◯ ■ABBReviation. / ネイティブがよく使う 英略語スピード表現

英語正式名: ABBReviation
略語: ABBR


http://www.slangjiten.com/ryakugo.html

■ネイティブがよく使う 英略語スピード表現
AFK (ちょっと席を外します）
"Away From Keyboard"の略語。
ASL (年齢・性別・住んでいる場所）
"Age Sex Location"の略語。チャットなどでまず聞かれる内容。ちなみに、"ASLP"だと、"Age Sex Location Picture"の略。
AWOL（無断欠勤・無届け外出・ツイートしないこと）
"Absence Without Leave"の略語。もともとは軍隊用語。しばらくツイートしていなかったり、これからしない時に頻出です。
I've been AWOL all weekend.「週末ツイートしなかったわ☆」
B4 (～の前に）
"Before"の略語。
b/c (なぜなら）
"because"の略語。
"BBM" (ブラック・ベリー・メッセンジャー、ブラックベリーでメッセージを送ること）
* ill bbm yu l8r. 「あとでBBMするわ☆」
上の"l8r"は"later"(またね）、"yu"は"you"(あなた）の略。
bf (カレシ）
"boy friend"（カレシ）の略語
BFF (ベストフレンド）
"Love you loads bff ;) lateeeer!"「メチャ愛してるねん！またね！」
"Best Friend Forever"（生涯の親友）の略語。2008年にMTVで放送された、パリスヒルトンのリアリティー番組"Paris Hilton's My New BFF"(パリス・ヒルトンのベストフレンドを探せ!）の題名にもなっています。ちなみに、2009年からはイギリス版が放映され、タイトルは、"Paris Hilton's British Best Friend"。
BFN (またね！）
"Bye For Now"の略語。
BR（よろしく・かしこ）
"Best Regards"の略語。文の〆に使う表現。
brb (また戻ってくるわ・すぐ戻るよ・すぐ戻ってきて）
"Be Right Back"の略語。
BS（でたらめ・ウソ・でっち上げ）
"BullShit"の略語。
btw (ところで、さて）
"By The Way"の略語。
BYOB (酒類持ち込み可能・アルコール持参パーティー）
"Bring Your Own Bottle"の略語。
DIAF (地獄へ堕ちろ）
Die In A Fireの略語。Please die in a fire!「お願い地獄逝って！」等のように使われる。
DIY（自分でやれ！）
"Do It Yourself"の略。日曜大工のことも"DIY"といいますね。
DM (ダイレクトメッセージ）
"Direct Message"の略語。
dunno （知らない）
"don't know"の略語。
fab (ステキな）
"fabulous"の略語。
fb (フェイスブック）
ソーシャルメディアのFacebookの略語。
FML (ついてねぇぜ・マジ最悪・マジかよ)
10分間に150ツイートで使われる頻出語。"Fuck My Life"の略語。物事が自分の思い通りに行かなかった時に使う。
Hella hungry, cant eat till 3. Fml
「超腹減った。3時まで食えねぇし！チョ最悪」
ftw (～一番！・とどめの一撃）
"For The Win"の略語。
fwd (転送する）
"Forward"の略語。
FYI (参考までに・ちなみに)
"For Your Information"の略語。
gf (カノジョ）
"girl friend"（ガールフレンド）の略語。
GTFO (消え失せろ！・マジ最悪）
海外ツイッターで超頻出の英語略語。"Get The Fuck Out"の略。自らの怒りをツイートしている人って結構いますよね^^;; という私も今超腹が立っているので、Get the ・・・・、汚いからやめておこう^^;
gtg (もう行かなきゃ)
"Got To Go"の略語。g2gも同じ意味。チャットやツイッターで頻出！
hmu (連絡ちょうだい！）[ヒッミーアッ]
*hmu,Mad Bored!「誰かメールくれぇ！メッチャ暇じゃあ～！」
"Hit me up!の略語。ツイッター超頻出略語のひとつ。電話やメールやダイレクトメッセージが欲しいときに使ってみましょう！folllllowers,HMU !
hun (ハニー/スイートハート)
"honey"の略語。
*Luv ya hun! 「愛してるよハニー。」
IC (なるほどね・分かった）
"I see."の略語。
IDK (分からない）
"I Don't Know."の略語。
ILUSM (あなたのことが大好きです）
"I Love U So Much"の略語。特に若い女の子がツイッターでよく使います！ilusm <3 のように、最後にハートマーク(<3がハートマーク）をくっつければ、もう通ですね！
IM (インスタントメッセージ）
"Instant Message"の略語。
IRL (現実の世界では）
"In Real Life"の略語。
IMO (私の考えでは）
"In My Opinion"の略語。IMHO (In My Humble Opinion)という場合もあります。
J/K (冗談だよ)
"Just Kidding."の略語。
JSYK (一言言っておくと/覚えておけ！)
"Just So You Know"の略語。ツイッターで頻出。
K (OK!いいよ・分かった）
"OK"の略語。
”K"は、1,000(kilo)の略としても使われます。不動産やお金のウェブサイトでよく使われますよね！
kmt (ウザッ！・キモッ！・チェッ！）
"Kiss My Teeth"の略。
The staff at college has attitude kmt.
「大学の職員超エラソウ。ウザッ」
何かが自分にとって不都合だったり、気にくわない時に使う略語です。ツイッター超頻出！"It's raining kmt!"「雨が降っているなう。ウザッ！」のような使い方も！
kp (～し続ける・保持する）
"keep"の短縮形。
