NISHIO Hirokazu
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シンボルの意味がベクトルの集合→意味の演算は?
シンボル
の
意味
が
ベクトル
の
集合
である場合、
意味の演算
にはどのようなものがあり得るのか?
k平均法
などは、
ベクトルの集合
をベクトルの集合にする演算
単純にベクトルの集合の平均をとる演算は、k=1のk平均法に相当する
個別のベクトルの間の差を無視して一つにまとめる=
抽象化
の一種
射影
意味のベクトルの
軸を潰す
ことは抽象化である、という話があった
ベクトルの集合に対しても同じことができる
距離を求める
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連想
×
次元削減してから類似度検索
→
概念の類似度は距離ではない
→
網羅感の担保
×
抽象化
×
軸出し
×
幅広い情報リストアップのブレスト
×
幅広い情報リストアップ
×
網羅
×
ブレンストーミング
×
ぬけもれなく
→
GPT4がブレストにいる
→
期待と現実のギャップ
×
誤差
×
逆伝搬
×
抽象度の高い知識は修正が少ない
×
応用
×
do
×
具体化
×
出力
×
check
×
現実
×
ギャップ
×
抽象化
×
pdca
×
パーセプトロン
×
2014
×
2014-11
×
誤差逆伝搬
×
変わりにくいもの
×
陳腐化しにくい知識
×
降りて登るメタファー
×
登って降りるメタファー
→
PDCAと誤差逆伝搬
→
テスト
×
バグの存在
×
バグの不在
×
ダイクストラ
×
抽象化
→
謙虚なるプログラマ
→
言葉
×
抽象的
×
シンボル
×
具体的
×
感覚
×
リンク
×
意識的に切ったりつないだり
×
活版印刷
×
複製コスト
×
文字の複製コスト
×
主に文字によって伝達する
×
表現形式
×
デファクト化
×
文字によって思考する癖
×
非言語的思考の例
→
文字によって思考する癖
→
ドラッカー
×
個別具体的
×
事実
×
抽象化
×
システム
×
観察
×
パターン
×
変化
×
延長線
×
常識
×
臆さず書き残
×
事後的
×
予知能力
×
すでに起こった未来
×
システム思考
×
時間遅れ
→
ドラッカーの予知能力
→
バッドパターン
×
消化とは何か
×
消化とは抽象化だ
×
抽象化
×
過度の抽象化
×
壺に入れて混ぜてしまう
→
抽象的なことを言ってわかった気になる病
→
表札
×
連想的雰囲気
×
抽象化しすぎるな
×
土の香りを残せ
×
概念化過程
×
フック
×
文脈
×
抽象概念
×
連想
×
連想接続
×
抽象化は善ではない
×
抽象化
×
概念化
×
概念
×
言葉の連想的意味でつながる
×
アンケート調査からのkj法が一番難しい
×
浮き草と樹木のたとえ
→
抽象化しすぎるな
→
ゴチャゴチャ
×
一次元化
×
ストーリー
×
関係
×
消えない
×
ディソシエイト
×
俯瞰
×
客体化
×
主客分離
×
keichobot
×
モヤモヤ
×
シンボル
×
kozaneba
×
kj法
×
表札
×
関係ありそう
×
体験過程と意味の創造
×
relevance
×
フェルトセンス
×
線を引く
×
既存の構造
×
なぜ線が必要不可欠か
×
ごちゃごちゃ
×
待ち状態のタスク
→
Keichobotは言語化しKozanebaは一次元化する
→
個別
×
n=1
×
科学
×
思考法
×
繰り返し実験
×
事例が少なくて何も言えない
×
ゼロからイチ
×
掘り下げる
×
抽象化
×
瑣末
×
枝葉
×
本質
×
解釈
×
事実と解釈
×
アインシュタインの経験公理検証モデル
×
目の前の事実
×
関連する情報
×
周辺情報
×
生成システム
→
個別の案件
→
空中に箱を置くことはできない
×
土台から順に積む必要がある
×
モデル化・抽象化の絵
×
モデル化
×
抽象化
×
(1.1.2)_モデル化・抽象化
→
土台から順に積む必要がある
→
類推
×
抽象化
×
アスペルガー
×
アスペルガーの人はなぜ生きづらいのか?_大人の発達障害を考える
→
類推で動く人と抽象化で動く人
→
sf設定
×
生身の人間
×
認知の解像度
×
ベクトル量子化
×
ノイズ
×
シンボル
×
ノイジーチャンネル
→
ノイズとシンボル
→
抽象化
×
連想
×
土の香り
×
発想法
×
過度の抽象化
×
言の葉の影
×
浮き草と樹木のたとえ
×
kj法_渾沌をして語らしめる
→
川喜田二郎は抽象化せよとは言っていない
→
主観的
×
体験
×
抽象概念、身体感覚、メタファ
×
sensory
×
conceptual
×
symbolic
×
身体感覚
×
抽象概念
×
シンボル
