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安田システムでIBISノードタイプを考慮した処理を試す

  • アプローチ0: 2013年のIBISノードタイプなしで学習させる

    • 入力: 全ての入力データでテキスト情報のみ
    • 出力: 入力した後続候補テキストが後続しやすいか

  • 仮説A: IBISノードタイプを考慮したら、関連情報の質が向上する

  • 問題点: IBISノードタイプがアノテーションされたデータは、2013年のデータだけ

  • アプローチ1: 2013年のデータだけで学習させる

    • 入力：全ての入力データでテキスト情報＋IBISノードタイプが使える
    • 出力: (1)入力した後続候補テキストが後続しやすいか、(2) 入力した先行テキストのIBISノードタイプ、(3)入力した後続候補テキストのIBISノードタイプ

  • 仮説B: IBISノードタイプがアノテーションされた2013年のデータだけでなく、アノテーションのない2016年や2019年のデータも併用した方が関連情報の質が向上する。なぜなら、2016年や2019年のデータにはIBISノードタイプは無いが、テキスト情報（「～が問題だ」「～が望ましい」「～が利点だ」）が含まれているため、IBISノードタイプが入力に含まれていなくても、性能向上に寄与すると考えられるため。

  • アプローチ2: 2013年のIBISノードタイプ付きデータと、他の年のIBISノードタイプ無しデータを併用して学習する

    • 入力：一部の入力データではテキスト情報＋IBISノードタイプ、その他の入力データではテキスト情報のみ（IBISノードタイプについては「無い」という次元のフラグが立つ）
    • 出力: (1)入力した後続候補テキストが後続しやすいか、(2) 入力した先行テキストのIBISノードタイプ、(3)入力した後続候補テキストのIBISノードタイプ
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Shun Shiramatsu
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ChatGPT×SFプロトタイピング

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Nov 25, 2023
CivicTech俯瞰図鑑

なにがしたいの？ シビックテックに新しく興味をもってくれた人に、各地シビックテックコミュニティの特徴をわかりやすく伝えたい。 既にシビックテック活動をしている人にも、他の地域のシビックテックコミュニティの特徴がわかるようにしたい。 そこで、各地のシビックテックコミュニティの性格や得意分野がわかるような「俯瞰図」「得意分野マップ」みたいなものを作れば、どのシビックテックコミュニティと相性が良いかわかるようになるのでは？ せっかく「俯瞰図鑑」という名前にしたので、図鑑っぽい楽しい見た目にしたいとも考えています。 どうやって可視化してるの？

Jul 24, 2021
2021/04/08

議論文章のマルチラベル分類分析 開發 大樹（白松研 研究員） 概要 いただいた議論テキストと特徴ラベルからマルチラベル分類を行い、ある発言に特定の特徴が含まれるかを予測する学習モデルを構築した。学習アルゴリズムにはBERTを用いた。 結果として、「発言者の意見」「発言者の理由」「コスト・量」に対応する発言の予測が比較的良い精度（F値が0.7以上）となった。 「リスク」「風評被害スティグマ」の予測精度が良くなかった。理由としては、これらの特徴を持っ発言数が少なく、十分に学習できていない可能性が考えられる。

Apr 8, 2021
2021-03-17ゼミ

3/18(木)～20(土)　IPSJ 2021 https://www.ipsj.or.jp/event/taikai/83/adv_reserve.html 3/20(土) 議論実験補助（謝金あり） 9:00 松本君 13:50 安田君 21:00 長谷川君

Mar 17, 2021
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Published on HackMD