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検索技術勉強会で発表した。日本語入力システム(IME)の為の読み仮名コーパス作りの発表資料です。国立国会図書館の書誌データは無限の可能性があるのでぜひ色々と触ってみてください。今は自作IME時代なので、IMEにも興味を持っていただければ幸いです。
docs.google.com/presentation…
#searchtechjp
館内外の関係各位に感謝……!
無事なんとかなってよかった(本番バッチ投入作業中変な汗出た
「国立国会図書館デジタルコレクション」の全文検索対象資料に古典籍資料を追加しました
ndl.go.jp/news/fy2026/260901…
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「国立国会図書館デジタルコレクション」の全文検索対象資料に古典籍資料を追加しました
ndl.go.jp/news/fy2026/260901…
取材をしていただきました!
応援して頂けてありがたいことと思います。引き続き頑張ります!
本日発行の機関誌IM9・10月号では、6月に開催したJIIMAウェビナー2026を特集しています。また別企画として、国立国会図書館が公開した軽量OCR「NDLOCR-Lite」も解説しています。詳細はこちら。
jiima.or.jp/im/
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みんなで翻刻OCRのくずし字認識モデルを最新版(v17)に差し替えました。こういう台帳類の認識精度が改善されているはずです。まだ弱いけど…
手元のデータセットでの認識精度(CER)は前バージョンから0.080→0.073に改善しました
yuta1984.github.io/honkoku-o…
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論文PDFのOCRがなかなか満足できるものがないので(グーグルドキュメントもアドビも)、NDL OCR-Liteをmacに入れて、Automaterでフォルダにぼこっと出てくる仕組みにしたら、どのOCRよりもすばらしかった。2段組みのレイアウト認識とかちゃんとしてて、すばらしい。
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今週土曜日です。
私は、「文学研究の大学院生と作るTEIテキストデータ──Word、漱石、人文知」というお題で話をしてきます。
DH国際シンポジウム「生成AI時代の人文学データ基盤:構築・共有・継承をめぐるインセンティブの再設計」7/18 カレントアウェアネス・ポータル current.ndl.go.jp/car/282201
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いやいやそんなの常識でしょ? と笑われそうだが、今日初めてその存在を知った国会図書館の〈次世代デジタルライブラリー〉が優秀すぎて欣喜雀躍。
著作権の保護期間が満了した図書及び古典籍資料全部(約35万点)の本文中からキーワード検索が可能だなんて魔法みたい!
lab.ndl.go.jp/dl/
この歳になって自分の公共心を言語化できるようになってきて、予算も設備もないけれど何とかするんだ、何か意義のあることをするんだという熱意ある諦めない人達に技術手段を提供する味方でありたいのだろうなと思っている
そのためなら畢竟誰に何を言われても恨まれても全く構わないし、手も止めない
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「みんなで盛り上げていくKaggleコミュニティ」というタイトルで寄稿させていただきました!
コミュニティの重要性やその維持のためにできることをまとめてみました!
期間限定で無料ダウンロードできるようですので,早めにダウンロードして,楽しんでもらえたら幸いです!
amazon.co.jp/Kaggle%E3%81%AE…
Kaggleのチュートリアル第7版を公開しました!
amazon.co.jp/Kaggle%E3%81%AE…
明後日までKindleで無料ダウンロードできます!
新しく7個の寄稿文を追加して、「Kaggleを続ける」とか「コーティングエージェント」ネタなどがふえています。
はじめてのKaggleの方も、経験者もダウンロード是非!
カスケード方式を取っているOCRって他にあるんだろうか……
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PTCGABC、ゲームエンジンのソースコードを公開することとしました。
使用するにあたっては、コンテスト規約を読み、使用方法が規約に準拠していることを確認をお願いします。
そのほかの注意点もまとめておりますので、ぜひご一読ください。
kaggle.com/competitions/poke…
どういうつもりで開発していて、何を目指しているいるつもりなのか割と率直に書きました。
原稿には間に合いませんでしたが、昨日図書館協力系の部署の人達とお話していた感じでは、地方の公共図書館での活用も進んでいるそうで、公開できてよかったなと思っています。関係各位に感謝
E2891 – NDLOCR-Liteの公開とその背景 | カレントアウェアネス・ポータル current.ndl.go.jp/e2891
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E2891 – NDLOCR-Liteの公開とその背景 | カレントアウェアネス・ポータル current.ndl.go.jp/e2891
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みんなで翻刻OCR。文字認識があまりに遅いので高速化を試みました。WebGPUが利用可能な環境では、そちらを利用するように改修したところ、手元では1枚あたりの認識に90秒程かかっていたのが、10秒程度に短縮しました。また
@blue0620
さんからアイデアを頂いた認識結果の逐次表示にも対応しました


















