TOEIC機械学習英語例文


## 1. 名詞と前置詞：構文意味論的観点からの関係性

名詞は英語構文における主要な構成要素の一つであり、特に機械学習やAIに関連する技術文書においては、その抽象性・具体性の扱いが意味の明確性に直結する。前置詞はこれら名詞間の論理的関係や動作の空間的・時間的文脈を示す。

### 名詞と前置詞の結合例（AI文脈）

* **approach to \~**：An approach to anomaly detection was proposed.
* **result of \~**：The result of training was satisfactory.
* **impact on \~**：The impact on inference latency was significant.
* **method for \~**：A method for optimizing hyperparameters.

### 注意すべき点

* 特定の前置詞は特定の名詞とコロケーションを形成する傾向があり、誤用は意味の混乱を生じさせる。
* 抽象名詞と前置詞句との組み合わせは、理論記述における因果や帰属の論理性を担保する。

## 2. 動詞：主語と動詞の一致に関する統語的整合性

機械学習に関する記述では、単数・複数の主語に応じて動詞形が正確に一致しているかどうかが、文の論理的信頼性に直結する。特に集合体（データセット、アルゴリズムなど）が主語となる場合、意味に応じた文法的処理が必要となる。

### 基本原則

* 単数主語 → 単数動詞：The model **predicts** correctly.
* 複数主語 → 複数動詞：The algorithms **perform** efficiently.

### 応用上の留意点

* **集合名詞**：The data **is** noisy.（集合体を一単位と見なす）
* **並列主語**：Accuracy and recall **are** important metrics.
* **関係詞節を含む主語**：The only algorithm that works well **is** gradient boosting.

### 学術記述における実例

* A set of rules **determines** the model’s behavior.（形式的には単数）
* Several models **have been proposed** to address the problem.（明示的複数）

## 3. 形容詞：接尾辞と用法（限定用法 vs. 叙述用法）

形容詞は名詞を修飾し、その特性・性質を明示する役割を果たす。AI領域では特定の属性（accurate, scalable, interpretable など）を記述するために形容詞が頻用される。形容詞の形態と構文内での位置によって、その機能と文法的制約が異なる。

### 形容詞の接尾辞

| 接尾辞           | 意味     | 例                        | 文脈例                                      |
| ------------- | ------ | ------------------------ | ---------------------------------------- |
| -able / -ible | 能力・可能性 | scalable, interpretable  | The model is highly interpretable.       |
| -ous          | 性質・傾向  | autonomous, continuous   | The system achieves continuous learning. |
| -ic / -ical   | 関連性    | algorithmic, statistical | The algorithmic complexity is minimal.   |

### 限定用法と叙述用法

* **限定用法**（名詞の前）：An **efficient** algorithm was developed.
* **叙述用法**（be動詞などの後）：The algorithm is **efficient**.

### 文脈的観点

* 限定用法は名詞句の一部として文構造に組み込まれ、学術表現においては定義や分類に用いられる。
* 叙述用法は主語の性質や状態を記述する際に有用であり、実験結果や性能評価において頻出する。

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## 4. 副詞：接尾辞と構文内位置

副詞は動詞・形容詞・他の副詞・文全体を修飾し、動作や状態の様態、頻度、程度、時、場所を明示する。特にAI・機械学習領域では、「どのように学習されたか」「どの程度うまく分類されたか」などを的確に示す機能を果たす。

### 副詞を形成する接尾辞

| 接尾辞   | 意味    | 例                        | 用例                                        |
| ----- | ----- | ------------------------ | ----------------------------------------- |
| -ly   | 方法・程度 | efficiently, robustly    | The system performs robustly under noise. |
| -wise | 方向・観点 | layer-wise, feature-wise | Feature-wise normalization is applied.    |

### 副詞の位置と文機能

* 文頭：Generally, models are trained in batches.
* 動詞の直後：The model **performs** efficiently.
* 文尾：The parameters were initialized **randomly**.