×
メタファー
×
clean_approaches_for_coaches
×
metaphoric
×
nonverbal
×
まだ言語になってないもの
→
Sensory, conceptual, symbolic
→
同じ
×
違う
×
集合
×
イコール
×
オーバーラップ
×
似ている
×
盲点カード
→
「同じ」と「違う」は両立する
→
エンジニアの知的生産術
×
(1.1)_学びのサイクル
×
学び
×
情報収集
×
モデル化
×
検証
×
具体
×
体験
×
抽象化
×
モデル
×
パターン
×
パターンの発見
×
パターンを発見する
×
理解
×
モデルを獲得
×
仮説
×
理解は仮説
×
応用
×
実践
×
実験
×
学びのサイクル(旧)
×
学びのサイクルの最初の一歩は?
→
学びのサイクル
→
metaphor/comprehension
×
relevance/circumlocution
×
意味
×
関係
×
関係が意味を決める数理モデル
→
意味が関係を決めるか関係が意味を決めるか
→
価値
×
リソース
×
シンボル
→
リソースシンボル
→
ユージン・ジェンドリン
×
体験過程と意味の創造
×
メタファー
×
感じられた意味
×
直接照合
×
再認
×
解明
×
隠喩
×
理解
×
関連
×
言い回し
×
フェルトセンス
×
シンボル
×
シンボル化
→
ユージン・ジェンドリンのメタファー概念
→
eugene_t._gendlin
×
体験過程
×
experiencing
×
フォーカシング
×
focusing
×
象徴化における体験過程の機能
×
象徴化
×
シンボル化
×
体験
×
シンボル
×
メタファー
×
概念のハンドル
×
体験過程と意味の創造
→
ユージン・ジェンドリン
→
大きすぎるリンクの分割
×
階層的クラスタリング
→
階層的クラスタリングによる大きすぎるリンクの分割
→
チームの知的生産性
×
意味
×
わからない単語
→
辞書の作成支援
→
思考の結節点20200728
×
意味
×
マッピング
→
意味のマッピングレイヤー
→
意味
×
同一関係
×
射影
→
意味の同一関係
→
pkeicho
×
関係の質問
×
包含関係
×
クリーンランゲージ
×
シンボル
×
ユースケース:グループ化の重要性
→
XとYの間には何がありますか?
→
分類
×
多次元
×
分布
×
階層的クラスタリング
×
ツリー
×
解像度の段階
×
本質的に多次元空間上の分布
×
意味のベクトル
×
理系文系
→
分類と分布
→
暗黙の仮定
×
意味
×
議論
×
不毛
→
両立不可能な議論は不毛
→
記憶と抽象化
×
注意機構
×
次元削減
×
記憶
×
抽象化
×
dropout
×
概念の類似度は距離ではない
×
次元を落として比較
×
想起
×
アナロジー
×
連想
→
次元削減注意
→
cart
×
決定木
×
lsh
×
kmeans
×
k平均法
→
BERTで区分け
→
kmeans
×
k平均法
→
k-means
→
年齢
×
抽象度
×
経験
×
圧縮
×
抽象化
×
認知の解像度
×
似た物が昔にもあった型思考
→
年齢とともに抽象度が上がる
→
metaphor
×
learning cycle
×
the_three_elements_correspond_to_three_dimensions
×
具体
×
concrete
×
体験
×
experience
×
情報収集
×
information_gathering
×
抽象
×
abstract
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
modeling
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
応用
×
application
×
実践
×
practice
×
検証
×
verification
×
(1.1.1)_information_gathering
×
(1.1.2)_modeling_and_abstraction
×
(1.1.3)_practice_and_verification
→
(1.1) The learning cycle
→
状態
×
離散
×
シンボル
×
ベクトル空間
×
ボロノイ分割
×
k-means
×
強化学習
→
状態のベクトル化
→
motivation
×
記憶
×
memory
×
外部の情報
×
external_information
×
input
×
情報収集
×
information_collection
×
information_gathering
×
断片的情報
×
fragmentary_information
