DEIM2019参加報告
公開してなかったので3月頭の話ですが公開します。
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DEIM2019に参加したので雑に振り返る.
db-event.jpn.org
卒論発表が終わったにも関わらずゼミがあり,学会に向けて準備していた.3/4~6,長崎ハウステンボス前のホテルオークラにて学会があった.
本学会をもって,私の研究生としての活動は終了になったので,1年のまとめも兼ねる.
インタラクティブセッション
私はポスターで発表した.ポスターでの発表は初めてだった.ざっと研究概要を説明し,説明を受け付ける形で行なった.論文は後ほどDEIMから発表される.
専属のコメンテータ島根大学の教授からのコメント,質疑他,
から質疑・コメントをいただいた.自分の研究を深めるのに有意義な時間だった.
晩御飯を片手に,たくさんの人がポスターを見にきてくださった.
いただいた意見
- 今回タグクラウドで方言を表示したが,よく使われている単語を大きく表示するように重み付けをしたので,より地域性がでる方言を大きく表示するような重み付けの方法も検討しようという話
- 一定期間内のツイートを見たが,期間ごとで方言の使われる分布が遷移する様子が取れたら面白いねという話
- ユーザごとに長期のツイートを取って移動と話し言葉の変遷を追うのも面白いという話
をいただきました.確かに.
それと,広がりがある研究なので筋がいいと言われたり,院にいかないの?と言われた.→とりあえず就職します.就職して,仕事の面白さも知った上で,もう一回研究したくなればまた学生やってもいいと思ってます.
聞いたセッション
- 【Multi-Perspective Context Aggregation Networkの拡張による英文空所補充問題の一解法】玉城 悠仁 (岡大),新妻 弘崇 (岡大),太田 学 (岡大)
- 【Androidアプリの権限要求に対するユーザーへの説明の補完】小島 智樹 (早稲田大学),酒井 哲也 (早稲田大学)
- 【ニュース記事解析とその投資支援への応用】坂見 耕輔 (京大),馬 強 (京大)
- 【料理レシピの理解支援を目的とするインフォグラフィックの自動生成】呉 子昕 (九大),牛尼 剛聡 (九大)
- 【料理に対する個人の嗜好と栄養バランスを考慮した簡単な料理レシピ推薦手法の提案】右田 貴大 (山口大),王 元元 (山口大),河合 由起子 (京産大/阪大)
- 【Doc2Vecを用いた料理レシピのベクトル化に基づく自動カロリー推定システムの構築】加藤 頌大 (京産大),上田 真由美 (流科大),パノット シリアラーヤ (京産大),中島 伸介 (京産大)
- 【深度付き画像と深層学習による食事カロリー量推定システムの開発】安蒜 祥和 (電通大),會下 拓実 (電通大),柳井 啓司 (電通大)
- 【日本語の文章を対象にした執筆者人数推定】塩浦 尚久 (早大),山名 早人 (早大)
- 【転移学習を用いた少量学習データによる参考文献書誌情報抽出】木下 諒 (岡大),太田 学 (岡大),高須 淳宏 (NII)
素晴らしい結果が出ている研究や,全然だめな研究,DEIMは査読をつけない学会であるため,完成度に差が出ていたが,内容が面白かったり,引き続き実験を行えばいい結果が出そうな研究が多く存在した.
先輩が料理に関する研究をしていたので料理についての口頭発表と,今後会社で使う可能性があるテキスト処理についての口頭発表,ポスターセッションは自分の研究に似た研究を見た.
ポスターセッションでは,ポスターのデザインも様々だった.
部屋
京都大学の2人と広島市立大学の1人と私の4人部屋に2泊した.緊張したのでシェアハウスは不向きだと感じた.
情報界隈には女性が少ないので,希少な機会だった.
企業の技術報告
LIFULL
UXの取り組み
ほとんどの業界が規制を受けている.
→UX向上と業務の生産性向上
機械学習で間取り.写真が決め手.
価値の高い情報を優先して正しく
写真が多いと人手もいる.→最小限に(タグ自動付与)
業務を楽にすることでユーザに価値のあるデータを提供できる.
ステークホルダとの連携でUXの向上に繋がる.業界全体をアップデート
ヤフー
意味のマッチング
ナレッジベース:機械が扱いやすい形のデータ.エンティティで繋がっている.
ウェブコンテンツを用いてナレッジベースを拡充.
ナレッジベースにある情報がたくさんあるサイト:今後もクローリングするといい情報が得られる.
パターンの信頼度,情報の信頼度の掛け算でスコアリング.
sansan
名刺のデータ化
データの利活用
画像処理とクラウドソーシング
自然言語処理 : BidirectionalLSTMで姓名の分割 / キーワード抽出 / 企業名抽出
楽天
推薦システム
強調フィルタリング or コンテンツベース or そのハイブリッドであるCTR,CF,DNN
学部での研究を通して
研究室配属前に就活は終わっていて,「院進学か就職か」を決定するタイミングでは研究がどのようなものなのか,楽しいのかそうでもないのか,得意なのか苦手なのか,自分に合っているのかを知らなかった.
1年間研究活動してきて,自由なテーマで,お金をあまり気にせず研究する研究生の立場は面白かったし,他の人のセッションを聞くのが楽しいので,院進学もまたよかったのではないかと感じた.
弊研究室はコアタイムがなく,週2のゼミのたびに進捗を報告するスタイルだった.他の研究室は先輩の研究を引き継いでいるものが多かったが,弊研究室では皆が1からテーマを考え,有用性の評価まで行なったので,楽しかった.
新たにサークルに入ったり,かなり遊んだ1年で,満足しているが集中して研究を行って学会で無双するのも楽しそうだ!もし院進学するならもっと研究を詰めて行なう.
今後の研究活動との付き合いかただが,今回スポンサーで入っていた企業は技術報告書を無料配布したり技術発表を見て,研究部門がある企業が存在し,企業で研究することについても少し知れたので,業務と並行して研究活動を行うことも視野に入れておきたい.
お世話になった王先生,研究室のメンバー1年間ありがとうございました!