## 5. 代名詞その1：人称代名詞・指示代名詞

代名詞は名詞の反復を避け、文の簡潔さと可読性を高める機能を持つ。機械学習記述では、モデル・データ・手法の繰り返しを回避するために頻繁に使用される。

### 人称代名詞（主格）

* I, we（著者視点）
* you（読者指示）
* he, she, it, they（対象指示）

例：We trained the model. It showed high accuracy.

### 指示代名詞

* this（近接指示）：This indicates the loss is decreasing.
* that（前述内容指示）：That was a significant improvement.
* these, those（複数形）：These are the main features.

## 6. 代名詞その2：再帰代名詞

再帰代名詞は主語と同一の対象に言及する際に用いられ、動作の帰属を明確にする。

### 再帰代名詞一覧

* myself, yourself, himself, herself, itself, ourselves, yourselves, themselves

例：The model updates itself after each epoch.

### 用法

* 強調：The algorithm itself is not complex.
* 動作の対象明示：The agent learns by rewarding **itself**.



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## **7. Indefinite Pronouns（不定代名詞） in AI Writing**

### ● 定義

不定代名詞は、**特定されない人物・物・量**を指す言葉で、一般的・包括的な記述に使われます。

### ● 主な語彙と意味：

| 不定代名詞       | 意味            | 用例（ML文脈）                                                    |
| ----------- | ------------- | ----------------------------------------------------------- |
| **some**    | いくつかの／ある程度の   | *Some algorithms are more interpretable than others.*       |
| **any**     | どれでも／いかなるものでも | *Any improvement in accuracy is worth reporting.*           |
| **none**    | どれも〜ない        | *None of the models overfitted the training data.*          |
| **each**    | それぞれ          | *Each model was evaluated on a separate dataset.*           |
| **every**   | あらゆる          | *Every parameter affects performance to some extent.*       |
| **one**     | （漠然とした）ひとつ    | *One might assume the loss will decrease steadily.*         |
| **someone** | 誰か            | *Someone needs to verify the annotation process.*           |
| **nobody**  | 誰も〜ない         | *Nobody has tested this approach in low-resource settings.* |

### ● 使用上の注意：

* **some** は提案や肯定的な文脈
* **any** は疑問・条件・否定文に多い
* **each / every** は単数扱いに注意（動詞は単数形）

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## **8. Conjunctions and Prepositions（接続詞と前置詞） in ML Writing**

### ● 接続詞（Conjunctions）

**節と節をつなぐ**働きをする語。論理の流れを明確にするために重要。

| 接続詞          | 意味      | 例文                                                     |
| ------------ | ------- | ------------------------------------------------------ |
| **and**      | そして     | *The model is fast **and** accurate.*                  |
| **but**      | しかしながら  | *It performs well **but** lacks interpretability.*     |
| **because**  | なぜなら    | *The loss increased **because** of noise.*             |
| **although** | にもかかわらず | *Although the accuracy dropped, inference was faster.* |

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### ● 前置詞（Prepositions）

**名詞・代名詞と他の語句の関係**を示す。場所・手段・目的などを明示。

| 前置詞      | 意味    | 例文                                                 |
| -------- | ----- | -------------------------------------------------- |
| **on**   | 上に、上で | *The model runs **on** a GPU cluster.*             |
| **in**   | 中で    | *Training was performed **in** batches.*           |
| **with** | ～を用いて | *We optimized the model **with** Bayesian tuning.* |
| **for**  | ～のために | *This method was designed **for** real-time use.*  |

### ● 注意点

* **接続詞**は文と文をつなぐ
* **前置詞**は名詞との関係性を示す（目的語を伴う）

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## **9. Simple Present vs Present Progressive（現在形と現在進行形）**

### ● 現在形（Simple Present）

#### ● 用途：

* 一般的な事実、規則、仕様
* モデルやアルゴリズムの性質・特徴

#### ● 例文：

* *A CNN **extracts** features from images.*
* *The optimizer **updates** weights based on gradients.*

