Humaniseur d'IA japonais — Conçu par un développeur de Kyoto qui parle japonais
La plupart des humaniseurs d'IA plaquent des hypothèses anglaises sur le texte japonais. Suikou est construit à partir de la morphologie — 助詞, 活用形, 漢字含有率 — par quelqu'un qui écrit réellement en japonais.
Dernière mise à jour:
Pourquoi le japonais a besoin d'un humaniseur différent
Les détecteurs d'IA japonais recherchent des motifs révélateurs que les humaniseurs anglais ne traitent pas : des terminaisons 句末 monotones, un taux de 漢字 anormalement constant, un placement des 助詞 au goût étranger (notamment la confusion は / が) et le rythme de phrase de style manuel produit par les modèles de la famille GPT. Le profil japonais de Suikou est ajusté pour chacun de ces axes : il fait varier les 句末 entre である / だ / です-ます lorsque le contexte le permet, vise un taux de 漢字 de 38 à 45 % pour le registre académique (plus bas pour le registre décontracté) et naturalise le placement des 助詞 par rapport à un corpus de japonais rédigé par des humains.
Avant et après — exemples réels en japonais
Académique (修士論文)
Before
本研究では、深層学習モデルを用いて自然言語処理タスクを実行することにより、従来の手法と比較して優れた結果を得ることができた。
After
本研究では深層学習モデルを自然言語処理タスクに適用し、従来手法を上回る結果を得た。
Courriel professionnel
Before
お忙しいところ恐縮ではございますが、お時間がございましたら、ご返信いただけますと幸いに存じます。
After
お忙しいところ恐縮ですが、ご都合のつくときにご返信いただけると助かります。
Décontracté (note 記事)
Before
私はこの問題について考えた結果、以下のような結論に至ったのである。
After
この問題、いろいろ考えた末にこんな結論になった。
Essayer l'humaniseur japonais
After humanization, run a claude-3.5-haiku editing pass that preserves [CITE:n] markers and tightens diction for thesis / dissertation / IEEE submissions.
FAQ spécifiques au japonais
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