英語フレーズ・例文暗記総合スレ [転載禁止]©2ch.net

**名無しさん＠英語勉強中** · 2015/05/27(水) 19:58:55.60

なかったので立てました

暗記法などについてもどうぞ
大学受験参考書のduo、700選などについても

2017/05/16(火) 08:07:09.49

>>108
＞脳科学者は人工知能のディープラーニングを真似ろと言っている。
＞つまり表現ごとに覚えろ、発音も使い方もすべて真似ろと言っている。
こいつは日本語の文章もまともに読めないのか？
小学校の国語からやり直せよ

2017/05/16(火) 13:48:44.36

>>108
>脳科学者は人工知能のディープラーニングを真似ろと言っている。

>茂木のような瞬間英作の英語になる。

その脳科学者ってのが茂木（笑）

2017/05/16(火) 19:48:08.80

「…だ。」文体をやめないと誰も読まないよ。

2017/05/17(水) 08:53:58.63

>茂木は留学しているけどこのお粗末な英語だ。

その間違いの英語学習に気付き今ではこう言っている。

人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。

2017/05/17(水) 10:52:55.55

達人の真似に徹するよりは、3流のネエチャンをからかってるほうが絶対に上達するのは
何故だろうな？

2017/05/17(水) 11:12:08.76

　／￣＼　 ∥￣￣￣￣￣
　（＾,_J＾）≪ 英語なんて適当に
と(。人。)つ｜しゃべればいいんですよ
　｜χ｜　｜誰かの真似をする必要は無い
　し'し' 　　＼＿＿＿＿＿誰かの真似っぽくしゃべる人が滑稽だ
あんた等も成長期に見た洋画等で誰かがしゃべった時のイメージくらいは
持ってるだろう、常にそれを大まかに餅ながら辞書やテレビで正しい発音を知れば良い

2017/05/17(水) 14:48:56.78

単語だけ頑張って憶えて、後は適当で「実戦で間違いを恐れずに当たって砕けろ」って
姿勢の奴が最も上達が早いな。TEDなんかで多言語を短期間にマスターする奴の話を聞くと
１００％この方法だな。
　達人をまねてひたすら練習するようなのはセンスがないわ。だからいくらやっても
絶対に無理。

2017/05/17(水) 21:58:43.38

>単語だけ頑張って憶えて、後は適当で「実戦で間違いを恐れずに当たって砕けろ」って
>姿勢の奴が最も上達が早いな。

それは間違いだ。
ネイティブを真似るディープラーニングが最も上達が速い。
ディープラーニングの例が少ないだけだ。

2017/05/18(木) 05:50:51.31

>茂木は留学しているけどこのお粗末な英語だ。

その間違いの英語学習に気付き今ではこう言っている。

人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。

2017/05/18(木) 05:56:04.59

人工知能（ディープラーニング）から学ぶ「英語学習法」

茂木健一郎がPRESIDENTでこう言っています。
今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

2017/05/18(木) 11:19:07.79

言語には”原則があって例外がある”と考えるのは、大間違いだ。
言語の基本や原則となるものはなく、
実際使われている事例がたくさんあるだけだ。

言語習得はその事例を忘れないように覚える、それがディープラーニングだ。
ネイティブを真似、表現も発音もパターンも使い方もリスニングも同時に学習できる。
記憶が増えると累積効果で学習が加速され、認識精度が向上する。

2017/05/20(土) 17:22:08.29

>自然な翻訳と言う事は文法のルールに沿っていないと言うことだ。

文法を教えない学習で素晴らしい効果を上げている。

http://www.oricon.co.jp/article/198578/

もちろん、ディープラーニングはもっと効果を上げている。

2017/05/20(土) 17:45:07.20

はじめまして。
宮城県にあるキリスト教系大学の尚絅学院大学で国際人権論を中心とした国際関係学を教えているＸＸＸＸです。
この４月まで米国ＮＹのコロンビア大学で客員研究員として1年間研究に取り組んでいました。
研究テーマの一つが異文化間理解教育で、その関係で英語学習法にもとっても興味を持っていました。

