関数型玩具製作所は、最新のテクノロジーを駆使して実用的な玩具を開発しています。
現在は「難解な文章」を攻略する技術を開発しています。
我々は文章理解を支援するための言語拡張ソフトウェア（テキストトランスフォーマー）を開発しました。
これにより、複雑な文章を簡単に理解できるようになります。
上でカタカタ動いているのは、そのデモ動画です。
難解な文章を出力している際のChatGPTに適用しています
言語拡張ソフトウェアは3つの機能で構成されています。
しかしデモ動画では3つの機能が同時に適用されています。
理解のために、３つの機能を順を踏んで確認できる事例を以下にご用意しました。
以下は教科書の冒頭に見られる文章の例です。
ちょっとしたクイズですが、「各章で扱われる題材」を把握してみてください。
「各章がそれぞれどう違うか」にフォーカスしてください。
そしてクイズが解けたら、ボタンをクリックしてみてください。
3段階で進化するプロセスを体験できます。
1. 初期状態 → 2. 適切な位置で改行 →
3. モノ単位の強調 → 4. 重要語の色付け
(タブレット、パソコンを推奨)
1. 初期状態
この教科書は以下のように構成されています。 第1章では、グラフ観点での自然言語処理を概観します。 第2章では、グラフベースの伝統的な手法を紹介します。 第3章では、グラフニューラルネットワークを説明します。 第4章では、グラフ構築を説明します。 第5章では、グラフ表現学習を議論します。 第6章では、グラフエンコーダ・デコーダモデルを議論します。 第7章では、グラフニューラルネットワークの自然言語処理におけるアプリケーションを紹介します。 第8章では、グラフニューラルネットワークの自然言語処理における課題を議論します。 第9章では、グラフニューラルネットワークの自然言語処理における今後の方向性を議論します。
図1は、グラフ構築、グラフ表現学習、エンコーダ・デコーダモデル、アプリケーションの4つの軸に沿って、自然言語処理におけるグラフニューラルネットワークのアプローチを体系的に整理したものです。
2. 適切な位置で改行
この教科書は以下のように構成されています。
図1は、グラフ構築、グラフ表現学習、エンコーダ・デコーダモデル、アプリケーションの4つの軸に沿って、自然言語処理におけるグラフニューラルネットワークのアプローチを体系的に整理したものです。
3. モノ単位の強調
この教科書は以下のように構成されています。
図1は、グラフ構築、グラフ表現学習、エンコーダ・デコーダモデル、アプリケーションの4つの軸に沿って、自然言語処理におけるグラフニューラルネットワークのアプローチを体系的に整理したものです。
4. 重要語の色付け
この教科書は以下のように構成されています。
図1は、グラフ構築、グラフ表現学習、エンコーダ・デコーダモデル、アプリケーションの4つの軸に沿って、自然言語処理におけるグラフニューラルネットワークのアプローチを体系的に整理したものです。
1. 初期状態
2. 適切な位置で改行
2. 普段見ている文章
3. モノ単位の強調
4. 重要部分の色付け
ぜひ皆さんにもこの感覚を知っていただき、自信を持ってこの拡張を利用していただきたいと思います。
この拡張機能は、特にChatGPTやWikipediaの文章と相性が良いです。
なぜこの拡張機能が特定の文章と相性が良いのかについては、理論的な説明で詳しく触れます。
「難解な文章」であればあるほど、「簡単」に理解できるようになるという興味深い事実があります。