自動翻訳 テーマ株一覧
コンピューターを利用して、ある言語を異なる言語に自動的に翻訳すること。「機械翻訳」ともいう。
長らく「ルール型」と呼ばれる、研究者...
長らく「ルール型」と呼ばれる、研究者...
コンピューターを利用して、ある言語を異なる言語に自動的に翻訳すること。「機械翻訳」ともいう。
長らく「ルール型」と呼ばれる、研究者が作った文法などの規則に沿ってコンピューターが翻訳し、パーツごとに翻訳したものを組み合わせたものが主流だったが、対訳データを大量に集めて統計処理することで、翻訳規則や辞書を自動的に作成し翻訳する「統計翻訳」がとって代わり、翻訳精度が向上した。
さらに、脳の神経回路を模したニューラルネットワークを活用した翻訳アルゴリズムを用いたニューラル機械翻訳(NMT:Neural Machine Translation)の登場で、より適切で自然な訳語を見つけられるように進化しており、本格的な自動翻訳時代が到来しようとしている。
長らく「ルール型」と呼ばれる、研究者が作った文法などの規則に沿ってコンピューターが翻訳し、パーツごとに翻訳したものを組み合わせたものが主流だったが、対訳データを大量に集めて統計処理することで、翻訳規則や辞書を自動的に作成し翻訳する「統計翻訳」がとって代わり、翻訳精度が向上した。
さらに、脳の神経回路を模したニューラルネットワークを活用した翻訳アルゴリズムを用いたニューラル機械翻訳(NMT:Neural Machine Translation)の登場で、より適切で自然な訳語を見つけられるように進化しており、本格的な自動翻訳時代が到来しようとしている。
市場
時価総額
(単位：億円)
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件
※株価：2024年11月22日 16:00現在
(株価15分ディレイ)
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| 銘柄 |
株価 |
時価総額 (億円) |
前日比 |
PER |
PBR |
利回り |
流動性 表記 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1,890 |
|
-15 -0.79% | 8.79倍 | 1.01倍 | 3.97% |
| |
| 1,104 |
|
-15 -1.34% | 15.0倍 | 1.51倍 | ー% |
| |
| 187 |
|
+1 +0.54% | 37.0倍 | 1.32倍 | 1.07% |
| |
| 194 |
|
-8 -3.96% | ー倍 | 3.65倍 | ー% |
| |
| 580 |
|
-1 -0.17% | ー倍 | 3.03倍 | ー% |
| |
| 572 |
|
-1 -0.17% | ー倍 | 9.68倍 | ー% |
| |
| 685.8 |
|
+4.0 +0.59% | ー倍 | 0.67倍 | ー% |
| |
| 759 |
|
+17 +2.29% | ー倍 | 4.45倍 | ー% |
| |
| 12,265 |
|
-5 -0.04% | 19.8倍 | 1.72倍 | 1.14% |
| |
| 2,757.0 |
|
+16.0 +0.58% | 23.7倍 | 2.90倍 | 1.02% |
| |
| 1,551.0 |
|
+31.0 +2.04% | 11.7倍 | 0.82倍 | 2.58% |
| |
| 1,512 |
|
+8 +0.53% | 6.08倍 | 0.62倍 | 5.03% |
| |
| 1,412 |
|
+2 +0.14% | 18.0倍 | 4.08倍 | 1.91% |
|
13件 / 13件中
Ｓ：現値ストップ高
ケ：特別買い気配
Sｹ：ストップ高気配
Ｓ：現値ストップ安
ケ：特別売り気配
Sｹ：ストップ安気配
市場略称について
流動性について
市場略称について
| 略称 | 市場 |
|---|---|
| 東P | 東証プライム |
| 東S | 東証スタンダード |
| 東G | 東証グロース |
| 東Ｅ | 東証ETF |
| 東EN | 東証ETN |
| 東Ｒ | 東証REIT |
| 東IF | 東証インフラファンド |
| 名Ｐ | 名証プレミア |
| 名M | 名証メイン |
| 名N | 名証ネクスト |
| 名Ｅ | 名証ETF |
| 札Ａ | 札証アンビシャス |
| 福Ｑ | 福証Q-Board |
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流動性について
下記のように5段階に分類しています。
| 流動性 | 年間平均 約定回数 |
銘柄 構成比率 |
|---|---|---|
| ① 高い | 1,000回以上 | 13.9% |
| ② やや高い | 400回〜1,000回 | 18.5% |
| ③ 中位 | 50回〜400回 | 39.0% |
| ④ やや低い | 10回〜50回 | 17.6% |
| ⑤ 低い | 10回未満 | 11.0% |
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