先ほど、成瀬由紀雄さんに対する櫻井さんの質問を偶然オンライン上で拝読し、我が意を得たりという気がしました。
特に脳科学の最新の知見に基づいた科学的で効率的な英語教育方法を目指す姿勢にたいへん共鳴しました。
突然ご連絡して恐縮ですが、ぜひいろいろとご教示を賜りたくお願い申し上げます。

2017/05/21(日) 00:15:47.80

グーグルはもう２００３年には統計的機械翻訳システムを開発している。

https://youtu.be/lkwkx8NO4CY

２００３年からグーグル独自の統計的機械翻訳のシステムの開発を始めた。
２００７年にグーグルは統計的機械翻訳が発表され、翻訳システムに革命を与えてた。

Google Translate is a well-known app from Google,
The revolution started in 2007, when Google announced a new, proprietary algorithm, based on statistical models,
which would improve the accuracy of its translation efforts by far. The most powerful and successful translator was
based on statistics.

２０１０年のシステムはもちろん統計的機械翻訳のシステムだ。

https://www.youtube.com/watch?v=_GdSC1Z1Kzs&;feature=youtu.be&t=26

たしかに、動画の０：１４に統計的機械翻訳となっている。
それは統計的機械翻訳の説明だ。

2017/05/21(日) 10:16:24.86

基礎をつけると雪だるま式に自動的に膨れ上がる。基礎とは雪だるまの芯にあたる
部分だ。この芯をしっかり作るとあとは自動的に上達し達人になる。だから達人は
膨れ上がった雪だるまのように膨大な知識をもつ。この達人の膨大な知識をそのまま
真似るのは、最も馬鹿なやり方だ。膨大な時間と労力が必要になる。
　達人が達人になったやり方をまねるのでなければ、達人には到達できない。
芯を作れば簡単に達人になれる。それに比べるとディープラーニングは最も困難で
最も馬鹿げた方法だ。

2017/05/21(日) 10:20:07.15

＞この４月まで米国ＮＹのコロンビア大学で客員研究員として1年間研究に取り組んでいました。

一年間もかけて、そんな下らない見識しか持ちえないというのは悲しい限りだ。なぜそこまで
残念なのかというと、それは研究者としての基礎がないからだ。

2017/05/23(火) 09:10:52.35

>基礎をつけると雪だるま式に自動的に膨れ上がる。基礎とは雪だるまの芯にあたる
>部分だ。この芯をしっかり作るとあとは自動的に上達し達人になる。

言語は事例基盤モデルだ。つまり多くの人が良く使う事例がたくさんあるだけの事だ。
基礎になるものはない。もちろん文法も音素も基礎ではない。

言葉の学習で雪だるま式に自動的に膨れ上がることはない。
しかし、事例基盤は累積効果によりディープラーニングによるパターン学習が加速され
そして、パターン認識の精度が上がる。

2017/05/23(火) 09:13:19.41

>芯を作れば簡単に達人になれる。それに比べるとディープラーニングは最も困難で
>最も馬鹿げた方法だ。

芯を作れと言いながら何の説明もない。
基礎をつけると雪だるま式に自動的に膨れ上がるといいながら、
その基礎の説明がない。

なんで芯ができると雪だるま式に自動的に膨れ上がるのだ？

非科学的な説明しかできない。

2017/05/23(火) 09:15:20.86

>達人が達人になったやり方をまねるのでなければ、達人には到達できない。

それならどのような方法あるのだ。
最新の人工知能は人間の脳のように達人を真似、自分で解決策を探す。
グーグルやフェイスブックの人工知能も人間の脳のディープラーニングを真似ている。

2017/05/23(火) 09:16:30.99

2016年の3月、グーグルによる人工知能（AI）のDeepMindが、歴史的な勝利を
収めた。DeepMindの囲碁AI「AlphaGo」が、囲碁韓国チャンピオンのイ・セドルを
5番勝負で打ち負かしたのだ。

彼らはいまや、AlphaGoを複数の棋士と同時に対局させようとしている。
DeepMindは2017年5月23日から中国・浙江省で開かれる“フューチャーGOサミット”
で、AIがさまざまな状況で能力を発揮できることを証明しようというのだ。

