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12月03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 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1,850 |
|
-2 -0.11% | 8.61倍 | 0.98倍 | 4.05% |
| |
1,052 |
|
-11 -1.03% | 14.3倍 | 1.44倍 | ー% |
| |
188 |
|
-2 -1.05% | 37.2倍 | 1.33倍 | 1.06% |
| |
194 |
|
+6 +3.19% | ー倍 | 3.65倍 | ー% |
| |
571 |
|
+6 +1.06% | ー倍 | 2.98倍 | ー% |
| |
585 |
|
-2 -0.34% | ー倍 | 9.90倍 | ー% |
| |
669.2 |
|
+7.7 +1.16% | ー倍 | 0.65倍 | ー% |
| |
731 |
|
-13 -1.75% | ー倍 | 4.29倍 | ー% |
| |
13,250 |
|
+190 +1.45% | 21.4倍 | 1.86倍 | 1.06% |
| |
2,860.0 |
|
-3.0 -0.10% | 24.6倍 | 3.01倍 | 0.98% |
| |
1,475.5 |
|
+22.5 +1.55% | 11.1倍 | 0.78倍 | 2.71% |
| |
1,524 |
|
+4 +0.26% | 6.12倍 | 0.62倍 | 4.99% |
| |
1,417 |
|
-3 -0.21% | 18.1倍 | 4.10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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