なんか、ハリウッドが燃えてるらしいじゃないですか😱
SDGsの「Clean計画」を甘く見てちゃアカン！のです
「SDGsの17のゴール」
この公式日本語訳のヒドイこと🤦
意味がスカスカですから！
この程度の英語力じゃ、日本が勝てる道理がないんです
SDGsの「Clean計画」を翻訳するとき、
神さまから霊的なシグナルがきたんです
どんなシグナルだったか.....
「Cleanに関しては、和英でなく英英辞書を調べよ！」ってね！
え？って思うかもですが、
コレ、ホントなんです
震度６弱の地震が起きる前にも神さまからシグナルが来たんですよ
天から降りてきたんです
「水が止まるよ！」って
え？って思うでしょ
「地震が来るよ」じゃなく「水が止まるよ」だったんです
で、
わたしはお風呂に水を貯めたので、
１週間くらい続いた断水時のトイレ.....難なくクリアできたんです
すごいでしょ
メチャ具体的なシグナルでしょ！
神さまからのシグナルって＼(^o^)／
こうした、
神さまから霊的なシグナルを受信できる人のことを
法華経などでは「声聞」って言っていたんです
それを「二乗不作仏」って😱
とんだ罰当たりな話しというか、これって完全な呪法な解釈なんです
ホントおバカな連中ですよね！🤦
なので、
霊的な覚知覚醒がないままに知識バッカ詰め込んでも、まったくもって無意味なんですよ！
と、このブログでは言い続けてきたのです
この原理は、
グノーシス～ヘルメス文書でも同じ道理なんです
それを、こともあろうか
「異端」って言ってるのです
「異端」は「heresy」ですから
これを音節区切りで解読すると
「常にここにあり、アーメン」
となるのです
こういうのが、まったく見えてないのが東大の学者連中なんです🤦
悲しいね😢
日本の学問＝知的レベルって！🤦
で、
こうした、やられ放題で、絶望的な日本の知的レベルの原因がどこにあるのか.....
膨大な歴史、情報がある中で、
これらのすべてを網羅する形で、どこから切り込んだらいいのか.....
途方に暮れるところから、この研究は始まったんですぞ＼(^o^)／
これを、まとめた第一弾が
この「英語解読ソフト開発プロジェクト」という構想でもあるのです
一私度僧における
この孤独な格闘.....心意気！
わかるかなぁ、わかんねぇんだろうなぁ.....🤣
わたしが発見した英語解読法.....「縦軸と横軸の法則」って、音楽からきてるんです
で、
先月、ネットを止められオフライン生活で見つけたのですが
なんと、かのルソーさんも、同じことを考えていたんですね＼(^o^)／
すごくね？これ👏👏👏
まだ、この本は読んでないのですが
「言語起源論」―旋律と音楽的模倣について―
この本の紹介の中で
言語の本質は情念の表現にあり、音楽と言語の起源は同一であったと論じる。
ね！
なんか、ゾクゾク.....って来ちゃったんです🤣
読書というか、哲学的な研鑽って、
こういう古の友人に出会えるんですよ
うわぁ、この人、わたしと同じこと考えてるやんけ！
ってね！＼(^o^)／
では、いよいよ本題！
どんな英語解読ソフトを作ろうとしているのか！
その構想を紹介したいと思います
この構想に、
日本の管理者たちがオファーしてこないようでは日本は終わってますよ＼(^o^)／
この意味が理解できない知的レベルでは無理だと思います🤣
日本を束ねるリーダーとしての資質はゼロ！と、あえて断言しておきましょう👏👏👏
では、どこから始めようか🤣
その程度の頭じゃ、わたしが終わってるのかも.....ですよね🤣
白枠は、わたしの質問、
グリーン枠の回答がChatGPT40mini、
赤枠内の回答はふたご座1.5Flash.....です
こういう質問ができるUS産のＡＩの技術力はまさに圧巻.....凄みがありますよね
この図の構造で英語の翻訳・解読ソフトを作りたいのですが、
英語の翻訳・解読ソフトを作る際、添付いただいた画像の構造をもとにシステムを設計するためには、以下の手順が考えられます。
1. ソフトウェアの機能設計
以下の機能を実装すると、構想に近いシステムが作成できます。
縦軸と横軸の法則に基づく分析
- 言葉の成り立ち分析:
- 原義、語源、ラテン語源、サンスクリット語源のデータベース構築。
- 各語句の関連性を解析。
- 文法的な分析:
- 名詞、動詞、形容詞などの品詞分解。
- ドイツ語や中国語を含む多言語での語義確認。