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### ● 現在進行形（Present Progressive）

#### ● 用途：

* 今まさに進行中の実験や操作
* 限定的な・一時的な行為

#### ● 例文：

* *We **are training** the model using stochastic gradient descent.*
* *The system **is collecting** new data in real time.*

### ● 比較：

| 用法     | 現在形                                    | 現在進行形                                    |
| ------ | -------------------------------------- | ---------------------------------------- |
| 一般的事実  | *Transformers **use** self-attention.* | —                                        |
| 実験中の状況 | —                                      | *We **are evaluating** the results now.* |

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## **10. Present Perfect（現在完了形）：経験・継続・完了**

### ● 1. 経験（経験したことがある）

> *We **have used** dropout in multiple models.*
> *The team **has applied** XGBoost for feature selection.*

現在の専門性・スキル・実績につながる。

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### ● 2. 継続（過去から今まで続いている）

> *We **have been monitoring** validation loss since training began.*
> *They **have been collecting** sensor data for six months.*

今も続く作業・状態を伝える。

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### ● 3. 完了（完了し影響が今に残る）

> *The model **has achieved** state-of-the-art performance.*
> *We **have finished** the hyperparameter tuning.*

成果報告や現状説明に適す。

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### ● 現在完了と過去形の比較

| 時制    | 用途             | 例文                                                       |
| ----- | -------------- | -------------------------------------------------------- |
| 過去形   | 完了した事実・特定時点    | *We ran the model on April 10.*                          |
| 現在完了形 | 結果が今も relevant | *We **have run** the model and confirmed its stability.* |

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## **11. Present Perfect vs. Simple Past（現在完了 vs 過去形） in Technical Reports**

### ● 現在完了形（have/has + 過去分詞）

**過去に起こった出来事が「今」に関連している**場合に使う。

#### ● 用途：

* 現在に影響する成果
* 現在までに経験したこと
* 最新の状態・背景情報

#### ● 例文：

* *We **have optimized** the hyperparameters using grid search.*
  （グリッドサーチを用いてハイパーパラメータを最適化した）
  → 今のモデルにその結果が反映されている

* *The team **has published** three papers on model explainability.*
  （そのチームは説明可能性に関する論文を3本発表している）
  → 実績が現在の評価に関係している

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### ● 過去形（動詞の過去形）

**過去の特定の時間や出来事に焦点**を当てて使う。

#### ● 用途：

* 過去に完了した実験・操作
* 時系列ログや履歴の記述
* 時を明示する場合（e.g. last week, in 2022）

#### ● 例文：

* *We **ran** 10 cross-validation cycles last week.*
  （先週、10回の交差検証を実行した）

* *The experiment **failed** due to unstable input signals.*
  （入力信号の不安定性のため、実験は失敗した）

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### ● 比較表：

| 用法の違い    | 現在完了形                             | 過去形                                    |
| -------- | --------------------------------- | -------------------------------------- |
| 今とのつながり  | *We **have completed** the task.* | *We **completed** the task yesterday.* |
| 時を明示する   | 不要（時をぼかす）                         | 必要（when, last week など）                 |
| 論文での使用目的 | 状態報告・成果報告・背景文                     | 実験ログ・手順報告・時系列再現                        |

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## **12. Past Perfect（過去完了形）: Background of ML Events**

### ● 構文：

`had + 過去分詞`
**2つの過去の出来事のうち、先に起きた方**を明確にする。

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### ● 技術文書での意義：

機械学習の実験は、**準備 → 実行 → 評価**の段階を踏むことが多いため、時系列の順序関係を明確にすることが重要です。
過去完了形はその順序を正確に伝えます。

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### ● 代表例：

#### 1. 準備 → 実行の順序

* *Before we deployed the model, we **had tested** it extensively.*
  （モデルを配備する前に、我々は広範にテストを行っていた）

#### 2. 原因 → 結果の順序

* *The training failed because we **had omitted** normalization.*
  （正規化を省略していたため、学習に失敗した）

