現在、入稿待ちのため、
YouTubeの動画に英語字幕をちょっとずつ付けています。
（随時更新）
YouTubeに関しては、
現在収益は全く発生しておらず、
むしろ撮影機材にお金がかかっているので完全に赤字なのですが、
それでもやる価値はあると思っています。
例えば、
●広告・宣伝効果
●英語字幕により、顧客候補に翻訳レベルを確認してもらう
●将来何か商品を売りたい時、強力な販路になる
など。
YouTubeでは、これらをタダで行えるということです。
次はメディカル翻訳講座をする予定なので、お楽しみに！
今回は、本のレビューです。
紹介する本は、『自然言語処理（改訂版）』（黒橋禎夫）です。
＜本の目次＞
1 自然言語処理の概要と歴史
2 文字列・テキスト処理の基礎
3 系列の解析
4 コーパスに基づく自然言語処理
5 系列の解析（2）
6 意味の解析
7 構文の解析（1）
8 構文の解析（2）
9 意味の解析（2）
10 文脈の解析
11 情報抽出と知識獲得
12 情報検索
13 対話システム
14 機械翻訳←ニューラル機械翻訳追加
15 まとめ
☆動画の内容☆
・本の目次紹介
・5つの基礎解析
・ニューラル機械翻訳の説明
・Google翻訳のNMTエンジン適用時の翻訳業界の反応
・本日のバラ
・リカレントニューラルネットワーク（RNN）
・attention機構
・NMTのデメリット
・BLEU
・n-gram
・マルコフモデル
・まとめ
＜参照URL＞
・放送大学のインターネットラジオ
http://radiko.jp/#!/live/HOUSOU-DAIGAKU
※放送大学の学生じゃなくても、登録不要で無料で聴けます。
＜本日のハイライト＞
●機械翻訳研究者にとって「翻訳の精度が高い」=BLEUスコアが高い
●翻訳者と機械翻訳研究者では、『翻訳』が意味するものが全く違う。機械翻訳研究者にとっての「翻訳」とは、文字列を「記号」として、計算式で処理すること
機械翻訳研究者の話を聞くときは、
このようなことを念頭に置いて話を聞くといいかもしれないです。
また見てね☆
さて、昨日YouTubeで初動画を公開したのですが、
実際に撮影してみて、気付いたことがあります。
ブログは、
文字がメイン（あと、補助的に写真とか）ですが、
動画は、
・キャスト
・スタジオ風景（小道具含む）
・カメラ
・音声
・照明
・話す内容
・テロップ
・BGM・効果音
・喋りの間（ま）や切り替え
など、様々な要素があり、
これらを組み合わせて、1つの作品を作るという感じです。
ポジション的にキャストが一番目立ちますが、
キャストだけでは動画は成立しません。
その分、準備や編集にお金や手間がかかり、
私の場合、ブログの10倍以上お金や手間がかかっています。
ただし、やはり視覚から伝えるのは強いです。
収益化はまず無理だと思いますが（※YouTubeを収益化するには、チャンネル登録者1000人、動画再生時間が過去1年間で4000時間以上必要）、
新しいビジネスツールとして、“イケる”と思いました。
ローズ三浦は YouTubeという 新しい表現方法を 手に入れた
実際に撮影してみて、気付いたことがあります。
ブログは、
文字がメイン（あと、補助的に写真とか）ですが、
動画は、
・キャスト
・スタジオ風景（小道具含む）
・カメラ
・音声
・照明
・話す内容
・テロップ
・BGM・効果音
・喋りの間（ま）や切り替え
など、様々な要素があり、
これらを組み合わせて、1つの作品を作るという感じです。
ポジション的にキャストが一番目立ちますが、
キャストだけでは動画は成立しません。
その分、準備や編集にお金や手間がかかり、
私の場合、ブログの10倍以上お金や手間がかかっています。
ただし、やはり視覚から伝えるのは強いです。
収益化はまず無理だと思いますが（※YouTubeを収益化するには、チャンネル登録者1000人、動画再生時間が過去1年間で4000時間以上必要）、
新しいビジネスツールとして、“イケる”と思いました。
ローズ三浦は YouTubeという 新しい表現方法を 手に入れた
はまだのようです。