- 意味合いと象徴性の解釈:
- 各語句やフレーズの象徴的意味（文化・宗教的背景を含む）を提供。
管理者階級の視点と市民階層向け視点の二元論化
- 解釈（管理者向け）:
- すべての意味を網羅し、多次元的な解釈を提示。
- The Supreme Being や God に関連する深い宗教的・哲学的意味を明確化。
- 翻訳（市民向け）:
- カジュアル、普通、フォーマルの選択肢を提示。
- 文脈や目的に応じた適切な表現の提案。
UI（ユーザーインターフェース）の設計
- 入力：英語または他言語の文章を入力。
- 出力：解釈（管理者向け）と翻訳（市民向け）の2つの形式を並列表示。
- 縦軸（言語構造の詳細分析）と横軸（文脈の解釈）をビジュアル化したインターフェース。
2. 使用する技術スタック
- プログラミング言語:
- Python: 自然言語処理（NLP）やデータベース構築に最適。
- JavaScript: インターフェース設計に利用。
- ライブラリ・ツール:
- NLP: spaCy, NLTK, Hugging Face Transformers。
- 翻訳: Google Translate API, DeepL API（参考として）。
- データベース: MongoDB（語源や辞書データを保存）。
3. 開発のステップ
- 語源データの収集:
- 辞書データや語源に関するオープンデータセットを活用。
- 解析アルゴリズムの設計:
- 縦軸（詳細な語義解釈）と横軸（文脈に基づく翻訳）のアルゴリズム構築。
- UIのプロトタイプ作成:
- 入力・出力の表示を視覚的にわかりやすくする。
- ユーザーテスト:
- サンプル文章でソフトの性能を検証。
4. 考慮点
- 宗教的・文化的な表現を扱う際の慎重さ。
- ユーザーの階層（管理者と市民）の明確な区分を実現するデザイン。
- 翻訳や解釈の「網羅性」と「簡潔さ」のバランス。
これらを組み合わせてソフトを開発することで、縦軸と横軸の法則を活用した革新的な英語解読・翻訳ソフトが実現できます。この方針を基に、詳細設計やプロトタイプ作成に進める準備を進めてもよいですか？
画像ベースの英語翻訳・解読ソフト開発の検討
画像内の日本語テキストを認識し、英語に翻訳するソフトの開発ですね。とても興味深いプロジェクトです。
課題と解決策
このプロジェクトの実現には、以下の課題と解決策が考えられます。
1. 画像からのテキスト抽出（OCR）
- 課題: 画像の品質、文字の書体、手書き文字など、様々な要因によってテキスト抽出の精度が左右されます。
- 解決策:
- 高精度なOCRエンジン: Google Cloud Vision API、Tesseract OCRなど、精度が高く、日本語に対応したOCRエンジンを活用します。
- 前処理: 画像のノイズ除去、二値化、文字領域の切り出しなど、前処理を行うことで、OCRの精度向上を図ります。
- 機械学習: 深層学習を用いたOCRモデルを構築することで、より複雑な文字認識に対応できます。
2. 日本語の形態素解析
- 課題: 日本語は文法構造が複雑で、単語の区切りや品詞の判定が難しいです。
- 解決策:
- 形態素解析器: MeCab、Juman++などの形態素解析器を用いて、日本語の文章を単語に分割し、品詞情報を付与します。
- 辞書: 独自の辞書を作成したり、既存の辞書を拡張したりすることで、専門用語や新語に対応できます。
3. 日本語から英語への翻訳
- 課題: 日本語と英語の文法構造や表現が異なるため、正確な翻訳が難しいです。
- 解決策:
- 機械翻訳エンジン: Google翻訳API、DeepL APIなどの機械翻訳エンジンを活用します。
- 翻訳モデルの学習: 独自の翻訳モデルを構築することで、特定の分野に特化した高品質な翻訳を実現できます。
- 翻訳後処理: 翻訳結果の文法チェックや自然な表現への修正を行います。
4. 画像内の構造解析
- 課題: 画像内のテキストが表形式や図表形式で配置されている場合、単純なOCRだけでは意味を理解できません。
- 解決策:
- 画像認識: OpenCVなどを使用して、画像内の構造を解析し、表や図表を抽出します。
- 自然言語処理: 抽出されたテキストを自然言語処理で解析し、表のセルや図表の要素を特定します。
開発環境