#### 3. 比較実験の準備

* *In the initial run, we **had preprocessed** the data manually.*
  （初回の実行では、データを手動で前処理していた）

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### ● 現在完了・過去・過去完了の使い分け（総整理）

| 文法    | 時制     | 用途例（ML文脈）                                             |
| ----- | ------ | ----------------------------------------------------- |
| 現在完了形 | 過去→現在  | 現在に影響がある成果：*We **have deployed** the latest version.* |
| 過去形   | 完了した過去 | 過去の事実記録：*We **ran** tests in December.*               |
| 過去完了形 | 過去→過去  | 過去よりさらに前の動作：*We **had tuned** the model beforehand.*  |

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### ● 論文における使い分けの具体例

| セクション            | 適した時制        | 用例                                                               |
| ---------------- | ------------ | ---------------------------------------------------------------- |
| Abstract / Intro | 現在完了形        | *We **have developed** a new optimization technique.*            |
| Methods          | 過去形／過去完了形    | *We **collected** data. We **had filtered** it beforehand.*      |
| Results          | 過去形          | *The model **achieved** 92% accuracy.*                           |
| Discussion       | 混在（今との関係・背景） | *The system **had failed** until we **applied** regularization.* |


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## **13. Future Expressions（未来を表す表現） in AI Research**

未来の表現には**目的と文脈に応じた3つの主要な構文**があります：

| 未来表現                   | ニュアンス                 | 適した用途            |
| ---------------------- | --------------------- | ---------------- |
| **will + 動詞原形**        | 客観的な予測・確信・意志表明        | 長期的展望、事実に基づく推測   |
| **be going to + 動詞原形** | 明確な計画・事前に決まったこと・意図    | 実験予定・設計段階        |
| **現在進行形 (be + \~ing)** | 近い未来で確定している予定（スケジュール） | 発表・デモ・会議・リリースの予告 |

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### **1. will + 動詞原形**（will-future）

#### ● 用法：

* 予測・期待（将来どうなるか）
* 意志や決定（今この場での判断）
* 一般的な事実としての将来記述

#### ● AI文脈での例：

* *The model **will generalize** better with more training data.*
  （より多くの訓練データにより、モデルはよりよく汎化するだろう）

* *This method **will replace** traditional manual tuning.*
  （この手法は従来の手動チューニングを置き換えるだろう）

* *The next release **will include** multi-language support.*
  （次のリリースには多言語対応が含まれる予定である）

#### ● 適用場面：

* 論文の結論・Future Work
* 製品の進化予測
* 公的な仕様書での見通し

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### **2. be going to + 動詞原形**（be going to-future）

#### ● 用法：

* 明確な意思（前から考えていたこと）
* 確実性の高い予定（準備済み）
* 計画された未来の行動

#### ● AI文脈での例：

* *We **are going to evaluate** the model on three new datasets.*
  （我々は3つの新しいデータセットでモデルを評価する予定だ）

* *The lab **is going to release** an updated version next month.*
  （その研究室は来月、アップデート版を公開する予定である）

* *Our team **is going to conduct** a follow-up study.*
  （我々のチームは追跡研究を行う予定だ）

#### ● 適用場面：

* 実験プロトコル
* プレゼンにおける説明責任付きの行動
* チームで共有された予定

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### **3. 現在進行形 for Future Use**

#### ● 用法：

* スケジュールや公式イベント
* 既に確定している出来事
* 時間・場所とともに使われやすい

#### ● AI文脈での例：

* *We **are presenting** our results at ICML next Friday.*
  （我々は来週金曜日にICMLで結果を発表する）

* *The company **is launching** its new model tomorrow.*
  （その企業は明日、新モデルをリリースする）

* *They **are meeting** with the research committee at 10 a.m.*
  （彼らは午前10時に研究委員会と会議する）