AlphaGoのシステムは、人間の脳が学習する仕組みであるディープラーニングを模倣している。

2017/05/23(火) 09:41:19.56

ディープラーニングは、人間ならそもそも出来るけれど
コンピュータでは出来なかった「曖昧な理解」を
ニューラルネットワークに中間層を作ることによって
近いものを再現可能にした人工知能の技術

「人間の脳がディープラーニングをやっている」
なんて主張は最初も最初の一歩目からズレているんだよ
「ディープラーニングで強くなったAlphaGOの学習法を真似する」と
「ディープラーニングをする」ではまったく違う

人間の脳でディープラーニングに相当するのは、
記憶にある音（や文章）と、似てはいるが違う音（や文章）を
同じ物として認識したり、>>874のように文法的に正しくなかったり
崩れた語順の文章でも理解できるという部分
その記憶の音（や文章）の種類が多いほど
その言語ができるということになる
つまり、インプットの量を増やしビッグデータを増やすことが大事

出力することが大事というのは、
人間はコンピュータと違い記憶が薄れていくので
ビッグデータの中身を減らさないように長期記憶への定着を図るということ
同じ文章を繰り返すのも記憶への定着を目的としている
これはディープラーニングそのものには関係ないし、
棋譜というビッグデータを増やすのを目的として対局を繰り返す
「AlphaGOのやっている繰り返し」とも別なもの
達人の真似は教師あり強化学習の部分で
AlphaGOや人工知能がやっていることではあり
人間も目標との誤差修正をするべきではあるが
ディープラーニングそのものではない

したがって、「達人を真似るのがディープラーニング」という
桜井の学習法は名称を騙る詐欺

2017/05/23(火) 09:41:48.59

>人間はコンピュータと違い記憶が薄れていくので
> ビッグデータの中身を減らさないように長期記憶への定着を図るということ
>同じ文章を繰り返すのも記憶への定着を目的としている

脳のディープラーニングの目的は達人を真似ることだ。
そしてフィードバックを得て達人との差を修正して矯正する事だ。
ディープラーニングは達人を真似るための大事なプロセスだ。

しかし脳の場合にはその反復練習がLTP（長期増強）を引き起こし長期記憶に保存される。
自動化と最適化された情報が長期記憶に保存される。

ディープラーニングの目的は達人を真似る事であり、
その反復練習の成果として長期記憶への保存が可能となる。

2017/05/23(火) 09:42:08.67

>達人の真似は教師あり強化学習の部分で
>AlphaGOや人工知能がやっていることではあり
>人間も目標との誤差修正をするべきではあるが
> ディープラーニングそのものではない

全ての母語の習得はディープラーニングだ。
つまり達人を真似るだけでネイティブの英語力を習得てきる。

ディープラーニングにおいて、人間も人工知能もフィードバックで修正しないと
スキルの向上はない。

2017/05/23(火) 09:42:35.58

>ディープラーニングにおいて、人間も人工知能もフィードバックで修正しないと
> スキルの向上はない。

脳の場合にフィードバックを得て、ポジティブなフィードバックを得れば
報酬系が満たされ、学習意欲の保持や向上がある。
これがやる気を保持をする大事なメカニズムである。

2017/05/23(火) 09:45:32.52

>したがって、「達人を真似るのがディープラーニング」という
>桜井の学習法は名称を騙る詐欺

人工知能（ディープラーニング）から学ぶ「英語学習法」

茂木健一郎がPRESIDENTでこう言っています。
今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。

人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。

人工知能の「学習の基本」の誠実な繰り返しに学ぶべきだろう。英語習得に、マジックなどない。
敢えて言えば、繰り返しが魔法となるのだ。

2017/05/23(火) 09:47:41.64

グーグルの発表により桜井のディープラーニングの理論が正しいことが証明された

2016年1月に米グーグルはNature誌で人工知能のAlphaGoが
囲碁のプロの棋士に勝ったと報道しました。
自ら囲碁をプレーをする事により人間以上の能力をだせるディープラーニングの人工知能を
開発したと発表し、世界を驚かせました。

