大阪 市 人事 異動 教職員 — ディープラーニングが自然言語処理に適している理由 |Appier
ニュース「大阪市教」2021年7月8日号(582号)を発行しました。 (1面) ○集まって語ることが重要 拡大中央委員会 ○免許更新廃止を求める声 ○集まれば元気 語り合えば勇気 (2面) ○登校制限で「学び」奪う 2年後の選挙勝利で転換を ○母親大会 連帯が政治を変える ○ストップ維新市民連帯集会 教育 政治家の関与だめ ◇ ニュース「大阪市教」1面 (画像PDF) ◇ ニュース「大阪市教」2面 (画像PDF) ニュース『大阪市教』2021年6月3日号(581号)を発行しました。 ○市長は地教行法違反を止めよ 保護者が学習権を守る行動 ○大阪市の財源で 子ども、教職員 PCR検査を ○統廃合いったん立ち止まれ 住民に説明ない 小中一貫 ○府市一元化 市民の命守れ! ○憲法学習会 立憲野党で政権交代 ○夏季手当6月30日 2. 225月 ○エントリシートで質問を引き出せ ニュース『大阪市教』2021年5月13日号(580号)を発行しました。 〇学んでいい先生になりたい しんかんフェスタ 〇複数年受験者 合格体験談 教採突破講座 〇仲間が増えた!隣席の新採用者に声をかけ 〇維新政治では命を守れない オンライン授業押しつけ止めよ 〇コロナ禍 首長の大失策 維新政治を終わらせる 〇市人事委員会に要請 ニュース『大阪市教』2021年4月1日号(579号)を発行しました。 ○「広域行政一元化条例」廃止を! 大阪市:令和2年度教職員人事異動情報 (…>組織・人事・給与>人事). ○国際女性デー ジェンダー平等 国際基準に前進を ○第24回ママ友会議 ワザ、お土産たくさん ○仲間が増えた!新採用者が加入 ○コロナ禍での教育課程 濃密な対人関係の中でこそ ○労働条件回答交渉 妊娠障害休暇14日に ○たんぽぽだより 春!新たなスタートです! ニュース『大阪市教』2021年3月4日号(578号)を発行しました。 ○都市計画奪う 府への従属条例 ○給食無償化・20人以下学級陳情署名提出5300筆 ○学校給食無償化継続、中3統一テスト廃止 ○教採突破講座 新採用者、講師応援 ○建国記念の日不承認のつどい ○2021春闘宣言集会 医療、雇用がか危機的 ニュース『大阪市教』2021年2月4日号(577号)を発行しました。 ○大阪市民の住民自治と税金奪う 広域行政一元化 ○少人数学級 効果明らか 20人以下学級実現を ○分断持ち込む「評価」止めよ ○核兵器は違法 国際法に ○地球環境の維持可能な社会へ ○老朽原発動かすな ◇ ニュース『大阪市教』1面 (画像PDF) ◇ ニュース『大阪市教』2面 (画像PDF) ニュース「大阪市教」576号を発行しました。 (1面) ○政権交代で命を守る政治の実現を コロナ危機を乗り越える ○第23回ママ友会議 4月復帰にむけ参加 ○核兵器禁止条約1月22日発効 (2面) ○「住民投票」の結論を守ってください!