#### ● 適用場面：

* カレンダーに明示された予定
* 公式イベント／登壇情報
* 公開タイミングの発表

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### ● 時制の一致：未来を伴う副詞節の注意点

未来のことを表す\*\*副詞節（when, after, before, as soon asなど）\*\*では、主節が未来でも副詞節の中では現在形を使うのがルール。

* ばつ *We will start training when the data **will arrive**.*
* まる *We will start training when the data **arrives**.*
  （データが届いたら、学習を開始する予定だ）

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### ● 総合比較表

| 表現構造              | 意味             | 使用例文（AI技術文脈）                                                     |
| ----------------- | -------------- | ---------------------------------------------------------------- |
| will + V          | 客観的未来／予測・意志    | *The system **will adapt** to user preferences.*                 |
| be going to + V   | 計画・事前の意思       | *We **are going to fine-tune** the model using real-world logs.* |
| be + \~ing（現在進行形） | 近未来の予定（スケジュール） | *We **are deploying** the update at midnight.*                   |

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## **14. Future Perfect Tense（未来完了形） in AI Development**

### ● 用法：未来のある時点までに完了している出来事を表す

*“will have + 過去分詞”* の形で使います。

### ● 機械学習における使用例：

* *"By the time we publish the paper, we **will have completed** all ablation studies."*

* *"The team **will have finished** hyperparameter tuning by next Monday."*

この時制は、**研究スケジュールの見通しや成果の進捗**を記述する際に非常に有効です。

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## **15. Progressive Forms（進行形いろいろ） in AI Research**

### ● 現在進行形：

進行中の活動を示す
*“We **are fine-tuning** the model with new datasets.”*

### ● 過去進行形：

過去のある時点で進行していた
*“The model **was training** when the system crashed.”*

### ● 未来進行形：

未来のある時点で進行中
*“Next month, we **will be presenting** our results at NeurIPS.”*

### ● 現在完了進行形：

過去から現在まで継続している
*“We **have been working** on this model for six months.”*

進行形は、**AI研究の工程・実験・開発状況**を描写するのに欠かせません。

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## **16. Subjunctive Mood 1（仮定法その1：過去の事実に反する仮定）**

### ● 仮定法過去完了：「もし〜だったら、〜だっただろう」

*“If + had + 過去分詞, would have + 過去分詞”*

#### ● AI開発での例：

* *“If we **had used** more diverse data, the model **would have generalized** better.”*

* *“The system **would have succeeded** if we **had included** regularization.”*

これは、**過去の選択や実験設計の反省**に用いられることが多いです。

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## **17. Subjunctive Mood 2（仮定法その2：現在や未来の非現実的な仮定）**

### ● 仮定法過去：「もし〜なら、〜だろうに」

*“If + 過去形, would + 動詞原形”*

#### ● ML分野での例：

* *“If the model **were** fully explainable, we **would trust** it more in healthcare applications.”*

* *“If I **had** more labeled data, I **would train** a deeper model.”*

※特に “If I **were** you” のように、be動詞は人称にかかわらず **were** を使います。





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## 第18章：現在分詞と過去分詞の違いと見分け方（Present vs Past Participle）

### 現在分詞（-ing）

能動的な意味を持ち、動作を行っているものや進行中の状態を表す。

例文：

* The **training** data is noisy.
  （訓練データはノイズを含んでいる）
* An **evolving** model architecture was proposed.
  （進化中のモデル構造が提案された）

### 過去分詞（-ed あるいは不規則）

受動的または完了した動作を表す。

例文：

* The **trained** model showed significant improvement.
  （訓練されたモデルは著しい改善を示した）
* Features **extracted** from images were clustered.
  （画像から抽出された特徴がクラスタリングされた）

見分けのポイント：

* 能動・進行中 → 現在分詞（-ing）
* 受動・完了 → 過去分詞（-ed / 不規則）

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## 第19章：受動態と感情動詞

### 受動態の基本構文

be動詞 + 過去分詞。動作の「受け手」が主語になる。

例文：

* The dataset **was processed** using TensorFlow.
  （そのデータセットはTensorFlowで処理された）
* The results **were published** in the proceedings.
  （その結果は予稿集に発表された）

