2019年9月18日の編集

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**司会）沼田・書記）横井　 [#j9a02a5e]
***開始）9:20・終了）: [#ga6365ee]
***欠席）なし・遅刻）なし [#b0a66143]

***議事録 [#g79e25d5]

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麻生さんの発表

-（小野田）図6の結果をsin波？などで検証すればいい
-インジケーター全部使う予定か
--そうです
-p値とかで検証もできる
-（横井）図6の予測値を左上に動かすと実測値と似た状態になる
-（沼田）図5のvolumeは何か
--売買量
-（山元）8ページのデータはどのように予測に使うか
--10分後のデータに使う
-1分後を予測するのは駄目なのか
--あまり値段に変化がないので10分後にした
-（奥原）エルボー法だと９ではないのか
--落差が大きいところらしい
-クラスタリングのところでtwitterの種類がわかる　ここで1章できる
-ツイート後の価格の変動でも1章かける
-8ページの分母をどうするか　1上がっただけだと101/100と91/90だと値が違う
--考える

小野田さんの発表

-（麻生）出力形式の文章に文字制限はあるか
--長くなるほど精度が落ちる
-（横井）入力形式はキーワードをどのようにいれるか
--学習時は普通にいれて、ユーザーが使うときは選択式
-（沼田）図3はどのような結果であればいいか
--左上から右下に明るい状態の色になればいい結果
-（山元）8ページのTexRankの説明がほしいです
--ページランクはノードからつながっている本数を重みにする感じで、それを改良したもの
--紹介している人がいるので使う分にはすぐできる
-（奥原）gloveモデルはどうやって学習するか
--グラフベースのアルゴリズム
-このgloveモデルをそのまま使うのか
--特許はスクレイピングで集めてる
-このライブラリは使えなくなるか
--サポートはずっとされてる　オープンソースなので大丈夫
-図2はなにか
--翻訳モデルを自分用に改良したもの　論文にはのせない
-図3の結果はなぜ学習できていないのか
--これはデータが少ないからで、今後は精度よくなる
-図4のキーワードはどこからとってくるか
--記事からとってくる　図はtexrankとニューラルネットワークのハイブリッドモデル
-何をしたら研究完了か
--意味のあるキーワードの関係などを出す
--山元君と相談してとこまでやるか決める
-ToDoの1と2を完成したら研究

横井さんの発表

-（麻生）
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-（小野田）
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-（沼田）
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-（山元）
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-（奥原）
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沼田さんの発表

-（麻生）
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-（小野田）
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-（横井）
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-（山元）
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-（奥原）
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山元さんの発表

-（麻生）
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-（小野田）
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-（横井）
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-（沼田）
--
-（奥原）
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奥原
-

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