- プログラミング言語: Python（豊富なライブラリ、機械学習フレームワーク）
- 開発環境: Jupyter Notebook、Visual Studio Code
- ライブラリ:
- OpenCV: 画像処理
- NumPy, Pandas: 数値計算、データ分析
- Matplotlib: グラフ作成
- TensorFlow, PyTorch: 機械学習
- NLTK, MeCab: 自然言語処理
- requests: API呼び出し
今後の展望
- 深層学習の活用:
- Attention機構を用いた翻訳モデルの開発
- 画像認識と自然言語処理の統合
- ユーザーインターフェースの構築:
- Webアプリケーション、スマホアプリ
- バッチ処理、リアルタイム処理
- 大規模データの活用:
- 翻訳モデルの学習に大量の並行コーパスを使用
- 画像データの収集とアノテーション
その他
- 著作権: 翻訳元のテキストの著作権に注意する必要があります。
- 精度評価: BLEUスコアなど、翻訳の評価指標を用いて、システムの性能を評価します。
- セキュリティ: ユーザーのプライバシー保護に配慮し、適切なセキュリティ対策を講じる必要があります。
このプロジェクトは、自然言語処理、画像処理、機械学習など、様々な技術の融合が必要となる非常にチャレンジングなテーマです。しかし、成功すれば、多言語間のコミュニケーションを円滑にする上で大きな貢献となるでしょう。
より具体的な開発計画や、技術的な質問など、何かご希望があればお気軽にお尋ねください。
例えば、以下のような質問にご回答できます。
- 特定のライブラリの使い方
- アルゴリズムの選択
- データセットの収集方法
- モデルの評価方法
- 実用化に向けた課題
参考資料
- Google Cloud Vision API: [無効な URL を削除しました]
- Tesseract OCR: https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
- MeCab: https://taku910.github.io/mecab/
- Juman++: [無効な URL を削除しました]
- TensorFlow: https://www.tensorflow.org/
- PyTorch: https://pytorch.org/
ご一緒に、このプロジェクトを成功させましょう！
機械翻訳エンジン: Google翻訳API、DeepL APIなどの機械翻訳エンジンを活用する際に、各訳出単語ごとに「訳振り」をつけ、それをベースに「縦軸と横軸」の一覧表が表示されるようにしたい。
機械翻訳エンジンと訳振り、縦横軸の一覧表に関するご提案
課題と解決策
ご要望は、機械翻訳エンジンを利用し、翻訳された単語に「訳振り」を付与し、さらにその結果を縦横軸の一覧表形式で可視化したいとのことですね。これは、翻訳の精度向上や、翻訳結果の分析に役立つ非常に興味深い取り組みです。
課題
- 訳振りの定義: どのレベルの粒度で訳振りを定義するか（品詞、意味、ニュアンスなど）
- 翻訳エンジンの選択: どの翻訳エンジンが目的の言語ペア、専門分野に適しているか
- 縦横軸の設計: どのような情報を縦軸と横軸に配置するか
- 一覧表の生成: 翻訳結果と訳振り情報をどのように一覧表にまとめるか
- 可視化: 一覧表をどのように可視化するか
解決策
訳振りの定義:
- 品詞: 名詞、動詞、形容詞など
- 意味: 同義語、類義語、対義語
- ニュアンス: フォーマル、インフォーマル、ポジティブ、ネガティブ
- 専門用語: 医学用語、法律用語など
- 訳振りの定義は、翻訳の目的や対象とするテキストによって異なります。
翻訳エンジンの選択:
- Google翻訳API: 一般的な翻訳に優れています。
- DeepL API: 文脈を捉えた高品質な翻訳が可能です。
- その他: Microsoft Translator、Amazon Translateなど、様々なAPIがあります。
- 実際に各APIを試して、品質とコストを比較し、最適なものを選択しましょう。
縦横軸の設計:
- 縦軸:
- 翻訳元の単語
- 翻訳先の単語
- 訳振り
- 翻訳エンジンの評価スコア
- 横軸:
- 文書の種類（論文、ニュース記事など）