### 感情動詞の受動態

「人がどのように感じたか」を表す構文で、AI研究に対する反応や評価に使われる。

例文：

* The reviewers **were impressed** by the model’s accuracy.
  （査読者たちはそのモデルの精度に感銘を受けた）
* Engineers **were frustrated** with the system’s instability.
  （エンジニアたちはシステムの不安定さに苛立っていた）

能動との違いを理解し、感情の焦点が「人」にあることを意識する。

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## 第20章：不定詞の3つの用法（to + 動詞の原形）

### 名詞的用法（主語・目的語）

例文：

* **To minimize** loss is critical.
  （損失を最小化することが重要である）
* The goal is **to generalize** across tasks.
  （目標はタスク全体に汎化することである）

### 形容詞的用法（名詞を修飾）

例文：

* We need data **to train** the model.
  （モデルを訓練するためのデータが必要だ）
* This is a technique **to improve** convergence.
  （これは収束性を改善する手法である）

### 副詞的用法（理由・目的・結果）

例文：

* The model was pruned **to reduce** overfitting.
  （過学習を減らすためにモデルを剪定した）
* The agent failed **to learn** the optimal policy.
  （そのエージェントは最適方策を学習できなかった）

名詞的・形容詞的・副詞的のいずれかの役割を文中で見極めることが重要。

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## **第21章：不定詞と動名詞の見分け方（Infinitive vs Gerund）**

### ● 基本の違い：

| 形式                 | 例        | 用途・意味             |
| ------------------ | -------- | ----------------- |
| **不定詞** (to + V)   | to train | 未来志向、目的、意図        |
| **動名詞** (V + -ing) | training | 過去の経験、行為そのもの、一般概念 |

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## 1. **不定詞（to + 動詞の原形）**

### ● 用法と意味：

* 未来に向けた意図・目的
* 「〜するために」「〜しようとする」と訳されることが多い
* 計画・目標・設計に関する文脈に適する

### ● 機械学習の例文：

* *The model was built **to detect** anomalies in sensor data.*
  （モデルはセンサーデータの異常を検出するために構築された）

* *We aim **to improve** generalization across tasks.*
  （タスク間の汎化性を向上させることを目指している）

* *The objective is **to minimize** validation loss.*
  （目的は検証損失を最小化することだ）

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## 2. **動名詞（動詞 + -ing）**

### ● 用法と意味：

* 行為そのもの、経験、一般的な行動を指す
* 「〜すること」「〜している状態」と訳される
* プロセスや既に行われている行動に関連

### ● 機械学習の例文：

* ***Training** a deep model requires high computational cost.*
  （ディープモデルの訓練には高い計算コストが必要だ）

* *They discussed **using** reinforcement learning for the agent.*
  （彼らはエージェントに強化学習を使うことについて議論した）

* *We considered **replacing** the loss function.*
  （損失関数の置き換えを検討した）

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## 3. **動詞ごとの使い分け（頻出パターン）**

### ● 不定詞のみを取る動詞（目的・意志）

| 動詞     | AI文脈例文                                                |
| ------ | ----------------------------------------------------- |
| want   | *We **want to deploy** the model next week.*          |
| hope   | *They **hope to improve** accuracy with fine-tuning.* |
| plan   | *The team **plans to retrain** the network.*          |
| decide | *We **decided to reduce** the learning rate.*         |

---

### ● 動名詞のみを取る動詞（行動そのもの）

| 動詞       | AI文脈例文                                                   |
| -------- | -------------------------------------------------------- |
| enjoy    | *Some engineers **enjoy analyzing** model internals.*    |
| avoid    | *We **avoid using** overly complex architectures.*       |
| consider | *The authors **consider replacing** the current metric.* |
| finish   | *The model **finished training** in 3 hours.*            |