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- ニュース「大阪市教」 – 大阪市学校園教職員組合
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- 自然言語処理 ディープラーニング ppt
- 自然言語処理 ディープラーニング図
- 自然言語処理 ディープラーニング 適用例
大阪市:平成30年度教職員人事異動情報 (…≫組織・人事・給与≫人事)
2021年2月22日 ページ番号:498725 令和2年度における教職員の人事異動情報は次のとおりです。 令和2年度の人事異動情報は以下の資料をご覧ください 令和2年4月1日付(令和2年3月31日退職発令を含む)(PDF形式, 583. 37KB) 令和2年4月2日付(PDF形式, 39. 44KB) 令和2年5月1日付(PDF形式, 55. 93KB) 令和2年6月1日付(PDF形式, 38. 53KB) 令和2年7月22日付(PDF形式, 38. 49KB) 令和2年8月20日付(PDF形式, 47. 大阪市:平成30年度教職員人事異動情報 (…>組織・人事・給与>人事). 20KB) 令和2年8月27日付(PDF形式, 37. 13KB) 令和2年8月31日付(PDF形式, 42. 70KB) 令和2年11月13日付(PDF形式, 39. 05KB) 令和2年12月25日付(PDF形式, 38. 74KB) 令和3年1月1日付(PDF形式, 40. 38KB) 令和3年2月24日付(PDF形式, 49. 11KB) Adobe Acrobat Reader DCのダウンロード(無償) PDFファイルを閲覧できない場合には、Adobe 社のサイトから Adobe Acrobat Reader DC をダウンロード(無償)してください。 SNSリンクは別ウィンドウで開きます 探している情報が見つからない このページの作成者・問合せ先 大阪市 教育委員会事務局教務部教職員人事担当教員採用・管理職人事グループ 住所: 〒530-8201 大阪市北区中之島1丁目3番20号(大阪市役所3階) 電話: 06-6208-9123 ファックス: 06-6202-7053 メール送信フォーム
2021年1月14日 ページ番号:465025 令和元年度(平成31年度)における教職員の人事異動情報は次のとおりです。 令和元年度(平成31年度)の人事異動情報は以下の資料をご覧ください Adobe Acrobat Reader DCのダウンロード(無償) PDFファイルを閲覧できない場合には、Adobe 社のサイトから Adobe Acrobat Reader DC をダウンロード(無償)してください。 SNSリンクは別ウィンドウで開きます 探している情報が見つからない このページの作成者・問合せ先 大阪市 教育委員会事務局教務部教職員人事担当教員採用・管理職人事グループ 住所: 〒530-8201 大阪市北区中之島1丁目3番20号(大阪市役所3階) 電話: 06-6208-9123 ファックス: 06-6202-7053 メール送信フォーム
ニュース「大阪市教」 – 大阪市学校園教職員組合
異動の概要 (1)校園長昇任者(教頭等から校長への昇任)の年齢分布は次のとおりである。 異動の概要(校園長昇任者) 校種 最高年齢〜最低年齢 平均年齢 高等学校 59歳〜57歳(58歳) 58. 0歳(58. 0歳) 中学校 57歳(59歳〜47歳) 57. 0歳(54. 8歳) 小学校 58歳〜47歳(59歳〜47歳) 52. 0歳(50. 9歳) 幼稚園 53歳〜46歳(52歳〜51歳) 48. 6歳(51. 5歳) (注)( )内は昨年度末 (2)教頭昇任者(教諭等から教頭への昇任)の年齢分布は次のとおりである。 異動の概要(教頭昇任者) 校種 最高年齢〜最低年齢 平均年齢 高等学校 51歳~42歳(52歳〜47歳) 47. 6歳(50. ニュース「大阪市教」 – 大阪市学校園教職員組合. 3歳) 中学校 52歳〜36歳(53歳〜37歳) 44. 4歳(45. 0歳) 小学校 55歳〜34歳(54歳〜37歳) 42. 6歳(46. 8歳) (注)( )内は昨年度末 3. 発令日 令和3年4月1日付 2. 教職員等の退職について 1 退職者数 697名 (1)学校における教職員の退職者数は697名で、昨年に比べ52名増となりました。 退職者(学校園) 校 種 校園長 副校長 教頭 学校事務 (管理職) 一般教職員 合 計 高等学校 6 (1) 2 (4) 1 (6) 47 (40) 56 (51) 中学校 25 (28) 1 5 (8) 188 (180) 219 (216) 小学校 32 (32) (3) 6 (4) 4 (6) 363 (321) 405 (366) 幼稚園 6 (2) 11 (10) 17 (12) 合 計 69 (63) 1 (3) 13 (16) 5 (12) 609 (551) 697 (645) (2)事務局における退職者数は、2名で昨年に比べ、2名増となりました。 退職者数(事務局) 局長級 部長級 1 課長級 課長代理級 係長級 指導主事 1 一般職員 合計 2 (注)( )内は昨年度末 2 発令日 令和3年3月31日付 3. 令和2年度末教職員人事異動数について
2021年6月24日 ページ番号:531558 令和3年度における教職員の人事異動情報は次のとおりです。 令和3年度の人事異動情報は以下の資料をご覧ください Adobe Acrobat Reader DCのダウンロード(無償) PDFファイルを閲覧できない場合には、Adobe 社のサイトから Adobe Acrobat Reader DC をダウンロード(無償)してください。 SNSリンクは別ウィンドウで開きます 探している情報が見つからない このページの作成者・問合せ先 大阪市 教育委員会事務局教務部教職員人事担当教員採用・管理職人事グループ 住所: 〒530-8201 大阪市北区中之島1丁目3番20号(大阪市役所3階) 電話: 06-6208-9123 ファックス: 06-6202-7053 メール送信フォーム
大阪市:令和2年度教職員人事異動情報 (…≫組織・人事・給与≫人事)
本件について、令和3年3月31日14時に更新しております。 別途報道発表 をご参照ください。 問合せ先:教育委員会事務局 教務部 教職員人事担当 (06-6208-9123) 令和3年3月26日 14時発表 令和2年度末大阪市立学校園の人事異動について、お知らせします。 1.