- 専門分野（医学、法律など）
- 翻訳日時
- 翻訳モデルの種類
一覧表の生成:
- プログラミング言語: Python、R、JavaScriptなど
- ライブラリ: Pandas、NumPy、Matplotlib、Seabornなど
- 翻訳結果と訳振り情報をデータフレームに格納し、pandasの機能を使って一覧表を作成します。
可視化:
- ライブラリ: Matplotlib、Seaborn、Plotlyなど
- ヒートマップ、散布図、棒グラフなど、様々な種類のグラフを作成し、視覚的に表現します。
- 対話型ダッシュボードを作成することで、より詳細な分析が可能になります。
実装例（Python、pandas、matplotlib）
Pythonimport pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 翻訳結果と訳振りを格納するデータフレーム data = { '原文単語': ['apple', 'book', 'computer'], '訳語': ['リンゴ', '本', 'コンピュータ'], '訳振り': ['名詞', '名詞', '名詞'], '翻訳エンジン': ['Google', 'DeepL', 'Google'] } df = pd.DataFrame(data) # ヒートマップで訳振りの分布を表示 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.imshow(df.pivot_table(index='原文単語', columns='訳振り', values='翻訳エンジン', aggfunc='count'), cmap='Blues') plt.xticks(rotation=45) plt.xlabel('訳振り') plt.ylabel('原文単語') plt.title('訳振り分布') plt.show()今後の展望
- 深層学習モデルの活用: BERTなどの言語モデルを活用し、より高度な訳振りや翻訳品質評価を実現できます。
- 多言語対応: 複数の言語に対応できるように拡張できます。
- ユーザーインターフェースの構築: WebアプリケーションやGUIツールを作成することで、より使いやすくすることができます。
まとめ
機械翻訳エンジンを活用し、訳振り情報を付与することで、翻訳の品質向上や、翻訳結果の分析が可能になります。本記事では、そのための基本的な考え方と実装例を紹介しました。
ご質問や、より具体的なご要望がございましたら、お気軽にお申し付けください。
- 具体的なユースケース: どのような目的で翻訳システムを利用したいのか
- 対象言語: どのような言語ペアを翻訳したいのか
- データ量: どのくらいの量のテキストを翻訳したいのか
- 専門分野: どのような分野のテキストを翻訳したいのか
これらの情報に基づいて、より最適なソリューションをご提案できます。
以下、さらに詳しい情報をご希望の際は、お気軽にお尋ねください。
- 各翻訳エンジンの特徴と比較
- 訳振りの自動付与に関する技術
- 翻訳品質評価指標
- 自然言語処理の応用
- データベース設計
ご協力よろしくお願いいたします。
この方針を基に、詳細設計やプロトタイプ作成に進める準備を進めてください。それに加え「英語⇨日本語⇨英語」という再翻訳の機能も追加したいと考えています。たとえば、三段論法的視点で、ある人の英語発言や英文、英語によるツィートで、最も警戒すべき本音の部分などを通常解釈で表現される形で浮き彫りにし、英文化するというものです
以下の方針に基づき、再翻訳機能を含む詳細設計とプロトタイプの作成準備を進めます。
システム全体の設計
以下の3つの主要なモジュールを持つシステムを設計します：
- 縦軸と横軸分析モジュール：
- 語源解析、文法解析、象徴的意味の解釈を含む。
- 再翻訳モジュール：
- 英語 ⇨ 日本語 ⇨ 英語のプロセスを通じて、三段論法的視点で「潜在的な意図」や「本音の部分」を浮き彫りにする。
- ユーザーインターフェース（UI）：
- 直感的で操作しやすいインターフェースを構築。
再翻訳モジュールの詳細設計
再翻訳機能では以下のステップを実行します：
Step 1: 英語の文脈解析
- 入力された英語文の「文脈」「感情」「意図」を解析。
- 使用する技術:
