基本情報
| サイトトップ | https://d31acs24oofget.cloudfront.net |
|---|
HTMLサイズ
| 1ページ平均HTML（バイト） | 21707.79 |
|---|
内部リンク集計
| リンク総数 | 30 |
|---|
外部リンク集計
| リンク総数 | 222 |
|---|
メタ情報
| meta description平均長 | 81.84 |
|---|---|
| OGPありページ数 | 19 |
| Twitterカードありページ数 | 1 |
HTML言語 分布
| キー | 割合 |
|---|---|
| ja | 100.00% |
文字コード 分布
| キー | 割合 |
|---|---|
| utf-8 | 100.00% |
内部リンク分析（Internal）
| ユニーク内部リンク数 | 30 |
|---|---|
| ページあたり内部リンク平均 | 5.53 |
内部リンク 深さヒストグラム
| キー | 値 |
|---|---|
| 0 | 1 |
| 1 | 17 |
| 2 | 73 |
| 3 | 14 |
内部リンク 上位URL
キーワード分析（KeywordMap）
ワードクラウド上位
| 語 | 重み |
|---|---|
| 朝日新聞 | 1 |
| link | 0.990888 |
| 田森秀明 | 0.355269 |
| July | 0.347826 |
| November | 0.246377 |
| 浦川通 | 0.212952 |
| March | 0.20244 |
| 人見雄太 | 0.197048 |
| 田口雄哉 | 0.192437 |
| 嘉田紗世 | 0.188406 |
| August | 0.188406 |
| 新妻巧朗 | 0.186333 |
| 山野陽祐 | 0.173913 |
| October | 0.168587 |
| JAMUL | 0.153259 |
| June | 0.153259 |
| 岡崎直観 | 0.148029 |
| April | 0.144928 |
| corpus | 0.142312 |
| September | 0.142312 |
| 受賞 | 0.142312 |
| 乾健太郎 | 0.140627 |
| headlines | 0.130435 |
| December | 0.130435 |
| NLP若手の会 | 0.130435 |
| YANS | 0.130435 |
| Japanese | 0.118423 |
| original | 0.115942 |
| NLP2025 | 0.115942 |
| May | 0.10362 |
| article | 0.101449 |
| text | 0.101449 |
| simplification | 0.101449 |
| Live | 0.101449 |
| 言語処理学会第30回年次大会 | 0.101449 |
| NLP2024 | 0.101449 |
| 言語処理学会第31回年次大会 | 0.098524 |
| とは | 0.098524 |
| Generation | 0.097603 |
| 以下 | 0.08873 |
| Typoless | 0.087577 |
| articles | 0.087577 |
| information | 0.087577 |
| headline | 0.086957 |
| Real | 0.086957 |
| Time | 0.086957 |
| 杉野かおり | 0.086957 |
| Hideaki | 0.08138 |
| Tamori | 0.08138 |
| Proceedings | 0.08138 |
共起語上位
| 語1 | 語2 | スコア | 共起ページ数 |
|---|---|---|---|
| 乾健太郎 | 岡崎直観 | 3.788169 | 76 |
| Hideaki | Tamori | 3.555274 | 52 |
| NLP若手の会 | YANS | 3.263397 | 36 |
| Naoaki | Okazaki | 3.081723 | 32 |
| NLP2025 | 言語処理学会第31回年次大会 | 3.081723 | 32 |
| Asahi | Shimbun | 3.078942 | 29 |
| Taguchi | Yuya | 3.059882 | 28 |
| NLP2024 | 言語処理学会第30回年次大会 | 3.059882 | 28 |
| Inui | Kentaro | 2.933995 | 24 |
| Toru | Urakawa | 2.933995 | 24 |
| Niitsuma | Takuro | 2.933995 | 24 |
| Real | Time | 2.931561 | 21 |
| Headline | Length | 2.902851 | 24 |
| Live | Time | 2.818551 | 21 |
| Language | Natural | 2.756824 | 32 |
| Conference | International | 2.739697 | 27 |
| Hitomi | Yuta | 2.675173 | 24 |
| Kentaro | Okazaki | 2.675173 | 24 |
| Constrained | Headline | 2.619748 | 19 |
| Live | Real | 2.522073 | 18 |
| RoBERTa | 朝日新聞の膨大な日本語記事で学習された言語モデル | 2.511758 | 16 |
| 岡崎直観 | 田森秀明 | 2.491439 | 68 |
| 小規模リソースにおける生成型要約のためのスタイル転移 | 言語処理学会第26回年次大会 | 2.485084 | 16 |
| A4 | 言語処理学会第26回年次大会 | 2.485084 | 16 |
| をもちいて学習した単語ベクトルです | 延べ23億単語 | 2.429369 | 12 |
| Our | Shape | 2.396229 | 12 |
| AIが文章の修正候補を提示 | 校正DXにより | 2.365376 | 12 |
| 校正DXにより | 業務効率改善 | 2.365376 | 12 |
| リスクマネジメントに貢献します | 業務効率改善 | 2.365376 | 12 |
| 入力された文章を圧縮したり要約したりして | 誤りが含まれると思われる部分を自動で検知するAPIです | 2.365376 | 12 |
| 入力された文章を圧縮したり要約したりして | 長い文章でも読みやすくするAPIです | 2.365376 | 12 |
| Shape | Words | 2.365376 | 12 |
| 延べ23億単語 | 朝日新聞社が保有する約800万記事 | 2.365376 | 12 |
| 時事情報に関する日本語QAベンチマークです | 様々なジャンルのニュースをもとに作成された | 2.365376 | 12 |
| Jiro | Kikuta | 2.365376 | 12 |
| Jiro | Nishitoba | 2.365376 | 12 |
| Manabu | Okumura | 2.365376 | 12 |
| Large | Okumura | 2.365376 | 12 |
| Large | Scale | 2.365376 | 12 |
| Learning | Task | 2.365376 | 12 |
| 出力長制御を考慮した見出し生成モデルのための大規模コーパス | 奥村学 | 2.365376 | 12 |
| 出力長制御を考慮した見出し生成モデルのための大規模コーパス | 言語処理学会第25 | 2.365376 | 12 |
| 回年次大会 | 言語処理学会第25 | 2.365376 | 12 |
| P6 | 回年次大会 | 2.365376 | 12 |
| Computational | Linguistics | 2.365376 | 12 |
| COLING | LREC | 2.365376 | 12 |
| COLING | Torino | 2.365376 | 12 |
| Mibayashi | Ryota | 2.365376 | 12 |
| Dai | Takanashi | 2.365376 | 12 |
| Takanashi | Tomoya | 2.365376 | 12 |