THE NATURAL LANGUAGE - 日本語 への翻訳

• 自然言語
• natural language

英語 での The natural language の使用例とその 日本語 への翻訳

To Japanese 2011(c)Shogo Baba This work translates the content of the program I made for the previous issue into the natural language that human beings use.
ToEnglish2011(c)馬場省吾この作品は、私が前号で作成したプログラムの内容を人間が使用する自然言語に書き換えたものである。

Warning Your IBM Cloud open_in_new account must be configured to allow use of the Natural Language Classifier service open_in_new in order to use this BLOCK.
Warningこのブロックの利用にあたっては、お客さまのIBMCloudopen_in_new環境上で、NaturalLanguageClassifierサービスopen_in_newが利用可能となっている必要があります。

Or the schedule can be accessed when the natural language question,“Where will the meeting on the 16th be held?” is received, to send a reply to a user.
と自然言語で質問することにより、個人データベースのアクセスを行なったり、「１６日の会議は何処である？」と自然言語で質問を受けることによりスケジュールにアクセスし、ユーザに返事をすることが可能である。

The natural language of content may be indicated with the"lang" attribute in HTML([HTML40], section 8.1) and the"xml: lang" attribute in XML([XML], section 2.12).
内容の自然言語は、HTMLでは「lang」属性で（[HTML40],section8.1）、XMLでは「xml:lang」属性で（[XML],section2.12）示されます。

At the midpoint of the century, a new mathematical theory known as category theory arose as a new contender for the natural language of mathematical thinking(Mac Lane 1998).
世紀の中ごろ、圏論として知られる新たな数学理論が、自然言語による数学的思考に対する新たな競争者として登場した（MacLane1998）。

If a documentation element has the xml: lang attribute, the attribute value announces the natural language in which the content of the documentation is written. In the next example,"en" is specified as the value of xml: lang.
Documentation要素にxml:lang属性が指定されたときは，documentation要素の内容が，どの自然言語で書かれているかを示します．つぎの例では，xml:langの値として"en"が指定されています．。

MLB also intends to leverage Amazon SageMaker and the natural language processing service Amazon Comprehend to build a language model that would create analysis for live games in the tone and style of iconic announcers to capture that distinct broadcast essence baseball fans know and revere.
MLBはまた、AmazonSageMakerと自然言語処理サービスのAmazonComprehendを活用して、野球ファンが知り尊ぶ明瞭な放送エッセンスを捉えるために、アイコン的なアナウンサーのトーンとスタイルでライブゲームを分析する言語モデルを構築しようとしています。

However, when the Natural Language API analyzes text that is considered"angry", or text that is considered"sad", the response only indicates that the sentiment in the text is negative, not"sad" or"angry".
ただし、NaturalLanguageAPIが「怒っている」とみなされるテキストまたは「悲しい」とみなされるテキストを分析する場合、レスポンスではテキストの感情が「悲しい」または「怒り」ではなくネガティブであることだけが示されます。

Continuous Recall for Ongoing Conversation- The natural language understanding designed into MBUX recalls what a driver has said previously and can understand references to things that were said in the past, just like humans can.
指示対象を記憶して連続した会話を実現―MBUXの自然言語理解は、ドライバーが以前に言ったことを参照し、人間がそうであるように、過去に言われたことへの言及を理解するようにデザインされています。

Based on the information contained in the user's utterance, the natural language processor 332 may generate a partial structured query for the restaurant reservation domain, where the partial structured query includes the parameters{Cuisine="Sushi"} and{Time="7 pm"}.
Insomeembodiments,basedoninformationcontainedwithintheuser'sutterance,thenaturallanguageprocessor332generatesapartialstructuredqueryforrestaurantreservationsdomain.ここでは、部分的な構造化されたクエリは、パラメータ｛料理＝「寿司」｝及び｛時間＝「午後７時」｝を含む。

This means you also get all the smart features like the natural language date parser which allows you to say“next Wednesday” and the app will automatically assign it to that date without needing any of the specifics from the user.
これは、「来週の水曜日」と言うことができる自然言語日付パーサーなどのすべてのスマート機能も利用できることを意味し、アプリはユーザーの詳細を必要とせずに自動的にその日付に割り当てます。

