翻訳ツールのOmegaTの3.0がリリースされました。非常に嬉しいです。開発者、関係者の皆様に深く感謝します。 しばらくアップデートしてなかったので気づかなかったんですが、、3.0(前から？）で、 機械翻訳にMicrosoft translatorが追加されてました。 Googleさんは、translate APIが有料になってしまい、一般の方には、使用する敷居が高くなったのですが、 Microsoftさんは、20万字までの無料で翻訳APIが使用できます。英語スキルの低いワタクシには、使わない手はないですね！！ 基本的には、自分への備忘録ということで。。。 とりあえず、「Windows Azure Marketplace」に登録する必要があります。 その手順は、こちらを参照してください。 翻訳Webサービス「Microsoft Translator」の概要と登録方法 必要なのは、登録後の上
OmegaTのsegmentation rules（分節化規則）は、グローバル設定とプロジェクト設定がある。少々わかりにくい点もあり、留意を要する。 基本となるのはグローバル設定であり、「Options＞Segmentation」で設定する。 プロジェクト特有の分節化規則が必要な場合は、「Project＞Properties＞Segmentation」を選ぶ。「Make the segmentation rules project specific」のチェックが入っていないときは変更できないが、チェックを入れるとプロジェクトごとの規則を設定できるようになる。最初はグロ－バル設定と同じ規則になっており、そこからの変更事項が、プロジェクトを再度読み込んだ際に反映される。 「Make the segmentation rules project specific」のチェックを外すと、分節化規則は
※ この記事は 2009 年 7 月に書かれたものです。内容が古くなっている可能性があるためご注意ください。（2010/10/31） 「中級編（1）翻訳メモリ」に引き続き、中級編（2）としてグロッサリについて触れます。 「グロッサリ」とは用語集のことで、一般的な辞書にはない用語や、特定の組織や企業の中で使用する用語をまとめたものです。 ◆ グロッサリの作り方 Google Translator Toolkit の場合、グロッサリは CSV 形式（文字コードは UTF-8）で作ります。 1 行目はヘッダで、次の情報を記入します。 ・ロケールのコード： 英語の場合は「en」、日本語の場合は「ja」。言語の数だけ列を追加します。 ・品詞（オプション）： 品詞の列であることを示すために「pos」（part of speech の意）と記入します。 ・説明（オプション）： 説明の列であることを示すた
※ この記事は 2009 年 7 月に書かれたものです。内容が古くなっている可能性があるためご注意ください。（2010/10/31） 入門編でグローバル TM を使って一通り翻訳する方法を紹介しました。 次は中級編の（1）として、自分で TM を作ってみます。 確認ですが、「TM」は「翻訳メモリ」のことです。 原文と訳文をセットにして格納するデータベースで、既存原文に近い新規原文が翻訳対象ドキュメント中に登場した場合、その既存原文に対応する訳文を検索して取得してくれるツールです。 ◆ TM の作り方 1. Google Translator Toolkit のサイトにアクセスし、Google のアカウントでログインします。 2. 左カラムから [Translation memories] をクリックして選択します。 3. [Add] をクリックします。 4. 翻訳メモリの追加画面が表示され
※ この記事は 2009 年 6 月に書かれたものです。内容が古くなっている可能性があるためご注意ください。（2010/10/31） この間発表された Google Translator Toolkit を試しに使ってみました。 さすがに職業翻訳者が使うツールと比べたら見劣りしますが、使う場面によっては便利かもしれません。 そこで初歩的な使い方について簡単にまとめておきました。 （自作の翻訳メモリや用語集の使い方は「上級編」としてそのうち・・・） その前に重要な用語を一つ。 「翻訳メモリ」（Translation Memory: TM）とは、原文と訳文をセットにして保存しておくデータベースです。 次回にまったく同じか似た原文が出現した場合、それに対応する訳文を呼び出します。こうすると既存の訳文の一部分だけを変更するだけで済むため、翻訳が楽になります。（Wikipedia の説明はこちら）
型にはまらない知識共有の手法として、「パターンランゲージ(Pattern Language)」の可能性に今、注目しています。 パターンランゲージは、もともと建築の知識を体系化するために、クリストファー・アレグザンダーという人が用いたフォーマットです。そのフォーマットは時を経て、ソフトウェアのインターフェースデザインを始め、さまざまなところで応用されています。私がパターンランゲージを知ったのは、IA (Information Architecture)に関するセミナーでした。江渡浩一郎さんの『パターン、Wiki、XP ~時を超えた創造の原則』でも紹介されています。 さて、その応用範囲を最近大きく広げているのが、慶応大学SFCの井庭崇(@takashiiba)先生です。井庭先生の研究室では、はてなブックマークでも一時話題になった”Presentation Patterns“や、「外国語習得」「
