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これの答え教えてください

じょうきょう 3 次の状況に合う故事成語をあとから選び、記号で答えなさい。 問 人数が多くレベルの高いチームで補欠になるよりも、無名チームに入って第一線で試合に出るほ うを選んだ。 このコンクールで大賞を取れば、プロの仲間入りができるだろう。 〔 問三 最後に一さじの塩を入れ忘れ、もの足りない味の料理となってしまった。 〕 ] 〕 〕 こりつ 問四 彼はあまりにも身勝手な言動をくり返すので、クラスの中で孤立してしまった。 問 彼は働きながら苦労して大学に通って勉学に励み、やがて世界的に有名な学者となった。 [キ 問六兄は、前回の税理士の試験に失敗したが、落ちたその日から次の試験に向けて勉強を再開し、見 事今回合格した。 ] 問七楽しみにしていた友人たちとのキャンプを、 当日、腹痛のために断念したが、大雨で大変な目に あったとあとで聞き、行かなくてよかったと思った。 〔 いっすい けいこう ぎゅうご ア一炊の夢 鶏口となるも牛後となるなかれ がりょうてんせい ウ画竜点睛を欠く とうりゅうもん エ守株 さいおう オ 登竜門 そか カ塞翁が馬 けんど 四面楚歌 ばじとうふう ク捲土重来 ケ 馬耳東風 けいせつ コ蛍雪の功 (

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どういうふうにまとめたら良いのかがわかりません、、、 大体で良いのでこの部分は入れないといけないという部分をまとめてくださったりしますか、? 面倒くさいことですみません、、、

えることによって、コンピューターが「俳句の文法」を学習することが できる、ということです。この場合の「学習」とは、俳句を作れという 命令を与えられたとき、俳句の文法にのっとった語句の並びを作ること ができる、という意味です。 精度を上げるなら、相当によい句を生み出 すことができそうです。 では、その「よさ」の判断についても、コンピュ ーターは学習できるでしょうか。 文法の学習の場合と同様のプロセスを考えてみます。 学ばせる作例を、 よいものと不出来なものに分けて与えるなら、 コンピューターが旬の価 値の判定法を学習することを、少なくとも期待できます。 あらかじめ作 例をよいものと悪いものに分けることは人間の仕事ですが、咎めだてす るには及びません。 わたしたちも、学校で俳句を学んだとき、同じよう にしています。問題は、これらの作例からコンピューターが何を抽出で きるか、ということです。 コンピューターの学習とは、与えられた作例 の共通要素を統計的に抽出することです。俳句の文法のようにかたちや 組み合わせに関するものは、学習が可能です。 しかし、「よさ」 や 「拙さ は、既に個々の作例においてその要素を特定することが困難です。 当 然、それを統計的に処理することはさらに難しく、不可能ではないかと 思われます。 人間がプログラムすることを考えても、文法はプログラム できますが、「よさ」をプログラムすることは絶望的です。 それでも、AIが人間の知力を超えたという例を、わたしたちは確か に知っています。 囲碁や将棋で、そのためにプログラムされた最先端の AI(ロボットと言う方が分かりやすいかもしれません)が、一流の棋 士と対局し、この難敵を破ったという報道を、どなたも覚えておいでの ことでしょう。 その際、AIの指し手がプロの棋士たちの知らないもの だった、ということに驚かされました。この場合、人間がコンピュータ ーに教えられる、ということになります(その手を使う棋士が現れるか とが

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