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### ● 両方取るが意味が異なる動詞（典型例）

| 動詞       | 不定詞（to）                                                         | 動名詞（-ing）                                                  |
| -------- | --------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- |
| remember | *Remember **to submit** the report.*<br>（提出を**忘れずに**）           | *I remember **submitting** the report.*<br>（提出した**記憶がある**） |
| stop     | *The model **stopped to update** weights.*<br>（更新するために**止まった**） | *The model **stopped updating** weights.*<br>（更新を**やめた**）  |
| try      | *Try **to adjust** the batch size.*<br>（試しに調整してみて）              | *Try **adjusting** the batch size.*<br>（調整**することを試みて**）    |

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## 4. **実用的な判断ポイント**

| 判断基準            | 不定詞                         | 動名詞                             |
| --------------- | --------------------------- | ------------------------------- |
| 未来の意図・計画        | *We hope **to build**...*   | —                               |
| すでに行っていること・プロセス | —                           | *We enjoy **working** on GANs.* |
| 抽象名詞として使う       | *To automate is essential.* | *Automating tasks takes time.*  |

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## 第22章：関係代名詞（主格・目的格・what）

### 1. 主格（who, which, that）

先行詞が主語の役割を持つ。

* The researcher **who developed the algorithm** presented it at NeurIPS.
  （そのアルゴリズムを開発した研究者がNeurIPSで発表した）
* The model **that outperformed all baselines** was published.
  （すべてのベースラインを上回ったモデルが公開された）

### 2. 目的格（whom, which, that）

先行詞が動詞の目的語。省略可能な場合がある。

* The dataset **that we used** was synthetic.
  （私たちが使ったデータセットは合成だった）
* The engineer **whom I contacted** replied quickly.
  （私が連絡したエンジニアはすぐに返信してくれた）

→ “whom” は形式的なので、多くの実務文書では “that” か省略が好まれる。

### 3. what（関係代名詞ではなく関係代名詞的な語）

「～すること（もの）」という名詞節を導く。先行詞を含まない。

* **What surprised us** was the model’s robustness.
  （私たちを驚かせたのはモデルの頑健性だった）
* The model learns **what matters most**.
  （モデルは最も重要なことを学習する）

### まとめ表：

| 種類   | 用法          | 例文                                                  |
| ---- | ----------- | --------------------------------------------------- |
| 主格   | 先行詞が主語      | The paper **that explains** the method is detailed. |
| 目的格  | 先行詞が目的語     | The framework **that we used** is open-source.      |
| what | 先行詞なし・名詞節導入 | **What we found** was a new optimization strategy.  |

関係代名詞の使い分けは、文の論理構造と情報の流れを明確にするために重要です。




## 第23章：関係副詞（Relative Adverbs）の役割・時・場所

### 1. 定義と基本用法

関係副詞は、**先行詞が時や場所を表す名詞**である場合に、その後に節を続けるための接続詞のような働きをする語です。代表的な関係副詞は以下の3つ：

* **when**（時を表す先行詞）
* **where**（場所を表す先行詞）
* **why**（理由を表す「the reason」などの先行詞）

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### 2. 実務・論文における使用例

#### ● when（〜するとき）

> *We reached a point **when** the loss stopped decreasing.*
> （損失が減少しなくなった時点に到達した）

> *There are situations **when** transfer learning is more efficient.*
> （転移学習の方が効率的な状況がある）

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#### ● where（〜する場所）

> *This is the environment **where** the model was deployed.*
> （これはモデルがデプロイされた環境である）

> *We constructed a platform **where** multiple agents interact.*
> （複数のエージェントが相互作用するプラットフォームを構築した）

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#### ● why（〜する理由）

> *That is the reason **why** we used dropout.*
> （それがドロップアウトを使用した理由である）

※技術文書では、**"the reason we used dropout"** のように関係副詞を省略することも多い。

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### 3. ポイント整理

| 関係副詞  | 先行詞の意味 | 例文                                               |
| ----- | ------ | ------------------------------------------------ |
| when  | 時間     | The moment **when** accuracy peaked              |
| where | 場所・環境  | The system **where** inference occurs            |
| why   | 理由     | The reason **why** regularization was introduced |