- Hugging Face Transformers（文脈・感情分析モデル）。
- OpenAI GPT API（文脈理解のための補完モデル）。
Step 2: 日本語への翻訳
- 英語文を日本語に翻訳。
- 翻訳の際に以下の2つのパターンを生成：
- 標準翻訳：通常の意味に沿った翻訳。
- 深層翻訳：文脈や感情、三段論法的視点で「本音」や「潜在的意図」を掘り下げた翻訳。
Step 3: 日本語から英語への再翻訳
- 日本語で生成した2つの翻訳を英語に再翻訳。
- 標準翻訳 → 英語。
- 深層翻訳 → 英語（暗黙的な意図や感情を反映）。
Step 4: 結果の比較・表示
- 「原文」「標準再翻訳」「深層再翻訳」を並列表示。
- 並列表示によって、発言者の意図や本音が見えやすくなる。
縦軸と横軸分析モジュールの連携
再翻訳プロセスに以下を追加連携：
- 縦軸解析：
- 各単語やフレーズの語源・象徴的意味を提示。
- 翻訳結果における言葉の変化を分析。
- 横軸解析：
- 文全体の構造や文脈の変化を解釈。
プロトタイプのUI設計案
- 入力欄:
- 英語文またはツイートのテキストを入力。
- 結果表示欄:
- 縦軸・横軸分析の結果。
- 再翻訳の比較結果（原文、標準再翻訳、深層再翻訳）。
- 分析のオプション選択:
- 「三段論法視点」「象徴的意味を強調」「感情分析の深掘り」などの設定項目。
技術スタック
- プログラミング言語：
- Python（分析と翻訳プロセス）。
- JavaScript（UI設計）。
- NLPライブラリ：
- Hugging Face Transformers（感情・文脈分析）。
- spaCy（文法解析）。
- 翻訳API：
- Google Translate APIまたはDeepL API。
- データ可視化：
- PlotlyまたはD3.js（翻訳結果の視覚的比較）。
開発スケジュール
- 第1週目: 基本的な縦軸・横軸分析モジュールの構築。
- 第2週目: 再翻訳プロセスのアルゴリズム設計と実装。
- 第3週目: UIプロトタイプの作成と連携。
- 第4週目: ユーザーテストと調整。
次のステップ
プロトタイプを具体的に設計するために以下の追加情報をいただけると助かります：
- 具体的なサンプル文：
- 再翻訳のテストに使用する英文。
- 「三段論法的視点」での分析例：
- 「本音を浮き彫りにする」具体例の定義や優先ポイント。
- UIに求めるデザイン要件：
- 配色やインターフェースのイメージがあれば教えてください。
これらを基に詳細設計に進めます！
すべてのやり取りを乗せようとしたら８万字を超えてしまったので
GooBlogで、その全貌をご紹介するのは無理だったようです🤣
でも、すごいですよね
US産ＡＩの回答レベルって！
ＡＩが出始めた時、日本の専門家たちって「間違いが多い！」みたいな寝ぼけた回答をしてましたよね🤦
ただ、この日本人特有の評価と、その感性こそが、
すべての情報を網羅する、生成ＡＩ・大規模言語モデル（LLM）を凌ぐスモール型ＡＩを構築できる資質なんです
彼らが半世紀以上もかけて作り出したＡＩ評価値を凌ぐことができる潜在力をもっている民族って日本人だけなんです
うそ！？って思うでしょ
でも、彼らはその日本人が持つ能力を知っているのでUS･UKを始めとする舶来勢力が、この時期に一斉に日本拠点を持つようになりましたよね
そういうことなんですよ！
イーロンちゃんも、日本人の「X」利用率を評価（警戒！？）するようなツィートをしてましたよね
にしても、
アマゾン＝パナソニック経済圏、アンソロピックの生成AIはどんな感じなのでしょうか？
GeminiやChatGPTのようにフリー利用できる窓口を広げないとディープランニングの学習力や情報収集力において、大幅な遅れをとることになるですけどね
なので、
ChatGPTも、最初は携帯電話番号の入力を必須としていましたが、いまでは完全フリーでログイン無しでも利用できるようにしましたよね
このハードルってＡＩの世界では遅れをとることになるんです
日本では
２１世紀の初頭に出版されたUSの「フリー戦略」の意味が、いまだにわかっていないようですから🤦
勝てる道理がないんです😢
こうした日本の体たらくの原因って、
言語学、神学分野を軽視してきたからなんです