1997年にIBMのDeepBlueが当時のチェス世界チャンピオンを打ち負かした
手法は開発チームにチェスの名人が加わっていて、彼らがアルゴリズムを
プログラムに組み込みチェスの知識をただ実行したにだけでDeepBlueが学習したわけではないのです。
AlphaGoはゼロから学習します。知覚的な経験を与えてやると、そこから直接
学びます。予期せぬ事柄に遭遇すると、そこから学習し適応します。
プログラムの設計者自身が解決法を知っている必要はありません。
このAlphaGoに囲碁の達人の指し手でトレーニングする、ニューラルネットワークにより
どの手を打つべきかを判断します。
囲碁の事前知識を教えなくても、人間のように繰り返しプレーすることで
勝つ方法を学習するのです。

2017/05/23(火) 09:52:45.85

>達人の真似は教師あり強化学習の部分で
>AlphaGOや人工知能がやっていることではあり

全ての母語の習得はディープラーニングだ。
つまり達人を真似るだけでネイティブの英語力や日本語力を習得てきる。

ディープラーニングにおいて、人間も人工知能もフィードバックで修正しないと
スキルの向上はない。

2017/05/23(火) 09:56:55.31

はじめまして。
宮城県にあるキリスト教系大学の尚絅学院大学で国際人権論を中心とした国際関係学を教えているＸＸＸＸです。
この４月まで米国ＮＹのコロンビア大学で客員研究員として1年間研究に取り組んでいました。
研究テーマの一つが異文化間理解教育で、その関係で英語学習法にもとっても興味を持っていました。

先ほど、成瀬由紀雄さんに対する櫻井さんの質問を偶然オンライン上で拝読し、我が意を得たりという気がしました。
特に脳科学の最新の知見に基づいた科学的で効率的な英語教育方法を目指す姿勢にたいへん共鳴しました。
突然ご連絡して恐縮ですが、ぜひいろいろとご教示を賜りたくお願い申し上げます。

2017/05/23(火) 09:58:16.22

>グーグルの発表により桜井のディープラーニングの理論が正しいことが証明された

先ほど、成瀬由紀雄さんに対する櫻井さんの質問を偶然オンライン上で拝読し、我が意を得たりという気がしました。
特に脳科学の最新の知見に基づいた科学的で効率的な英語教育方法を目指す姿勢にたいへん共鳴しました。
突然ご連絡して恐縮ですが、ぜひいろいろとご教示を賜りたくお願い申し上げます。

2017/05/23(火) 10:05:14.09

>「こんなすごい人から支持された」とばかりに

俺は以前に東大の峰松信明氏から音のストリームを研究していると言う
メールをもらった。
峰松氏は音素は学習した錯覚だと言っていた。

http://www.gavo.t.u-tokyo.ac.jp/~mine/japanese/

2017/05/23(火) 10:44:40.72

>【その人工知能を応用した囲碁AI ：アルファ碁が人間のプロ棋士を打ち負かした → （だから、）自分のチープラーニングも凄い！】
>と意味不明の論理展開をしているところ

