Hattori機械学習系の研究職&エンジニア。ICT技術のWebAPIマーケットプレイスApitoreをやってます。Hattori·0件のコメントはじめにApitoreでは極性判定WebAPIを無償で提供しています。Qiitaでもそこそこ反響があった技術です。Supervisionで補強を試みました。Supervisionをベースに、乾研究室の極性辞書と皆様からのフィードバックでオンライン学習をしたものになります。SupervisionはTwitter社の提供する極性判定結果を使っていました。PositiveとNegativeしか集められていませんでした。Supervisionで集めようという試みになります。作業は以下になります。手作業で作った約3000語の目的語リストを使って、TwitterのSearchAPIでツイートを収集します。200万ツイート集めました。乾研究室の極性辞書に掲載されているpositiveとnegativeの単語を含まないツイートを抽出しました。200万ツイートから取れるだけ取ると過学習する可能性があるので、positiveやnegativeの学習データを参考に適当に決めました。今回は約7万ツイートです。Supervision版Neutralデータ(学習につかったものとは別)を追加しました。「0=positive」「1=negative」「2=neutral」です。times結果から分かるとおり、BeforeはNeutral(っぽい)データをNeutralと判定できていません。学習に使ったデータがほとんどないので・・・まあ当然ですね。一方で、AfterはNeutral(っぽい)データをNeutralと判定できています。次に、実際のツイートの結果を見てみましょう。めんどくさかったので、Afterだけですし、画像で失礼。おわりになぜ最初からこれをやらなかったのかってくらい、単純な話でした。Neutralに出力する割合がかなり増えたので、様子をみてください。以前のバージョンの方がよかったってことがあれば、戻すこともできます。・・・が、できれば極性判定デモで現行バージョンの間違いをフィードバックしてほしいなと思います。Hattoriについて機械学習系の研究職&エンジニア。ICT技術のWebAPIマーケットプレイスApitoreをやってます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*ウェブサイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。Themeisle.。