テキストからの評判分析と 機械学習
テキストからの評判分析と 機械学習 鍜治伸裕 東京大学 生産技術研究所 講演の前に • 想定している聴衆 – 評判分析について専門的なことを知らない – 機械学習（ML）の素養を持っている • 講演の内容 – 評判分析という分野の解説 – 評判分析における ML の適用事例の紹介 • お断り – 自然言語処理(NLP)の話に特化 – ML を使っている論文を私の好みで選んで紹介 評判分析を概観する 評判分析はこんな技術 • 例： Yahoo!ブログ検索における「VAIO」の検索結果 肯定的評判と否定的評判の 書き込み数を集計して表示 肯定的な書き込みと否定的 な書き込みを分類して提示 背景: CGMの出現 • CGM – Consumer Generated Media のこと – 例えば Amazon に投稿されたレビューやブログなど – 一般人が作成，発信するコンテンツである点がポイン
スマホUI考（番外編） なぜ機能追加をし続けるとアプリが破綻するのか？ | fladdict
この写真は、アーミーナイフの名門ウェンガー社のジャイアントナイフという最高級ナイフである。141の機能を持つ、ギネス認定もされた厚さ24cm、重量1.3kgの世界で最も高機能なナイフだ。トップメーカーが自社製品の全機能を１つに集約したこの製品こそが、機能拡張の行き着く先を指し示している。 なぜ適切な機能追加であっても、機能を追加しつづけることで破綻をするのか？本エントリは、「スマホUI考（番外編） 顧客やユーザーの要望に全て対応すると、アプリは99%破綻する」の続きになる。 本エントリでは以下の４つの側面から、機能を追加するリスクを考える。まず第一に「選択肢の数が必ずしも善ではないこと」。次に「人間の判断力は使うほど消耗すること」。そして「画面スペースが有限のリソースであること」。最後に「どんなに機能を増やしても、一画面で強調できるものは限られていること」。これらの４つは全て、機能追加が最
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