産学連携エンジニアリング2019夏のインターンのお申込みは締め切りました。たくさんのご応募ありがとうございました。自然言語処理に特化したインターンを募集しています。Techは社員数が20人規模の小さい企業です。実務レベルの自然言語処理技術を体験できる。Techは実務の至るところで自然言語処理を導入しています。「ビジネス価値がある自然言語処理」を知ることができます。インターン期間の結果次第では、論文執筆をしたり、OSSとして公開が可能。Techでは、不満買取センターを通じて、2019年5月現在、1100万件以上の不満データを収集しています。ユーザの不満だけを収集したデータは、他にはないものであり、非常に面白いデータです。各ユーザの性年代や居住都道府県などの属性情報も付与されています。参加者の予定、希望により調整が可能です。これ以外の期間におけるインターンシップも可能ですので、希望があればご相談ください。参加者の予定を考慮してスケジュールの調整が可能です。遠方から参加の場合は、宿はご自身で確保してください。質問があれば、東京近郊の宿泊施設をいくつか紹介します。応募方法data-service@insight-tech.co.jp宛に、下記、フォームの情報を記入して送ってください。応募フォームのテキスト文面をメール文面に直接、記述いただいて構いません。送信いただいた情報は、インターンの選考以外のみを利用し、その他の目的には一切、利用しません。インターンシップに関する質問も、このメールアドレスで受け付けています。不満投稿文面に含まれる情報の分類インターンでどういったテーマに取り組みたいか:研究テーマとの親和性も高いため、投稿カテゴリの分類システムの構築に取り組みたい。Techでは複数のインターンシップテーマを用意しています。この他のテーマも相談に応じますので、お気軽にお問い合わせください。不満データを使うことで、こういうことができるんじゃないか、こういうことをやりたい、といった提案も歓迎します。テーマによって、求めるスキル・応募資格は若干異なりますが、共通する応募資格は次の通りです。作業に使うPCを自分で用意できること。UNIX系システムの利用経験があること。ログイン、ファイル操作等で十分です。Python利用に親しみがあること。「言語処理100本ノック」4章あたりまでの課題をPythonで記述できる程度。不満投稿文とは一言で言っても中にはポジティブな内容が言及されていたり、ネガティブなことが言及されていたりと様々です。怒りが強いことなのか、そこまで怒るほどでもないのか、といったように、ネガティブなことの中でも幅があります。Techではポジティブ/ネガティブの極性分類、ネガティブの中をさらに細分する感情分類のタスクに積極的に取り組んでいます。このテーマでは不満投稿に対する分類モデルの性能向上を目指した実験を実施します。獲得し、集計するシステムの開発を目指します。辞書システム的なアプローチや機械学習的なアプローチなど、複数のアプローチを検討するプロセスから実開発までを体験できます。文体に着目してユーザーの分類を試行します。具体的には1人称の表現(「私」、「おれ」)や語末の表現(「〜である」、「〜です」)に着目します。このテーマではユーザーの分類実験を実施します。時間に余裕があればシステム化までを見込んでいます。不満投稿文から獲得した因果関係を集約し、可視化するシステムのプロトタイプを作成します。システムを使うであろうユーザーの意図を考え、可視化の工夫が求められます。このテーマではプロトタイプ構築までを目標としていますが、時間に余裕があればシステム化までを見込んでいます。不満投稿群をもとに、どういった課題に優先して取り組むべきかをあぶり出す、優先課題図を作成します。イメージとしては、不満の量を横軸、不満度を縦軸として各不満をプロットします。不満度をどうやって決定するかの議論、検討からはじめ、最終的には優先課題図を自動生成するシステムの構築を目指します。不満買取センターでは、ユーザーが不満を投稿する際に、どういったカテゴリの不満なのかをユーザー自身が選択してから投稿する仕組みになっています。この投稿カテゴリを、過去の不満投稿群から自動で分類する分類器を構築し、その性能の検証を行います。最終的には、APIとして利用できる形式にするまでを見込んでいます。不満買取センターでは、投稿された不満を自動で査定し、価格付けを行っています。現在の査定ロジックは完全なものとは言えないため、より納得感の高い査定システムの構築を目指します。どのような不満が価値が高いかの議論、検討からはじめ、最終的には入力されたテキストを査定するAPIの構築までを見込んでいます。任意の不満投稿を指定し、その不満投稿と類似する不満投稿を抽出するシステムを開発します。類似度尺度としては、文字ベースの手法、単語ベースの手法、分散表現による手法等、複数のアプローチを試行、検討し、システムとして実装します。時間に余裕があれば、それら類似度を利用した、不満投稿のクラスタリングシステムの開発までを見込んでいます。〜6割が「高齢者の自動車運転で危険な体験をした」と回答。「反対していたが賛成するしかない」と回答。2019-09-25ニュースリリース消費税増税に関する不満調査〜47%が「嫌気や怒りを感じている」と回答。〜2019-10-18ニュースリリース「防災」に関する意識調査〜44%が「家族との安否確認方法を決めていない」と回答。Platform(不満プラットフォーム)を活用し外食店舗の来店顧客から不満や意見の声を取得〜不満買取センターの仕組みをカスタマイズし、新星苑に提供〜2019-12-26ニュースリリースインサイトテック、「博報堂ユーザー・イノベーション・プログラム」に文章解析AI「ITAS」の提供を開始2020-01-10ニュースリリースインサイトテックの不満データ(不満買取センター)が、味の素AGF(株)の新商品開発に採用〜スティックコーヒーの不満を解消した「ブレンディRロースターズ&」の発売〜2020-01-14ニュースリリース「情報銀行」に関する実態調査〜半数以上が「自身の個人データを情報銀行に預けても良い」と回答。(インサイトテックラボ)」データとAIが教えてくれる毎日のヒントを不定期に発信しています。独自の自然言語処理技術とマーケティング知見を用いて、不満買取センターに集まった様々な声を解析し、世の中の動向やトレンドに関する記事を発信して行きます。関する情報を発信しています。