井出草平の研究ノート

2026-02-01から1ヶ月間の記事一覧

Kotoba Whisper と pyannote を連携して話者分離+文字起こしをする(Windows+Docker+NVIDIA GPU)

github.com 本記事は、Windows 11 上で Docker Desktop(WSL2)と NVIDIA GPU を用い、話者分離(pyannote)→ セグメントごとの文字起こし(Kotoba Whisper)を一気通貫で実行するためのメモである。 音声の「誰が話したか」を推定(話者分離)し、区間ごと…

フィリップ・アリエス『<子供>の誕生』#21 メモ

〈子供〉の誕生―アンシァン・レジーム期の子供と家族生活作者:フィリップ・アリエスみすず書房Amazon 90ページ下段後ろから4行目から96ページ上段 第四章終了まで。 全体の枠組み:『子どもの誕生』の中核命題を追う議論だった 今回の議論は、『子どもの誕生…

ChatGPT Translate翻訳環境構築

ChatGPT TranslateをWindows環境においてDeepLのアプリのように使うための設定書である。グローバルホットキー(Ctrl+Alt+T)で翻訳できるように設定してある。DeepLに対する優位性と課題はある。 本マニュアルで構築する「ChatGPT Translate」の自動翻訳環…

Tiny Ayaの翻訳能力・学術分野編

Tiny Ayaは、Cohere Labs(Cohereの研究組織)が公開した軽量・多言語の“オープンウェイト”言語モデル(LLM)ファミリーである。狙いは「クラウド前提ではなく、ノートPCやモバイル等の現実的な計算資源でも動かせる」「英語以外(低リソース言語を含む)を…

ローカルLLMの翻訳能力・学術分野編

LLMの翻訳能力を日常会話の難読文に対して行ってきた。 ides.hatenablog.com ides.hatenablog.com 今回は、学術分野の文章における翻訳能力を検討してみた。精神医学と政治・経済分野の2つの文章を用意しても他。作成・翻訳文の評価はGemini 3.0 Proで行った…

ローカルLLMの翻訳能力検討

ローカルLLMの翻訳能力について検討してみた。 例文は前に作ったものを流用している。 ides.hatenablog.com 要約 Qwen3 (30点): 固有名詞すら誤読し、「翻訳」以前の機械的な単語置換に終始。文章として崩壊した。 Hunyuan (40点): 文法は自然だが、スラング…

機能的特徴と時間的特徴を用いたEEGベースの統合失調症診断のための強化ハイブリッド深層ニューラルネットワーク

pmc.ncbi.nlm.nih.gov Soltani-Nejad, M., Salar-pour, F., Rakhshan, S. A., & Nezamabadi-pour, H. (2025). Enhanced hybrid deep neural network for EEG-based schizophrenia diagnosis using functional and temporal features. Scientific Reports, 15…

拡散の闇:ソーシャルメディアが隠れた誤解を増幅させる仕組み

SNS

tmb.apaopen.org Schober, M. F., & Dolgin, R. S. (2025). Lost in virality: How social media can amplify hidden misinterpretations. Technology, Mind, and Behavior. https://doi.org/10.1037/tmb0000174 本稿は、ソーシャルメディア上の投稿が、書き…

ハイパーレクシア:系統的レビュー、神経認知モデリング、および転帰

www.sciencedirect.com Ostrolenk, A., d’Arc, B. F., Jelenic, P., Samson, F., & Mottron, L. (2017). Hyperlexia: Systematic review, neurocognitive modelling, and outcome. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 79, 134–149. https://doi.org/10.1…

知っておくべきTikTok統計45選[2026]

www.meltwater.com マーケターが知っておくべき主要なTikTok統計 世界規模の巨大リーチ: TikTokは155以上の国と地域で、75以上の言語に対応し、世界中に数億規模のアクティブユーザーがいる。 急成長と高いエンゲージメント: 利用者数、利用時間、売上が伸…

ゼロ過剰ポアソンモデルをglmmTMBパッケージで動かす[R]

ides.hatenablog.com ides.hatenablog.com このポストでは、Salamandersデータに含まれるサンショウウオの観測カウントデータを題材に、モデルを段階的に拡張しながら当てはまりを比較する。具体的には、まず通常のポアソン混合モデルを当て、次にゼロ過剰を…

ゼロ過剰ポアソンモデルをRで動かす選択肢[R]

対応パッケージ(代表例) glmmTMB 最尤推定ベースで、ゼロ過剰(zi)項を明示的に入れられる一般化線形混合モデル(GLMM)実装である。ゼロ過剰ポアソンはもちろん、過分散(負の二項)やランダム効果まで同一の枠組みで扱いやすい。(CRAN) pscl 古典的に有…

ゼロ過剰ポアソンモデル

1. ゼロ過剰ポアソン概略 ゼロ過剰ポアソン(Zero-Inflated Poisson; ZIP)モデルは、カウントデータで観測値0が不自然に多い状況を、0が二種類混在しているとみなして説明するモデルである。ここでの二種類とは、そもそも事象が起こりえない、あるいは参加…

日本では小5で”過半数”がスマホ持ち、中学1年生では8割以上に、OECD諸国に追いつく勢い

k-tai.watch.impress.co.jp NTTドコモのモバイル社会研究所が公表した(2025年11月実施の)調査によると、小中学生のスマートフォン所有率は上昇を続け、低年齢化が顕著になっている。 自分専用のスマホを持つ割合は、小学5年生で過半数を超え、中学1年生で…

コリン作動性調節によるドーパミン放出が努力を要する行動を駆動する

解釈のポイント ドーパミンがドバドバ 世間一般で語られる「ドーパミンがドバドバ出る」という表現は、快楽や報酬を得た際に脳が喜びで満たされるような、単純な「快楽物質の洪水」というイメージが強い。しかし、本研究が明らかにしたのは、単なる報酬の有…

ベルクソン『物質と記憶』第一章・第一パラグラフ

Chapitre premier : De la sélection des images pour la représentation. – Le rôle du corps Nous allons feindre pour un instant que nous ne connaissions rien des théories de la matière et des théories de l’esprit, rien des discussions sur la …