#author("2018-10-31T17:39:21+09:00","","")
#author("2018-10-31T17:39:48+09:00","","")
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**司会）杉山・書記）山本　 [#oea0b8bf]
***開始）16:33・終了）14:20 [#sa0bfa73]
***開始）16:33・終了）17:39 [#sa0bfa73]
***欠席）なし・遅刻）なし [#c3ae6fdf]

***議事録 [#m8de4c7e]

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麻生さんの発表

-（小野田）RNN、LSTMの入力でどういったものをつかっているのか
--Word2Becを用いている
-（杉山）感情の分析からとくに影響のあった名詞とかはあるか？
--難しい、名詞を見つけたからと言ってその先出てこないと意味がない
-（山本）欠損値というのは？
--為替は土日のデータが取れないためデータ数があわない
-（横井）トランプ大統領のみで考えるとツイート数が少ないのでは？
--とりあえずはトランプ大統領のみで、後々付け加える予定、例えば新聞など
-（山元）品詞があるが名詞とか動詞をスコアにする方法は？
--雨や晴れ，雨のほうが悲しいし晴れの方がうれしいなど
-（大谷）感情のグラフで一つ飛び出ているが、その日は何かあったのか？
--だいぶ前なのでよく覚えてない。そのツイートがどのような影響を出しているかわからない、為替のデータにはあまり相関は無いように見える
-（沼田）RNNで教師ありデータといっていたが教師データとは？
--教師ありデータがあると感情の予測やポジネガの予測に用いることができる
-（奥原）xとは？
--単語のスコア
-なぜツイート数nでsiを割るのか？
--1日分あたりのものを出すものなので
-xの値の制限は？
--－１から1
-グラフの相関は？
--ほぼない
-為替にはサポートラインというものがある、そのラインを割るのはすごい力がいる、その理由が感情グラフのとびぬけているところと相関があるかもしれない
-一日じゃなくて１分単位で見た方がいいかもしれない
-最終目標は？
--1ツイートに対する為替の予測


小野田さんの発表

-（麻生）seq2seqで日本語は難しそうですけどそういうのはありますか？
--まずは英語でやろうかなと思っています
-（杉山）文章のベクトル化どうやっているかわからない、自動？
--半分正解、最後のところの情報を扱う（省略しましたすいません）
-（山本）ほかの方法と比較してメリットは
--右の矢印はよくわからない、RNNの最初の部分に隠れ状態を入力してそこから時系列の単語を一つずつ入力
-（横井）seq2seqの矢印の順序がわからない
--時系列データを打ち込んでいる
-（山元）特許とは？
--発明を公開したらみんな使う、その際発明者にお金が入らなかったら困る、その発明者に対してお金が入るようになる仕組み
-（大谷）提案手法のコンセプトのところ、実行するとこういう論文が出てくるっていうこと？
--こういう特許がありますよっていうサポートツールとして使えると思います
-（沼田）特許情報がPDFであって、特許をよりわかりやすくする方法？
--まず現在すごく特許のまとまりがすごくわかりにくい、加えて予測して出す←これが挑戦的な要素
-（奥原）記号について8ページの記号は？
--アナマール？記号
-Figureの番号
-ページ横の目次つける
-タイトルについて、データベースの整理が目的ではないから書き直してください

コメント

奥原
-次の研究会はB4、数値実験に関して勉強、取り組んでください
-B3は金曜日の午前中にポスター発表を見に行ってください
ｰｰ来週の卒修論ゼミは？
-どこまでできているか話し合いましょう
-分散処理は速くなったか？
--わずかに10台で早くなった

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