IPSJ79, day3

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情報処理学会最終日。
午前中は、伊藤くんの発表する自然言語処理(4)へ。
午後は、視野を広げるつもりで農業・牧畜支援システムに参加し、最後はIPSJ-ONEへ。

IPSJ-ONEは相変わらず凄い発表だらけでした。今回見れなかった人は、後で公開されるであろうアーカイブを期待してまとう。

中でも個人的にグッと来たのは本多先生のOntenna深澤先生のメンタル推定耒代先生の歴史学五十嵐先生の手芸設計支援、岩渕先生のリアルタイム大規模グラフ処理かな。


[ 自然言語処理(4) ]

6Q-1: 伊藤くん発表。
Q: 記事の中で不必要なものを削除しているようだが、ユーザに必要な興味キーワードはどう抽出している?
Q: 30文を使って規則を作成し、それがうまくいくかの評価。規則を作る際に見ていたデータでの検証は必要だが、未知のデータに対する検証は?
Q: カバレッジが大きい規則を実装したようだが、未知データのことも考えると今後規則は増えていく?

6Q-2: 論文タイトル生成における未知語処理。
Q: 論文タイトル固有の未知語とは?
Q: 初学者への支援という点では例示よりもアドバイスのようなアプローチは?

6Q-3: 発表スライド中の説明不足用語に対する質問生成。
Q: 発表スライドならではの特徴?->音声認識and/or画像認識含む?->XMLファイル利用
Q: その意味がわからない参加者が存在する用語??(ユーザ依存)
Q: 理由推定?(理解できない・初めて聞いた・失念・曖昧)
 -> 説明変数は?
Q: アノテーションの仕方によって正解データが変わりそうだけど?

6Q-4: 時系列データの動向概要を説明するテキスト生成。
時系列データの圧縮例: SAX法 #ref

6Q-5: 正文で多様な文を生成したい。
正文のための固いアプローチ。 #ref

6Q-6: 画像刺激時の脳活動データの説明文生成。
データ少数制約のために、一部を転移学習(画像->自然文出力モデルを利用)で医療。 #ref
C: いきなり説明文にいくのではなく、単語・極性等いくつかクッションあったほうが良いのでは?
Q: 失敗例ではそもそもどういう正解文を想定した実験?

6Q-7: 差分考慮したTL要約。
新しい形のdiff? #idea

6Q-8: ウェブ上の文書を要約表示。
Q: スニペットではダメなの?


最終日は聴講の末、つくしにて打ち上げ。ブリカマ旨し。。