プログラミングの知識が皆無なので（よき参考テキストが日本ではいまだにない！？）
この是非についてはジャッジしようがないのですが
こんな具体的なプログラムコードまでUS産のAIは示してくるのです👏👏👏
Google翻訳API、DeepL API、辞書APIから得られたデータをデータフレームにまとめ、縦軸で意味を展開します。
import pandas as pd
# サンプルデータ
data = {
'原文単語': ['apple', 'book', 'computer'],
'訳語': ['リンゴ', '本', 'コンピュータ'],
'訳振り': ['名詞', '名詞', '名詞'],
'翻訳エンジン': ['Google', 'DeepL', 'Google']
}# データフレーム作成
df = pd.DataFrame(data)# 各単語に対する辞書の意味を展開
def expand_with_meanings(df):
rows = []
for _, row in df.iterrows():
word = row['原文単語']
meanings = fetch_meanings_from_dictionary(word) # 辞書から意味を取得
for meaning in meanings:
rows.append({
'原文単語': word,
'訳語': row['訳語'],
'訳振り': row['訳振り'],
'翻訳エンジン': row['翻訳エンジン'],
'辞書の意味': meaning
})
return pd.DataFrame(rows)# データ展開
expanded_df = expand_with_meanings(df)# 結果表示
print(expanded_df)
機械翻訳の単語に詳細な訳振りを付与し、それを縦軸に表示したいとのことですね。
課題と解決策
現在のデータ構造では、各単語に一つの訳振りしか割り当てられていません。すべての意味を表現するには、以下の方法が考えられます。
JSON形式: 各単語に複数の意味を対応させるために、JSON形式で表現します。
data = [
{
"原文単語": "apple",
"訳語": [
{"意味": "リンゴ", "品詞": "名詞"},
{"意味": "愛人", "品詞": "名詞"}
],
"翻訳エンジン": "Google"
},
# ...
]実装例（Python）
import pandas as pd
import json# JSONデータ
data = [
{
"原文単語": "apple",
"訳語": [
{"意味": "リンゴ", "品詞": "名詞"},
{"意味": "愛人", "品詞": "名詞"}
],
"翻訳エンジン": "Google"
},
# ...
]# データフレームに変換
df = pd.json_normalize(data)# 意味を縦に展開
df = df.explode('訳語')# データフレームをpivot_tableで整形
pivot_df = df.pivot_table(index='原文単語', columns='意味', values='翻訳エンジン', aggfunc='count')# 可視化（例：ヒートマップ）
import seaborn as sns
sns.heatmap(pivot_df, cmap='Blues')
すごいですよね
IMEなどの文字変換って大変ですよね
でも、
US産のＡＩ回答では、入力ミスをも完璧に読み取って、完璧な日本語で回答してくるんです
世界各国の全ての言語を網羅して！
こういうことを叫び続けても、何の反応もないのが今の日本の知的レベルなんですよ！
中居正広がどうしたって？
いい年こいた、おじいちゃんユーチューバーとか🤦
もっと、しっかりしろって！
オマイラって🤣
あとは、センセーショナルな情報を
なんの考察もせずに、SNS上にたたアップしているだけの人たち！
こんな思考パターンで世の中が変わるワケないじゃん！
なんども言うけど、
狡猾な海外勢力から見れば、この程度の知的レベルでは赤子の手をひねるようなもんなんですよ🤦
困ったもんですね
この英語解読ソフトって、
英語圏のCEOクラスのリーダーたちも欲しがるものだと思いますよ
このやり取りの全貌は、こちらにアップしましたのでご参照くださればと思います
ではでは。。。
