. “ドイツ語、フランス語、アゼルバイジャン語など
    50の言語に対応させてほしい”
  33. この場合それぞれの言語の発音規則を調査し
    理解する必要があり
  34. 言語に合わせてコードを編集しなければなりません
  35. 途方もない作業です
  36. しかし確率モデルを扱うことができるなら
  37. 他言語の作業を依頼されても
  38. その言語の単語のコーパスを
    たくさん集めればいいのです
  39. そこから各単語の確率を得ることができ
  40. スペルエラーのコーパスを見つけられるでしょう
  41. またスペル編集の確率も求められます
  42. データ収集は手でコードを書くより速くて簡単な
  43. ソフトウエア工学のプロセスなのです
  44. ある意味確率モデルを使った機械学習は
  45. 究極のアジャイル・プログラミングなのです