Errors担当:菅さんモデルでは文脈を考慮していない最初の例とやっていることが違う縦軸:単語の確立を持つ単語の割合?横軸:単語の確率データセット、複数文?:全部つかう複数回出現する名詞をランダムに選ぶ。実際は2回以上が対象。200語未満の単語で構成される文書の除去、なぜ200語未満?:触れられていない。選択したものがあっているのかどうかわからない。人ですら解くのが難しい?なぜ名詞だけ?純粋に間違いだけなら動詞でも良さそう。:既存の論文において名詞が重要とされていた。最終的に何がしたい?:文脈上の誤りを見つけて音声認識などの結果をよくしたい。Training担当:上脇さんハッシュタグをもとにデータを作成。CNNの学習にも利用。Emo2Vec?:データからそれぞれの感情があるワードのembeddingの情報を全部共有データが大きなものはCNN、そうでないものはロジスティック回帰:LSTMなどについては言及していない。Glove?:SVDの出現回数によるもの+word2vecの確率的なもの、両者のいいとこ取り。複数文入力+全部計算できる?見出しがあると良くなるの?:見出しの中に感情の元となる単語があると、感情を得やすい。CNNは複数のタスクを混ぜない。