医療分野の大規模テキストデータで学習した分散表現から、疾患の類似度を求める
概要 人間が記述した文章から特定の意味や関係性を抽出する行為は情報抽出と呼ばれ、自然言語処理におけるタスクの一つです。人間により収集された情報はオントロジーや知識グラフのような関係性を持つ構造として表現することで、抽出した概念の関係性を理解してきました。こうした知識の構築は、言語の文法構造を利用しルールベースで半自動で抽出する方法が広く用いられていますが、近年では単語の意味的な情報を活用し自動獲得する方法が出てきました。 私は最近Ubieという医療の問診AIを開発している会社にジョインしたのですが、医療自然言語処理の世界でもこうした情報抽出の研究が行われています。そうした特定のドメインでの自然言語処理ではデータやタスクにユニークなものが多く、そうした分野間の違いが現れるところが自然言語処理の面白いところです。 そこでこの記事では、ウェブから収集した医療分野における大規模テキストデータから、
土地価格相場が分かる土地代データ
日本全国の土地評価額の動向日本全土の土地価格は、平方メートル単位で平均21万7114円/m2（2024年［令和6年］）、坪単位では平均71万7733円/坪（2024年［令和6年］）です。前年からの変動率は+1.91％です。 公示地価は平均25万5783円/m2（2024年［令和6年］）、坪単価では平均84万5565円/坪で、前年からの変動率は+2.33％です。基準地価は平均16万9233円/m2（2024年［令和6年］）、坪単価では平均55万9448円/坪で、前年からの変動率は+1.39％です。 1983年（昭和58年）から42年分のデータがあり、公示地価の過去最高値は59万1353円/m2（1991年）、過去最低値は15万6229円/m2（1983年）で、この二者の落差は3.79倍です。基準地価の過去最大値は40万7986円/m2（1990年）、過去最小値は9万6809円/m2（1983
[第三回論文速報会] Twitterの感情分析から株価の予報は可能か？
第二回で紹介した論文のグループが、Twitterの感情分析をアップデートしていたので読んでみた。タイトルもズバリ"Twitter mood predicts the stock market"。 ＊記事中に登場する式や図は全て下記論文からの引用です。 Twitter mood predicts the stock market Bollen et al. 2009 【概要】 ・行動経済学では、感情が個人の判断に大きく影響することが分かっている。Twitterから感情に関わる情報を引き出す事で、例えば株価の変動を予想出来るのでは？ ・ネガポジを判断するOpinionFinderと、6種類の感情因子（Calm, Alert, Sure, Vital, Kind, and Happy）に分解するGoogle-Profile of Mood States(GPOMS)でTwitter上の感情を解析
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