達人を真似、そして誤差を修正するだけで達人に勝てる。
だからそのディープラーニングの学習能力はすごい。

お前にはこの意味が理解できないのか？
グーグルやフェイスブックの人工知能も脳のディープラーニングを真似る。
それはすごい事ではないのか？

2017/05/23(火) 10:47:36.53

>達人が達人になったやり方をまねるのでなければ、達人には到達できない。

達人でもどうやって達人になったか分からない。
だから達人を真似るのだ。
達人になった方法が分かるなら、
誰だって無理して真似る事はないだろう？

2017/05/23(火) 11:37:22.34

桜井は、「人間の脳の学習機能の一部を、人工知能が真似して、それで飛躍的に人工知能が進歩した」と主張しているが
ここまでの主張は概ね正しいと思う。

つまり、人工知能が脳を真似して、それで飛躍的に人工知能が進歩したのだから、
関係は非常に深いものがある。

英語学習もディープラーニングを上手に機能させる教材や学習環境があれば
非常に効果的な学習ができる。

桜井のこの結論も正しい。

2017/05/23(火) 22:53:58.45

最近、、、「日常英会話表現4000―The simplest is the best」を本屋で良く見かけるのだが
良く見ると初版発行は2003/12なんだな

1語～5語程度の短い英文で、しかも汎用性が高いフレーズに絞って割り切っているところがなんか凄そう？

2017/05/24(水) 07:27:04.59

最強棋士・柯潔、囲碁AI「AlphaGo」に敗れる。
だが開発者は「人間の勝利である」と言う。
その理由はAlphaGo は人間の脳の学習を真似たディープラーニングで
深層強化学習を進め、最強騎士に勝ったからだ。
ディープラーニングとは達人を真似、フィードバックで誤差を修正する
本来は人間の脳が持つ学習方法。

2017/05/25(木) 10:29:48.34

>桜井恵三の英語の学習法・学習教材の‘ディープラーニング’については、一切、科学的な検証や実験は行われていません。
>すなわち、科学的根拠は全くありません。

日経ビジネスがディープラーニングと英語学習の関係を報じています。

ディープラーニングと英語学習の関係

http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/

それは、「まず文法解説有りき」の学習から、「文法解説がゼロ」もしくは「ほとんどゼロ」の学習への転換です。

言語が文法を学ぶ用法基盤ではなく
ディープラーニングで事例を学ぶ事例基盤である事は明白です。

2017/05/25(木) 15:21:01.60

>大学でマーケティングを学んだのを自称しているが
>50年以上も昔の話だから

英語のディープラーニングは考えが脳科学を取り入れた新しいアプローチだけではない。

どちらかと言えばビジネスのクラウド運用システムが最も新しいと言える。
ネットワークが存在するから効果的なディープラーニングが経済的に安く機能する。

ネットで回収された会費はクラウドベースの会計処理を行う。
もちろん最新のインバウンド・マーケティングをすべての要素を導入している。
顧客管理にはステップメールを基盤とするマーケティング・オートメーションも採用している。
教材はスマホやタブレットを使う、電子書籍であり、英語学習者のソーシャルラーニングはSNSを使っている。
学習者は学習し易いようにスマホやタブレットで学習して、他の学習者とソーシャルラーニングをする。

全てがマーケティング・オートメーションやクラウド処理で自動化されているから
月間４８０円の会費で十分に運営が可能だ。
会員が急増しても、クラウドのシステムは現状のままで十分に対応が可能だ。

2017/05/25(木) 15:21:19.73

>月間４８０円の会費で十分に運営が可能だ。

しかも、会費は月々の支払だから、
以前にあった英語学校のように学費を先取りされて詐欺に合う心配もない。
経費が安いだけでなく、安心して会費を払うことができる。

2017/05/25(木) 22:59:21.16

うんこ漢字ドリルとかいうの最近よく見かけるんだけど
英語のフレーズ集版もあればいいな
重要な単語と一緒に間違っても発音しちゃいけない
shitのような単語も知ることができるみたいなの

2017/05/26(金) 06:54:42.78

＞ディープラーニングとは達人を真似、フィードバックで誤差を修正する
＞本来は人間の脳が持つ学習方法。

達人同士の誤差が無限大にあることを考えると、不定な信号をフィードバックすると完全に発振して
制御不能になる。学習方法としては科学的に見て最悪の方法ではある。ｗ

2017/05/26(金) 18:41:30.20

たしかに、フィードバックを適正にかける必要があるな
アルファ碁も発振しかかってヘンテコな手を繰り出したことあったっけ
フィードバックループに入れる英語はある程度は適正にフィルタリングして
位相余裕とゲイン余裕を確保しておく必要がある
そのためにはフィードバックをかける自身のセンシティブな面を把握しておく必要もあるかも

2017/05/27(土) 23:29:28.93

>>150
うんこ英語フレーズ集　より良いタイトルがあったわ
ゲスの極み乙女　英語フレーズ集　がいいな
センテンス・スプリング！
https://www.youtube.com/watch?v=qpb26DUBL7s

Gesu no Kiwami Otome.
Girl at the Height of Rudeness.
He’s an asshole.
He’s a scum.