慶應、井庭先生のパターンランゲージの授業4・5回目。 パターンマイニングでパターンを見つけたら、次は書く（パターンライティング）です。 今回も授業の内容を徳見の解釈でまとめます。 井庭先生のパターンライティングのフレームはこちら。 パターン名 概要（導入文） Image（写真やイラスト） Context（状況） Problem（問題） Solution（解決） テキストだけではわかりにくいので、まずは井庭先生のプレゼンテーションパターンからプレゼンテーション・パターンの読み方のイメージをご覧ください。 <pclass="center"> 井庭先生のプレゼンテーションパターン これが完成系です。 引用文はなくてもいいですが、パターンの内容を生き生きとイメージできるようにするために入れているそうです。 ライティングは以下の流れで進めます。 Context（状況）／Problem（問
最近気になっている「パターンランゲージ」。 学生時代、建築学科であった私は習ったはずだけど、キレイサッパリ忘れてしまったので勉強しなおそう！ と思ったのはいいけど、本がとっても高いぞ、うーむ・・・ そんな感じでウダウダしていたら、HCD-net で講演されていた井庭先生の講義が iTunes U で公開されている事を知ったので、まずは授業を受けてみることにしました。（馬場さんを真似っこ） KEIO SFC on iTunes U：http://itunes.sfc.keio.ac.jp/ アウトプットから始まる学び Output-Driven Learning 与えられた知識をインプットするだけが、学びではない。 「はなす」ことでわかる Release of Thoughts 自分の考えを「話す」ことは、自分からその考えを「離す」こと。 井庭先生の「学習パターン」より 井庭先生
パターンランゲージ - パターン・ランゲージ 目次 パターン・ランゲージとは何か パターン・ランゲージの書き方 パターン・ランゲージ実例集 example パターン・ランゲージに関するイベント・ワークショップなど 海外 国内 パターン・ランゲージに関する書籍 パターン・ランゲージに関する論文 関連ページ 備考 パターン・ランゲージ パターン・ランゲージとは何か Pattern Language http://www.patternlanguage.com/ パターン・ランゲージ最初の提唱者、クリストファ・アレグザンダ（ChristopherAlexander)氏のサイト Wikipedia パタン・ランゲージ http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%91%E3%82%BF%E3%83%B3%E3%83%BB%E3%83%A9%E3%83%B3%E3%82%B
質問 はじめまして。 結城さんの書いた「絵本を読むときのパターン・ランゲージ」や 「技術系メーリングリストで質問するときのパターン・ランゲージ」を読んで、 面白いと思い、メールしています。 パターン・ランゲージってどういうものなのでしょうか？ 絵本を読むときのパターン・ランゲージ 技術系メーリングリストで質問するときのパターン・ランゲージ 回答 結城の書いたものを読んでくださり、 またフィードバックを送ってくださり、ありがとうございます。 とてもうれしいです。 パターン・ランゲージとは何か？ という質問については、とりあえず、以下をご覧になってみてください。 デザインパターンFAQ —— この中に「パターン・ランゲージとパターンの集合との違いは何ですか？」という質問があります。 絵本を読むときのパターン・ランゲージ（解題） —— この中に「解題 —— パターン・ランゲージって何？」という節
これまで井庭研で作成してきたものは、人間行為（human action）のパターン・ランゲージだった。学び、プレゼン、コラボレーション、いきいきと美しく生きる、社会変革などなど。これらのパターン・ランゲージを、僕は「パターン・ランゲージ3.0」と呼んできた。 パターン・ランゲージ3.0の「3.0」としたのは、それ以前の「1.0」と「2.0」と僕が呼ぶものとの対比を明確するためであった。1.0は、アレグザンダーたちの建築のパターン・ランゲージ、2.0は、ソフトウェアや組織のパターン・ランゲージである。 これまで僕は、パターン・ランゲージを、1.0 ＋ 2.0 ＋ 3.0というかたちで捉えてきたが、これに、新たに 4.0 を加えたいと思う。「パターン・ランゲージ4.0」（Pattern Language 4.0）である。 （クリックで拡大） パターン・ランゲージ4.0は、「社会・コミュニティ」
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本サイトでは、ラーニング・パターンの考え方や個々のラーニング・パターンについて紹介します。 ラーニング・パターンは、自律的で創造的な学び方のコツをパターン・ランゲージという形式でまとめたものです。どのような状況でどのような問題が生じやすく、それをどのように解決すればよいのかの発想がまとめられています。このようなコツを「言語」として共有することで、個人の自律的で創造的な学びの支援と、学びのコミュニティの活性化を目指しています。 ラーニング・パターンは、2009年4月から毎年、慶應義塾大学総合政策学部・環境情報学部の全学生（一学年約900人）に配布されているほか、本ウェブサイトやtwitter等で、幅広い世代の方に広まりつつあります。ぜひご活用ください。 ラーニング・パターン（Learning Patterns）のtwitter配信をしています！ よりよい学びのコツを記述した「ラーニング・パタ
就職したい企業・業種ランキング、トップ20は国内企業が独占【リスクモンスター調べ】 4月13日 6:30
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Amazon.co.jp: ソフトウェア要求のためのビジュアルモデル (Microsoft Press): AnthonyChen JoyBeatty (著), Beatty,Joy (原名), Chen,Anthony (原名), 洋子,渡部 (翻訳), 雅彦,宗 (監修): 本