*kp up d gd wrk!
上の英文は、何を言っているか分かりますか？"Keep up da(the) good work!"(この調子で頑張って！）ですよ^^;;もはや英単語じゃないですね！
KTHXBI (分かった分かった！ありがとね！じゃあね！）
"Okay, Thanks, Bye"の略語。相手の話にあまり関心がなく、その場を離れたい時に使う表現。
lil (少し・小さい）
"LIttLe"の略語
LMAO （大爆笑）
"Laughing My Ass Off"の略語。ツイッターで超頻出。
lmk （私に知らせてください）
"Let Me Know"の略語。
LOL （大笑いで笑うこと）
"Laughing Out Loud"の略語です。ツイッター、チャット、掲示板で本当によく使われる表現ですね。小文字でlolと書くことも多いですよ！
n (んで、そして）
"and"の略語。
n/m (気にするな）
"Never Mind"の略語。
Njoy (楽しめ・楽しむ）
"enjoy"の略語。
OIC (なるほど・分かった）
"Oh I See"のりゃきご。
OMG (なんてこった！・おお神よ！）
"Oh My God"の略語。（Usherの歌では"Oh My Gosh"の略。GoshはGodの婉曲表現。)
OTT (度が過ぎること・やりすぎ)
"Over The Top"の略語。
pic(s) （写真）
"picture(s)"の略語です。
pls/plz (お願い）
"please"の略語です。
ppl (みんな・人々)
"people"の略語。
R (～です）
"are"の略語。
rofl (床を笑い転げる様子)
"Rolling On the Floor Laughing"の略語。"rotfl"とも書きます。
smh (首を横に振ってがっかりした様子)
Taking a test, smdh.
「テストを受けるなう。あ”～。」
I banged my little toe on the corner of the bed :( it hurts me a lot smh.
「小指をベッドの角にぶつけちゃったわ。超痛いんですけど！」
"Shake My Head"の略語。"smdh" (Shake My Damn Head)と共に、ツイッターで超超頻出。1分間に50以上のツイートに登場！
s/o(～にご挨拶・ヨロシク・エールを送る）
"S/O to the new followers."「ニューフォロワーにご挨拶」
Twitterでは"Shout Out"の略語として使われます。"s/o to～"の形で、「～にヨロシク！」「～にご挨拶！」という意味になります。10分間に112ツイートで使用されています。ちなみに、本来s/oは"Significant Others"の略として有名です。これは、結婚式やパーティーなどの招待状で使われる、恋人や配偶者といった大切な人(Significant Others)を指す略語です。
STFU (黙れ！）
"Shut The Fuck Up"の略語です。はい、使わない方が無難です
tbh (ぶっちゃけ)
"To be honest"(正直言って）の英語省略・略語形。ツイッターで超頻出！
"tbh I have no idea."
「ぶっちゃけ分かんないわ☆」
T.G.I.F. (今日は花の金曜日！花金だ！）
"Thank God It's Friday."の略語。
thnx (サンキュ）
"Thanks"の略語。
tho (～だけどね）
"though"の略語。
* I like Britney, tho. 「私はブリトニーのこと好きなんだけどね。」
thru (～を通して）
"through"の略語。
TIA （よろしくお願いします）
"Thanks In Advance"の略語。
TTFN/TT4N (またね！）
"Ta Ta For Now"の略語。
ttyl (またね！)
"Talk To You Later"の略語。
ttys (またね！）
"Talk To You Soon"の略語。
txt (テキスト・メールする・手紙）
"Text"の略語。Text me now.だと、「今メールして」となります。
TYT (ごゆっくり・時間をとって）
"Take Your Time"の略語。ただし、時々"Tight"の略語として使われる場合もあり。
TYVM (どうもありがとう)
"Thank You Very Much"の略語。
U (おまえ・君・ユー）
"yoU"の略語。
ur (お前の・君の・君は～）
"yoUR"の略語。"You are"の略としても使う事が多い。
w/ （～と一緒に）
"with"の略語。
w/e （週末）
"weekend"の略語。
Tweet w/ ya this w/e :) 「あなたと週末ツイートします！」
w/o (～なしで）
"without"の略語。
WTF (何てっこった？・どうしたってんだ？）
"What The Fuck?"の略語。
xoxo （キスとハグ）
メールやツイートの〆に使われる表現です。
Ｙ （どうして？）
"Why?"の略語。
YMMV（時と場合によりけり）
"Your Mileage May Vary"の略語。
We love Sea World and think it's $$ better spent over Universal or Disney! YMMV! :)
「私たちって、シーワールドが大好きで、ユニバーサルスタジオや、ディズニーにお金を使うよりもいいと思うの。まぁ時と場合によるけど」
yr （あなたの）
"YouR"の略語。
YW （どういたしまして）
"You are Welcome."の略語。"YVW"(You are Very Welcome."という表現もある！
ZOMG(なんてこった！？）[ゾゥマイガァ！]
外国人が驚きを表すときに使うOMG(Oh My God)の上級版で、OMGよりも驚いた時を指す。ツイッター超頻出スラング。もとは、OMGと大文字にしようとして、シフトキーを押すところ、間違えて横のzを押したことにより出来たタイポ。
ＺＺＺ　(寝ていること）
2013年10月31日発売のネイティブがよく使う順 英会話スピード表現520の巻末ふろくに、ネットでメチャクチャ使われる英語略語200選がつきます！是非チェックして下さい！