×
積み上げる
×
stack
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
modeling
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
噛み砕く
×
chew
×
具体化
×
concretion
×
言語化
×
verbalization
×
文章化
×
to_create_sentences
×
output
×
実践
×
practice
×
応用
×
application
×
reaction
×
検証
×
verification
×
自分以外(世界・他人)の反応
×
reactions_other_than_yourself
→
(0.3) Structure of this book
→
information_gathering
×
modeling
×
verification
×
具体
×
concrete
×
情報収集
×
体験
×
experience
×
抽象
×
abstract
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
応用
×
application
×
実践
×
practice
×
検証
×
(0.2.1)_collect_information_concretely
×
(0.2.2)_compare_and_find_patterns
×
(0.2.3)_practice_and_verification
×
learning cycle
→
(0.2) How to learn programming
→
素朴理論
×
建設的相互作用
×
教育心理学概論
×
カイゼンジャーニー
×
知識
×
理解
×
社会的構成
×
バブル型理解
×
対話
×
抽象化
×
抽象的な知識をどうやって獲得するのか
×
対話の場を作る
→
建設的相互作用
→
答えをコピーしても無益
×
抽象化
×
カイゼンジャーニー
×
学びの移転
×
スモールスタート
×
試行錯誤
→
小さい試行錯誤が必要
→
方法論
×
抽象化
×
長期投資
×
問題解決大全
×
洞察
→
方法論の抽象化に努めることは賢明な長期投資である
→
抽象化
×
抽象
×
abstract
×
-化
×
to_make_or_become
→
CHUSHOKA
→
(0.2) How to learn programming
×
(1.1) The learning cycle
×
information_gathering
×
modeling
×
verification
×
具体
×
concrete
×
情報収集
×
体験
×
experience
×
抽象
×
abstract_2
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
応用
×
application
×
実践
×
practice
×
検証
×
cycle_of_learning
→
learning cycle
→
シチュエーションによって好む入力手法は異なる
×
ipadでは手書き入力したい
×
ipad
×
手書き
×
一人でも共同編集は必要
×
グループ開閉が必須
×
隠す機能
×
抽象化
×
空間的に書くことは良い
×
マインドマップ
×
kj法
×
手書きストロークが最小単位
×
芋づる検索
→
20190303
→
多次元
×
ツリー
×
一次元
×
階層的クラスタリング
×
自己組織化マップ
×
chain-effect
×
グラフ
×
最小全域木
→
多次元からツリーへ
→
ラティス
×
セミラティス
×
集合
×
包含関係
×
ツリー
×
セミラチス
×
「包含」と「無関係」は二者択一ではない
→
セミラチス
→
クリストファー・アレグザンダー
×
形の合成に関するノート
×
コンテクスト
×
形
×
現実の世界
×
心の中の像
×
心の中の像の姿
×
集合
×
ツリー
×
セミラチス
×
context
×
form
×
actual_world
×
mental_picture
×
formal_picture_of_mental_picture
→
心の中の像の姿
→
kj法
×
付箋
×
書き出し法
×
定量的
×
目標設定
×
氷山モデル
×
水面
×
まだ言語化されていないもの
×
釣り上げる
×
フック
×
引きずり出す
×
パターン発見
×
抽象化
×
言語化
×
帰納的
×
たとえ
→
付箋は本体ではない
→
scrapbox
×
思考の結節点2019-01-21
×
指差し
×
抽象化
×
ブラケティング
→
抽象化を促す情報
→
老害
×
過剰に抽象化
×
抽象化
×
同一視
×