法人番号:6000020271004 所在地 〒530-8201 大阪市北区中之島1丁目3番20号 電話 06-6208-8181(代表) 開庁時間 月曜日から金曜日の9時00分から17時30分まで (土曜日、日曜日、祝日及び12月29日から翌年1月3日までは除く)
情報抽出 最後に、自然言語から構造化された情報を抽出します(情報抽出)。 例えば、ある企業の社員情報を記録したデータベースに、社員番号、氏名、部署名、電子メールアドレスなどをフィールドや属性として持つレコードが格納されているとき、構造化されたデータは、コンピュータでそのまま処理できます。 4. 自然言語処理 ディープラーニング ppt. 自然言語処理の8つの課題と解決策とは? ここからは上記の自然言語処理の流れにおいて使われている具体的な手法と、そこに何の課題があってどのような研究が進行中であるかを簡単に紹介します。 4-1. 固有表現抽出 「モノ」を認識する 日付・時間・金額表現などの固有表現を抽出する処理です。 例)「太郎は5月18日の朝9時に花子に会いに行った。」 あらかじめ固有表現の「辞書」を用意しておく 文中の単語をコンピュータがその辞書と照合する 文中のどの部分がどのような固有表現かをHTMLのようにタグ付けする
自然言語処理 ディープラーニング Ppt
最後に 2021年はGPT-3をはじめとした自然言語処理分野の発展が期待されている年であり、今後もGPT-3の動向を見守っていき、機会があれば触れていきたいと思います。 ※2021年1月にはGPT-3に近い性能の言語モデルをオープンソースで目指す「GPT-Neo」の記事 ※9 が掲載されていました。
86. 87. 88. 89. Word representation 自然言語処理における 単語の表現方法 ベクトル (Vector Space Model, VSM) 90. 単語の意味をベクトルで表現 単語 → ベクトル dog いろいろな方法 - One-hot - Distributional - Distributed... 本題 91. One-hot representation 各単語に個別IDを割り当て表現 辞書V 0 1 236 237 3043: the: a: of: dog: sky: cat.................. cat 0 |V| 1 00...... 000... 0 1 00... 0 スパースすぎて訓練厳しい 汎化能力なくて未知語扱えず 92. Distributional representation 単語の意味は,周りの文脈によって決まる Standardな方法 93. Distributed representation dense, low-dimensional, real-valued dog k k |V|... Neural Language Model により学習 = Word embedding 構文的,意味的な情報 を埋め込む 94. Distributed Word representation Distributed Phrase representation Distributed Sentence representation Distributed Document representation recursive勢の一強? さて... 95. Distributed Word Representation の学習 96. 言語モデルとは P("私の耳が昨日からじんじん痛む") P("私を耳が高くに拡散して草地") はぁ? うむ 与えられた文字列の 生成確率を出力するモデル 97. N-gram言語モデル 単語列の出現確率を N-gram ずつに分解して近似 次元の呪いを回避 98. N-gram言語モデルの課題 1. 自然言語処理の王様「BERT」の論文を徹底解説 - Qiita. 実質的には長い文脈は活用できない せいぜいN=1, 2 2. "似ている単語"を扱えない P(house|green) 99. とは Neural Networkベースの言語モデル - 言語モデルの学習 - Word Embeddingsの学習 同時に学習する 100.