◯ "Google X Lab" 秘密研究施設「Google X Lab」がゼロから人間の幼児レベルまでニューラルネットワーク

2014-11-05 06:18:15. Google
20:00 48 seconds on July 03, 2012 lil old.
The technology into which the secret facilities for research "Google X Lab" develop a neural network from zero to man's small-child level is developed, The accuracy of picture search It is. By Thomas Hawk to improvement markedly.
The secret institution Google X Lab (the former) managed by Google Although the neural network (artificial neural network) with new development was developed, the glasses "Project Glass" which can carry out streaming of the data in real time in the face of automatic drive a car or a wearing person, This can identify and classify a thing, without man superintending, and can develop an artificial sight field from still more entire zero to man's small-child grade.
From the state of a blank paper, this system analyzes the unclassified image of millions and completely classifies, saying "this is a cat" and "this being people's face."
Google and Stanford create a digital brain that, like an infant, learns to identify a human face from scratch |ExtremeTech
The team of Google led by Mr. Jeff Dean made the artificial sight field of low resolution efficiently in cooperation with Mr. Andrew Ng of Stanford University, or Mr. Quoc Le.
It is total and this system carrying the computer of 1000 containing the processor core of 16,000 analyzes 10 million pictures of 200x200 taken in from YouTube.
And a neuron called what 100 over three days or more in this system software, The network which consists of what 1000 (or what 1 million) thing synapses is made, as a result, a system comes to identify a color, a line and an angle, and the feature of a thing called roundness, and it is said that it becomes possible to classify a thing from those features.
King By Tricia Wang
It is interesting to work just like man's brain, when the specific electronic neuron in this system looks at a photograph.
Although it has become just like an MRI scan and there is many persons' face with the photograph of the following lefts, the operation will be recognized like the photograph of just the right, if "man's face" and a neuron transmit information.
The machine usually learned until now, when man managed.
That is, the human being who operates it was teaching the information about the appearance "this is a cat" first to the computer, This system that Google and Stanford University made is a point with a surprising point which can be developed with the accuracy and speed which begin from zero and cannot believe their classification capability.
This system grasps and learns the surrounding situation from an entire blank slate, and an artificial sight field develops into man's small-child grade soon.
By Jason Hargrove
Mr. Andrew Ng said, "This is an algorithm for which we ask, if this system can be enlarged further, it is ideal, but I know intuitively that this is not the right algorithm still absolutely."
however -- however, it compares and meets -- it comes out, and even if it is, Google should use this system on a still bigger scale -- it coming out, it being, and according to The New York Times Google X Lab has transferred to a search team now, and this scaled-up system is expected to improve picture search of Google.