似た物が昔にもあった型思考
→
老害と過剰な抽象化
→
単語
×
意味範囲
×
意味
→
単語の意味範囲の縮小
→
正しさの相対化
×
事後
×
予期せぬx
×
予期せぬ成功
×
意味
×
次元の拡張
×
体の拡大
×
確率変数
×
相対化
×
個人的メタファー
→
有益な知識
→
単語ベクトル
×
文字ベクトル
×
埋め込み
×
単語
×
文字
×
シンボル
×
ベクトル空間
×
写像
×
ニューラルネット
×
自然言語処理
→
埋め込みベクトル
→
具体
×
抽象
×
細谷_功
×
エンジニアの知的生産術
×
抽象化
→
具体と抽象
→
kj法
×
空間配置
×
ベクトル
×
分散表現
×
表札
→
KJ法とベクトル
→
抽象クラス
×
抽象化
×
継承
×
逆継承
→
逆継承
→
タスク
×
ふせん
×
川喜田二郎
×
フェーズ
×
知識
×
あなた
×
サイクル
×
読み方
×
メタファ
×
本章
×
優先順位付け
×
kj法
×
全体像
×
しくみ
×
抽象化
×
プログラミング
×
やる気
×
ピラミッド
×
ソフトウェア
×
注
×
プログラム
×
whole_mind_system
×
パターン
×
プログラミング言語
×
ボトムアップ
×
たとえ話
×
価値
×
プロセス
×
知的生産術
×
分野
×
概念
×
アウトプット
×
グループ
×
学び
×
目的
×
他人
×
言語化
×
海馬
×
情報
×
考え方
×
誰か
×
視点
×
創造性
×
書き出し法
×
速度
×
盲点
×
教科書
×
原動力
×
方法
×
アナロジー
×
表札
×
発想法
×
方法論
×
それ自体
×
抜き書き
×
incremental_reading
×
単語
×
抽象概念
×
情報収集
×
見積り
×
一覧性
×
著者
×
文章
×
意思決定
×
シナプス
×
脳内
×
インプット
×
記憶
×
ルール
×
暗黙知
×
ゴール
×
写経
×
ソースコード
×
モデル
×
仮説
×
顧客
×
コンピュータ
×
実験
×
エンジニア
×
グラデーション
×
モデル化
×
アジャイル
×
supermemo
×
速読術
×
言葉
×
自分
×
複数
×
ボトルネック
×
ラット
×
複数人
×
フィードバック
×
具体例
×
symbolic_modelling
×
書籍
×
何回か
×
コーディング
×
岩波書店
×
メリット
×
レポート
→
エンジニアの知的生産術 機械的キーワード抽出実験
→
c-space
×
ベクトル
×
分散表現
×
離散オブジェクト
×
ベクトル空間
→
C-Spaceと分散表現
→
シンボル
×
切断
×
圧縮
×
シンボル化
×
再構成
×
知の探検学
→
ひとくぎり
→
エンジニアの知的生産術
×
グループ編成は主観的
×
抽象化
×
重要だと思う
×
抜き出す
×
重要
×
思う
×
主観
×
抽象化は主観的
→
抽象化は個性
→
シンボル
×
word2vec
×
知識の液状化
×
分節化
×
k-means
→
液状化とword2vec
→
抽象化
×
俯瞰
×
視座
×
包括
×
kj法
×
表札
×
表札付け
×
時間的に分散したkj法
×
段階的な情報構造化の事例
×
事後
×
なぜ個人用wikiを持つことは有用なのか
→
包括した情報を書けることが価値
→
人生の目的
×
徐々に明確化
×
抽象化
×
エンジニアの知的生産術
×
価値観はボトムアップに言語化される
×
目的の明確化
→
人生の目的は日常タスクの抽象化で作る
→
抽象化
×
累進
×
飽和
×
s字
×
具体抽象図
×
知識の成長曲線
×
学習曲線
×
s字曲線
→
学習曲線がS字曲線になる原理
→
劣化コピー
×
抽象化
×
言葉が熟す
×
不慣れな分野
×
咀嚼
×
答えをコピーしても無益
→
アウトプットを焦ると劣化コピーになる
→
word2vec
×
kj法
×
位置
×
2014-04
×
2014
×
意味
×
シンボル
×
記号内容
×
シニフィエ
×
シニフィアンとシニフィエ
→
word2vecとKJ法
→
シニフィアン
×
シニフィエ
×
ソシュール
×
記号表現
×
記号内容
×
意味
→
シニフィアンとシニフィエ
→
相対化
×
言葉の意味
×
意味
×
解釈
×
メタ
×
自己の相対化
→
討論と対話
"
Engineer's way of creating knowledge
" the English version of my book is now available on
[Engineer's way of creating knowledge]
(C)NISHIO Hirokazu / Converted from
[Scrapbox]
at
11/23/2025, 4:42:35 PM
[Edit]