# 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