関係副詞は、接続と情報の流れを滑らかにするために使われ、**読者にとって時系列・空間構造の理解を助ける**働きをします。

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## **第24章：比較級・最上級（Comparative and Superlative Forms）**

### ● 概要：なぜ重要か？

機械学習やAI研究では、**複数のモデル・手法・パラメータ設定**の比較が常に行われます。比較級と最上級を正確に使い分けることは、**結果を客観的に示す**上で不可欠です。

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## 1. **比較級（Comparative Form）**

### ● 役割：

2つの対象を比較して「より〜である」と言いたいときに使用します。

### ● 形成方法：

\| 原級が短い単語        | -erをつける        | *fast → faster, small → smaller* |
\| 原級が長い or 副詞     | more + 原級を使う  | *more accurate, more efficiently* |

### ● 機械学習での例文：

* *This model is **faster** than the previous version.*
  （このモデルは前のバージョンよりも高速である）

* *Transformer-based models are **more accurate** than RNNs.*
  （TransformerベースのモデルはRNNよりも高精度である）

* *The results were **clearer** when using feature normalization.*
  （特徴量の正規化を用いたとき、結果はより明確だった）

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## 2. **最上級（Superlative Form）**

### ● 役割：

3つ以上の対象の中で「最も〜である」と言いたいときに使います。

### ● 形成方法：

\| 原級が短い単語        | -estをつける       | *fast → fastest, small → smallest* |
\| 原級が長い or 副詞     | most + 原級を使う | *most efficient, most accurately*  |

### ● 実務例文（AI文脈）：

* *This algorithm achieved the **highest** F1 score in our benchmark.*
  （このアルゴリズムはベンチマークで最も高いF1スコアを記録した）

* *Among all configurations, this one is the **most efficient**.*
  （すべての構成の中で、これが最も効率的である）

* *The hybrid model had the **lowest** error rate across all datasets.*
  （ハイブリッドモデルはすべてのデータセットで最も低い誤差率を示した）

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## 3. **構文バリエーションと比較の表現方法**

| 構文・表現                | 意味／効果           | AI・ML文脈での例文                                                |
| -------------------- | --------------- | ---------------------------------------------------------- |
| **as \~ as**         | 「〜と同じくらい」       | *The output is **as stable as** expected.*                 |
| **not as \~ as**     | 「〜ほどではない」       | *This model is **not as interpretable as** XGBoost.*       |
| **more A than B**    | 「BよりAのほうが〜」     | *The model is **more robust than** accurate.*              |
| **the 比較級, the 比較級** | 「〜すればするほど、〜になる」 | *The **more** data we provide, the **better** the result.* |
| **by far the 最上級**   | 「断然〜である」        | *This version is **by far the most accurate**.*            |

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## 4. **注意点と典型的ミス**

| 誤用例                                | 正しい例                            | 解説                         |
| ---------------------------------- | ------------------------------- | -------------------------- |
| *more better performance*          | *better performance*            | better は already 比較級       |
| *the most fastest algorithm*       | *the fastest algorithm*         | double superlative は不可     |
| *This is more good than that one.* | *This is better than that one.* | good は不規則変化（good → better） |
| *The model is more faster.*        | *The model is faster.*          | more + er の併用は誤り           |

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## 5. **応用例：学術論文・報告書での自然な使用**

* *Compared to baseline models, our architecture is significantly more scalable and easier to tune.*
  （ベースラインモデルと比べて、我々の構造は著しくスケーラブルで、チューニングもしやすい）

* *Among all the techniques tested, the ensemble method delivered the best overall performance.*
  （すべての手法の中で、アンサンブル法が全体として最も高い性能を示した）

* *The more we increased the learning rate, the more unstable the convergence became.*
  （学習率を上げれば上げるほど、収束は不安定になった）

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