2019年10月21日 の履歴(No.1)

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  • 1 (2019-10-29 (火) 18:05:18)

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司会）山元・書記）沼田　 

開始）16:40・終了） 

欠席）大谷・遅刻）なし 

議事録 

麻生さんの発表

• （小野田）6つの感情スコアについて？？
  • 感情スコアを作るときに海外で参考にされている感情軸でそれぞれの手法で試している ハッシュタグを元に自動でラベル付けしている、自動でラベル付けしている
• （横井)10pでA year ago、、、とは
  • この文章を感情分析した
• （清水）りつイーとやいい値の数は考慮しなくていいのか
  • 時系列によって数が変わるから。
• (平松)前回で図7ずらせば同じになるといったが試していないのか
  • 今はやる必要ない
• (渡辺)今後どうするのか
  • 時間に合わせて感情スコアを同期して予測したい
• (江崎)12pの感情認識を参考にしたシステムがよくわからない
  • 機械学習はラベル付けによってどういうデータか示す。決めたハッシュタグを自動的に用意して、機械学習させ感情スコアとして算出する
• （沼田）図2の基準の□に意味はあるのか
  • パイソンでは日本語がうまく表示されない
• (山元)19pよくわからない
  • 重回帰分析、どの説明変数が予測に有利なのか。その値がp値で、0.15より上の厳選したもの
• (奥原)図7あってるね
  • 合いすぎていて間違っていると思っている
• これだったら儲かるよ、すきゃるピン具で
  • ニューラルネットワークでやってます。回帰でやったやつあったけな、
• 線形モデルと非線形モデルの比較ができるじゃん
  • はい

小野田さんの発表

• （麻生）
• （横井)
• （清水）
• (平松)
• (渡辺)
• (江崎)
• （沼田）
• (山元)
• (大谷)
• (奥原)

山元さんの発表

• （横井）7pのやつはもともとは文書なのでそれを使ったほうがよいのでは
• （小野田）先行研究を載せたほうがよい
  • はい
• （清水）2pの目的の複数キーワードって何個
  • 最初は２つでやる
• (平松)どうやって文字列を解析する
  • 単語を数値化できる
• (渡辺)7pの共起ネットで一区切りついたら別の方法を検討する？
  • 複数のキーワードなら別の出力
• (沼田)自分でword2vecのモデルをつくる
  • 決めてない
• (江崎)3pのデータの収集方法
  • スクレイピングを使う
• （沼田）過去データ？
  • はい
• (麻生)目的としてのアウトプットは？
  • 共起ネットと他にも検討
• (大谷)どのくらい取る
  • 100程度
• (奥原)
  • 自分の卒論だから自分で勉強しないといけない
  • 共起グラフの話しか見えない

清水さんの発表

• （麻生）文字でノード作るときの値はどうする
  • 全く考えてない
• （横井)16pの結果はどうやってできる
  • ノード間の依存関係を。。。
• （小野田）この研究のどこが組み込めそう
  • ノード間の強度を可視化するところ
• (平松)一部精度が低いのは？
  • 2008年のある期間が不正解になったため
• (渡辺)実際こういう技術がどういう形で活かせるか？
  • 山元くんに活かせるように
• (江崎)13,14の発生の確率0.4上回ったときを発生する？
  • ？？？
• （沼田）聞き逃し
• (山元)16,17,18pのモデルから
  • 詳細データは論文にない
• (大谷)ゴールデンクロス・デットクロスのところの短期移動平均線とは？
  • 不明
• (奥原)
  • 素晴らしい
  • 短期長期の用語を調べなあかん
  • この論文が自分や先輩にどう活かせるか常に考えて読む
  • プログラムでかけるくらい理解する
  • 時間的な遷移はどうか？
  • G2検定でノード間の独立性を検定して関係しているものだけからネット作る

• 卒論中間発表会11月1日(金)9時から10時半　場所：教職員コモン
• 卒論発表会2月17日(月)9時半から10時15分　場所：F108
• 修論中間発表12月13日(金)9時から10時15分　場所：F221