自然言語処理 ディープラーニング図
出力ラベルと正解の差 ノードの誤差を計算 y = y t 43. 自分が情報を伝えた先の 誤差が伝播してくる z = WT 2 yf (az) 44. 自分の影響で上で発生した誤差 45. 重みの勾配を計算 ⾃自分が上に伝えた 情報で発⽣生した誤差 En = yzT = zxT 46. 47. 48. Update parameters 正解t 重みの更新 W1 = W1 W2 = W2 49. -Gradient Descent -Stochastic Gradient Descent -SGD with mini-batch 修正するタイミングの違い 50. の処理まとめ 51. 入力から予測 52. 正解t 誤差と勾配を計算 53. 正解t 勾配方向へ重み更新 54. ちなみにAutoencoder Neural Networkの特殊系 1. 入力と出力の次元が同じ 2. 教師信号が入力そのもの 入力を圧縮※1して復元 ※1 圧縮(隠れ層が入力層より少ない)でなくても,適切に正則化すればうまくいく 55. Autoencoder 56. 自然言語処理 ディープラーニング図. マルチラベリングのケースに該当 画像の場合,各画素(ユニット)ごとに 明るさ(0. 0:黒, 1. 0:白)を判定するため 57. Autoencoderの学習するもの 58. Denoising Autoencoder add noise denoise 正則化法の一つ,再構築+ノイズの除去 59. 60. Deepになると? many figures from eet/courses/cifarSchool09/ 61. 仕組み的には同じ 隠れ層が増えただけ 62. 問題は初期化 NNのパラメータ 初期値は乱数 多層(Deep)になってもOK? 63. 乱数だとうまくいかない NNはかなり複雑な変化をする関数なので 悪い局所解にいっちゃう Learning Deep Architectures for AI (2009) 64. NN自体が表現力高いので 上位二層分のNNだけで訓練データを 再現するには事足りちゃう ただしそれは汎化能力なし 過学習 inputのランダムな写像だが, inputの情報は保存している Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks [Bengio+, 2007] 65.
GPT-3の活用事例 GPT-3の活用事例はどのようなものがあるでしょうか。バックオフィス業務であれば、GPT-3を活用して提案書、稟議書、マニュアル、仕様書など業務で用いる各種ドキュメントを自動生成することが挙げられます。また、マニュアルなどドキュメントからFAQを自動的に生成し業務に活用することも考えられます。 さらに、GPT-3を質問応答に利用することも考えられます。実際、開発元のOpen AIが質問応答タスク向けに設計した訓練用の文章を学習した後、知識を必要とする常識問題を質問したところ、高い正答率を示した事例もあり、チャットボットへの活用やコールセンターにおけるオペレーター業務のメールの自動返信に活用できる可能性があります。会議の効率化という面では、議事録の内容を高精度で自然要約することにも使えると思います。 次に、営業業務では、GPT-3に商品の概要や写真を入力することで自動的にキャッチコピーを作成してくれるという使い方が考えられます。このように、GPT-3を活用して業務の効率化だけでなく高品質なサービスを提供できる未来が来るかもしれません。 6.
自然言語処理 ディープラーニング 適用例
自然言語処理とディープラーニングの関係 2. 自然言語処理の限界 1.
2 関連研究 ここでは自然言語における事前学習について触れていく。 1. 2. 1 教師なし特徴量ベースの手法 事前学習である単語の埋め込みによってモデルの精度を大幅に上げることができ、 現在のNLPにとっては必要不可欠な存在 となっている。 単語 の埋め込み表現を獲得するには、主に次の2つがある。 文章の左から右の方向での言語モデル 左右の文脈から単語が正しいか誤っているかを識別するもの また、 文 の埋め込み表現においては次の3つがある。 次に続く文をランキング形式で予測するもの 次に来る文を生成するもの denoisingオートエンコーダー由来のもの さらに、文脈をしっかりとらえて単語の埋め込み表現を獲得するものにELMoがある。 これは「左から右」および「右から左」の両方向での埋め込みを用いることで精度を大きく上げた。 1. 2 教師なしファインチューニングの手法 特徴量ベースと同じく、初めは文中の単語の埋め込みを行うことで事前学習の重みを獲得していたが、近年は 文脈を考慮した埋め込みを行なったあとに教師ありの下流タスクにファインチューニングしていく ものが増えている。これらの例として次のようなものがある。 オートエンコーダー 1. 3 教師ありデータによる転移学習 画像認識の分野ではImageNetなどの教師ありデータを用いた事前学習が有効ではあるが、自然言語処理においても有効な例がある。教師あり事前学習として用いられているものに以下のようなものがある。 機械翻訳 自然言語推論(= 前提と仮説の文のペアが渡され、それらが正しいか矛盾しているか判別するタスク) 1. 3 BERT ここではBERTの概要を述べたのちに深堀りをしていく。 1. 自然言語処理 ディープラーニング 適用例. 3. 1 BERTの概要 まず、BERTの学習には以下の2段階がある。 事前学習: ラベルなしデータを用いて、複数のタスクで事前学習を行う ファインチューニング: 事前学習の重みを初期値として、ラベルありデータでファインチューニングを行なう。 例としてQ&Aタスクを図で表すと次のようになる。 異なるタスクにおいてもアーキテクチャが統一されている というのが、BERTの特徴である。 アーキテクチャ: Transformer のエンコーダーのみ。 $\mathrm{BERT_{BASE}}$ ($L=12, H=768, A=12$, パラメータ数:1.