ベンチャー体験工房4 機械学習とディープラーニングによる自然言語処理システム
テキストマイニング、TFIDF、NLTK、機械学習、ディープラーニングの各手法、Word Embeddingの手法などを学ぶ。その後、この記述を利用して、文書分類(ウェブ文書、Twitterなどソーシャルメディアのデータ)システムの構築と性能改良のプロジェクトを実施する。シラバス詳細

2021年5月

5月10日
授業内容:TFIDFを用いて文章分類に必要な特徴量を獲得する。Cosine類似度により文章同士の類似度を計算する。Web上のテキストを収集し、TFIDFを用いて類似度計算をする。

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5月17日
授業内容:体験工房では普段の授業では体験できないような内容なので他の授業に比べて面白いです。まだ授業は機械学習やディープラーニングの触り程度ですが、これから学ぶことは楽しみです。

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5月24日
授業内容:実際にwebスクレイピングして、それらのテキストを動詞・形容詞・名詞に分け、それぞれの文のコサインシミラリティを求めたりしました。それによって、それらの文のベクトル方向の類似性が知れたりして、とても面白いです。

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2021年6月

6月14日
活動:今まで学んだことを使いつつ、自分で考えながらプログラムの実装を行なっています。実装を通して、Web スクレイピング、テキスト処理、機械学習についての理解を深めることができます。

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6月21日
感想:私は、ディープラーニングに興味があり、今回の授業に参加しました。私は今後研究として、ディープラーニングを使っていきたいと考えているので、それに向けての基礎的な理論及び実装方法を理解することができました。

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6月28日
感想:私は自然言語処理や機械学習に興味を持っていたので、この授業に参加しました。授業内では白先生による講義を聴くだけではなく、実際に手を動かし演習するので、学んだことが身につきやすいと感じました。また、プログラミング言語を Java または Python から選べるので、自分のより慣れた方を使って、演習をスム ーズに進めることが出来ました。

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