2017/05/30(火) 08:45:56.32

>達人同士の誤差が無限大にあることを考えると

コミュニケーションにおいてそれはあり得ない。
達人同士の誤差が無限大にあるならもう言語とは言えない。

英国人と米国人は発音はかなり違うが、コミュニケーションは可能だ。
他の地域の英語も同様に訛りはあってもコミュニケーションは可能だ。
その理由はどんな英語でも共通のパターンは共有しているからだ。

達人を真似る場合に、真似る部分はその共通の部分だ。

2017/05/30(火) 21:40:47.77

>ミュージカル映画（「８月月夜の茶屋」）のセリフをそのまま言ってるだけなので参考にはなりません。

下手だと思うw

彼の英語は実に酷いです。

https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3

2017/06/05(月) 16:25:17.70

ネットで噂の英語学習者用のマストドン

去年の末から彗星のごとく現れ、フェイスブックやtwitterの欠点をカバーする未来のSNSであると言われ、ネットで多くの関心を集めていいる、マスタドンと言うの新しいタイプのSNSがあります。

この度、そのマストドンを使った英語学習者用のサイトが始めましたので良かったらぜひ参加してください。

英語学習者が英語学習に関する情報の交換、励まし合い、助け合いをするサイトです。もちろんフェイスブックやtwitterのような広告や宣伝はありません。

サイト名：英語が上手になりたい

https://learn-english.site

参加方法は上記のサイトにアクセスして登録してください。
PCの場合にIEは対応しておりせん。

スマホやタブレット用には多くがありますが、次のアプリが使えます。
iPhoneやiPad：Amaroq for Mastodon
android：Tusky

スマホやタブレットの場合、アプリではなく、インターネットのブラウザで上記サイトにアクセスできます。

2017/06/12(月) 10:09:38.55

>もはや桜井からは2ちゃんへの情熱は感じられず終わった人

バカを相手にできないから終わった。

そして合同会社ディープラーニングが独自のSNSを始めた。

https://learn-english.site/

2017/06/13(火) 14:41:42.09

>やる気のある人間からやる気を奪うのが

アホ、バカニートのようなやる気のない人間は最初から
ディープラーニングのような先生の要らない英語学習をやらない。
やる気があるからディープラーニングを始めたのだ。
まだ学び合いの環境が十分でないから、歩留まりが悪いだけだ。
この初期の段階でも２０％が継続てきているから、必要なのは環境の改善だ。

2017/08/06(日) 17:24:57.04

英語クラスターハンドブック: 基本単語のつながり用例辞典単行本 ? 2017/7/3
安井稔 (著), 久保田正人 (著)　単行本　￥ 4,104

この新刊、店頭で見かけて発作的に即買いしたんだけど
レベル的には「アクティブ英語会話表現辞典」と「会話作文英語表現辞典」
と同じくらいかなー、って感じ。でも、その二つと違うところは、この本とにかく短文が多い。
あと「用例の収集には底本としてH.EPalmer（1938）　A　Grammer of　English Worksを用い」
って書いてあるんだけど、古くないか？って気になる感じだけど、短文ばかりなのでまあ良い。

総評として、短文ばっかりだけど、コロケーションの勉強にはかなり使えそうだから
例文マニアとしては間違いなく即買いすべし、ってこと。
「買おうかなー、どうしようかなー？」って考えてるうちに絶版になってる感じの本だよ、これ。

2017/08/06(日) 17:52:16.71

隣の「例文集を語ろう」スレに書けば良かったｗ
荒れてるスレに書いてしまったｗｗｗ

2017/08/06(日) 17:55:50.80

文法網羅系かつパターンプラクティス的に似た例文が幾つか並んでるようなもので高校レベルの基礎を扱ってるようなのって無いかなぁ
イメージはNOBU式とか毎日の英文法を少し難しくしたようなやつ

2017/08/06(日) 17:56:31.05

まじかよ釣られて書いちゃったわ
撤回な