ref.
・質問なのですが
a little と a little bitは「少し」の意味ですが
二つの語はどのように違うのでしょうか？


回答者：Willyt回答日時：2006/07/02 16:05
a little bit というスラングはロンドンの下級階級が使っていたもののようです。マイフェアレディでヒロインのお父さんが a little bit を連発する歌を歌っていますね(^_^)　確証はありませんが、あれを見てこのスラングが英語圏全体に広がったのではないかと思ってます。
　日本後で言えば　ちょっと　というのを　ちょっとだけ　と言うのと同じニュアンスじゃないでしょうか。


2014-11-05 06:18:15. Google

2012年07月03日 20時00分48秒. lil old.
秘密研究施設「Google X Lab」がゼロから人間の幼児レベルまでニューラルネットワークを発達させる技術を開発、画像検索の精度が格段に向上へ

By Thomas Hawk

Googleによって運営される秘密施設Google X Lab（これまでも自動運転カーや装着者の目の前にデータをリアルタイムでストリーミングできるメガネ「Project Glass」を開発）が新しいニューラルネットワーク（人工神経回路網）を開発したのですが、これは人間が監督することなしに物を識別・分類することが可能で、さらに全くのゼロから人間の幼児程度まで人工視覚野を発達させることができるそうです。このシステムは全く白紙の状態から、何百万もの未分類のイメージを分析し、「これはネコ」「これは人の顔である」と分類してゆきます。

Google and Stanford create a digital brain that, like an infant, learns to identify a human face from scratch | ExtremeTech

Jeff Deanさん率いるGoogleのチームはスタンフォード大学のAndrew NgさんやQuoc Leさんと協力し、低解像度の人工視覚野を効率的に作りだしました。トータルで1万6000のプロセッサコアを含む1000のコンピューターを搭載したこのシステムは、YouTubeから取り込んだ200×200の画像1000万枚を分析します。そしてこのシステムソフトウェアは3日以上かけて何百というニューロンと、何千（あるいは何百万）ものシナプスから構成されるネットワークを作り出し、その結果、システムは色や線、角や丸みといった物の特徴を識別するようになり、それらの特徴から物を分類することが可能になるというわけです。

By Tricia Wang 王圣捷

興味深いのは、このシステムにおける特定の電子ニューロンが写真を見た時にまるで人間の脳のように活動することです。その動作はまるでMRIスキャンのようになっており、以下における左の写真では数多くの人物の顔がありますが、「人間の顔」とニューロンが情報を伝達するとちょうど右の写真のように認識されます。


これまで機械は通常、人間が管理することによって学習を行いました。つまり、操作する人間が初めに「これはネコである」といった見た目に関する情報をコンピューターに教えていたのであって、Googleとスタンフォード大学が作ったこのシステムは、ゼロから始まって、自分の分類能力を信じられない正確性とスピードをもって発達させることができる点が驚くべきポイントです。このシステムはまったくの白紙状態から周囲の状況を把握して学び、やがて人工視覚野は人間の幼児程度には発達します。

By Jason Hargrove

Andrew Ngさんは「これが私たちの求めるアルゴリズムで、このシステムをさらに大きくしていけたら理想的なのですが、私はこれがまだ絶対的に正しいアルゴリズムではないことを直観しています」と語りました。


しかし、しかし、例えそうであってもGoogleはさらに大きなスケールでこのシステムを利用するはずであり、The New York Timesによれば、Google X Labは現在検索チームへと移転しており、スケールアップしたこのシステムがGoogleの画像検索を改良すると予想されます。