At Global Summit, Netsmart shared how it used the natural language processing(NLP) capability in InterSystems' technology stack against the behavioral health record to help identify individuals who are at high risk of harming themselves or others.
グローバルサミットでは、ネットスマート社は、インターシステムズのテクノロジスタックから自然言語処理(NLP)機能を活用して、精神医療の記録から、自傷や他傷行為のリスクの高い個人の特定を支援する事例をご紹介いただきました。

In some implementations, in addition to the sequence of words or tokens obtained from the speech-to-text processing module 330, the natural language processor 332 also receives context information associated with the user request(e.g., from the I/O processing module 328).
いくつかの実施形態では、発語テキスト化処理モジュール３３０から取得される単語又はトークンの列に加えて、自然言語プロセッサ３３２はまた、ユーザ要求に関連付けられるコンテクスト情報も、例えば、Ｉ／Ｏ処理モジュール３２８から、受信する。

The curriculum contents will probe into various fields, including the natural language processing and information retrieval, data mining, multimedia, human-centered computing and human-computer interaction in computer science, and sociology, communication and psychology in society and behavioral sciences.
カリキュラムの内容は自然言語処理と情報検索、データマイニング、マルチメディア、人間中心のコンピューティングおよびコンピュータサイエンスの人間とコンピュータの相互作用、および社会·行動科学の社会学、コミュニケーション、心理学などの分野に調べます。

The curriculum contents will probe into various fields, including the natural language processing and information retrieval, data mining, multimedia, human-centered computing and human-computer interaction in computer science, and sociology, communication and psychology in society and behavioral sciences.
カリキュラムの内容は、自然言語処理および情報検索、データマイニング、マルチメディア、コンピュータサイエンスにおける人間中心のコンピューティングおよび人間とコンピュータの相互作用、ならびに社会および行動科学におけるコミュニケーションおよび心理学を含むさまざまな分野に精通しています。

Classification and regression trees are methods that deliver models that meet both explanatory and predictive goals. Two of the strengths of this method are on the one hand the simple graphical representation by trees, and on the other hand the compact format of the natural language rules.
クラス分類木と回帰木は，説明と予測の両方の目的に合ったモデルを供給する手法である．この手法の2つの強みは，樹形図による簡単なグラフィカル表現と，自然言語ルールのコンパクトな形式である．。

The natural language processing module 332("natural language processor") of the digital assistant 326 takes the sequence of words or tokens("token sequence") generated by the speech-to-text processing module 330, and attempts to associate the token sequence with one or more"actionable intents" recognized by the digital assistant.
デジタルアシスタントの自然言語処理モジュール３３２（「自然言語プロセッサ」）は、発語テキスト化処理モジュール３３０によって生成された単語又はトークンの列（「トークン列」）を獲得し、トークン列を、デジタルアシスタントによって認識される１つ以上の「実施可能な意図」に関連付けようと試みる。

based on the information contained in the user's utterance, the natural language processor 332 generates a partial structured query for the restaurant reservation domain, where the partial structured query includes the parameters{Cuisine=“Sushi”} and{Time=“7 pm”}.
withintheuser'sutterance,thenaturallanguageprocessor332generatesapartialstructuredqueryforrestaurantreservationsdomain.ここでは、部分的な構造化されたクエリは、パラメータ｛料理＝「寿司」｝及び｛時間＝「午後７時」｝を含む。

In some implementations, the digital assistant also stores names of specific entities in the vocabulary index 344, so that when one of these names is detected in the user request, the natural language processor 332 will be able to recognize that the name refers to a specific instance of a property or sub-property in the ontology.
Insomeembodiments,thedigitalassistantisalsothenameofthespecificentityisalsostoredinthevocabularyindex344.そのため、これらの名前の１つがユーザ要求内に検出されると、自然言語プロセッサ３３２は、その名前はオントロジ内の属性又は下位属性の特定のインスタンスを指していると認識できることになる。

In some embodiments, the digital assistant system 106′ also stores names of specific entities in the named entity database 350, so that when one of these names is detected in the user request, the natural language processor 332 will be able to recognize that the name refers to a specific instance of a property or sub-property in the ontology.
Insomeembodiments,thedigitalassistantisalsothenameofthespecificentityisalsostoredinthevocabularyindex344.そのため、これらの名前の１つがユーザ要求内に検出されると、自然言語プロセッサ３３２は、その名前はオントロジ内の属性又は下位属性の特定のインスタンスを指していると認識できることになる。