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自由回答の簡易分析-テキストデータの可視化の一例-
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博三 太田
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アンケートの設問項目に自由回答がある場合の簡易分析の一例です。分析フローとテキストデータの可視化に向けて。
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https://machine-learning-workshop.connpass.com/event/316112/ 『モーダル間の変換後の一致性とジャンル表を用いた解釈可能性の考察~Text-to-MusicとText-To-ImageかつImage-to-Musicを例に~』 スピーカー: 太田博三 (X: usagisan2020) 2008 年上智大学大学院 地球環境学研究科後期博士課程単位修得修了. インターネットの会社勤務を経て,サントリーコンシェルジュサービス(株)にてデータマーケティング業務に従事.『Julia データサイエンス(2017 年翻訳)』などがある.最近では特集号記事 人工知能学会誌 Vol.39 No.2 (2024年3月号) 「解釈可能性を
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Fooocus(Stable DiffusionXL)で アニメ画像生成の仕方 画像生成AIの入門として、Stable DiffusionXLベースのFooocusを使って、画像生成をしてみるハンズオンの資料です。 学べること 1)ポイントになる事項のみに絞って解説してあります。 2)アニメ画像の生成の軸ができると思います。 3)noteやQiitaなどを参照して、知識をつけ足してください。
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日本語LLM評価の気になる2点 於 ChatGPT部 #30 〜LT & フリートーク会〜 2023年11月18日(土) 太田 博三 https://speakerdeck.com/otanet/tai-tian-bo-san-9e014945-91cb-4976-a1d2-c25e7cfb93df ChatGPT部 #30 〜LT & フリートーク会〜 https://chatgptclub.connpass.com/event/301414/
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Slide https://speakerdeck.com/otanet/tai-tian-bo-san-0f3d886c-b415-4474-a7b2-46a6c736a566 URL of LT https://chatgptclub.connpass.com/event/298703/ github https://github.com/otanet/LT_GPT-4V_VE_20231021 From Textual Entailment in BERT to Visual Entailment in GPT-4V -テキスト含意関係から画像の含意関係へ- 2023年10月20日(金) @羽田空港 太田博三 [ChatGPT部特別企画] GPT-4Vのポテンシャルを探る!LT大会@東京・羽田空港会場 - connpass https://chatgptclub.connpass.com/event/298703/ 本LTでは 1)画像の含意関係認識 と 2)画像の常識推論を取り上げます。 目次: 1.テキストの含意関係認識とは 2.画像の含意関係認識とは 3.マーケティングのへの応用 :お店画像とクチコミの相性 4. 考察/まとめ 5.補足:画像の常識推論(“Visual Commonsense reasoning”)
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概要: ・LangChainで下記の2つのタイプの自動要約を試してみました。 ・芥川竜之介の『蜘蛛の糸』青空文庫(3236文字)を用いました。 ・WikipediaのあらすじとLangChainの2種類のあらすじ(要約)を比較し、考察しました。 目次: 1. The map_reduce Chain:並列処理型の自動要約 2. The refine Chain:翻訳とオリジナルを繰り返す自動要約 上記の1.と2.とで、要約の処理過程を可視化し、プロンプトのテンプレートで調整します。 3. 1.と2.の結果をGraphGPTで可視化 4. 考察・まとめ 5. 参考文献・URL一覧
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Syumai lt_mokumoku__20200807_ota
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Lt syumai moku_mokukai_20200613
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Online python data_analysis19th_20200516
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本当に言いたい事をくみ取って応答する対話システムの構築に向けて- 昨年(2019年度)の取り組み -
本当に言いたい事をくみ取って応答する対話システムの構築に向けて- 昨年(2019年度)の取り組み -
自由回答の簡易分析-テキストデータの可視化の一例-
1.
10分でできる アンケートの自由回答の簡易分析 -テキストデータの可視化の一例- 2012年12月3日 @otanet
2.
分析内容 ・設問3と設問4の自由回答文を形態素解析※1し、共起語※2を計算し語と語の類 似度を測り、似かよった語と語をグループ化し、プロットしたものです。 ・この図は、自由回答を鳥瞰図を描くことで、全体を見渡すことができます。色の付 いたもののグループは、より類似性があると捉えます。 ・また、バイアスが少なく、客観的な個別の回答の理解に役立ちます。 ※1 形態素解析とは、与えられた文を、文法上意味のある最小の単位(形態素)に区切る 処理のことです。 例)「今日は晴れています」なら、「今日(名詞)/は(助詞)/晴れ(動詞)/て(助詞)/ い(助詞)/ます(助動詞)」と分ける。検索エンジンをはじめ、さまざまな自然言語処理 の場面で必要となる基礎技術のことです。 ※2 共起語とは、1文中にある単語がでる別の単語も出ている語と語との関係のこと。 分析処理フロー 設問3
自由回答 設問4 自由回答 データクレンジング 「”」などを削除する。 形態 素解 析 共起ネッ トワークの 計算・可 視化 解釈
3.
設問3 いちばん興味深かった点から得られた知見 ③ ①司会進行や講 師の話しぶりは ハキハキして良 かった。 ② ②webの具体的な 戦略を知り、日 頃の設定が大 事であると知る ことが出来た。 ③「主要エリアの画 像登録100%の 徹底」などの対 策は関心が高く、 新たな知識を把 握できた。 ③ ①
4.
設問4 ご意見ご感想をご記入ください。 ① ② ④ ③ ①繁忙期に向けて需 要のあるユーザに 焦点を当てた対 策が必須であるこ とがわかった。 ②都市と地方店舗の 取り組みの違いが わかった。 ③スマホの対策の必 要性や、グーグル も活用すれば使え る事がわかった。 ④統計でわかり易く、 改善する必要が あると痛感した。
5.
設問3 いちばん興味深かった点から得られた知見 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 抽出語 出現数 登録 反響 ノルマ 写真 活用 業務 思う 物件 スタッフ 管理 重要 店舗 メンテナンス 営業 決める 行動 作業 撮る 撮影 参考 12 7 6 6 5 5 5 5 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 大切 徹底 コメント ツール ネット マニュアル 案内 掲載 件数 仕事 事務 社長 取り組み 週 成約 内容 目標 有効 良い エリア 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 • 設問3から、反響増加 のために、AOSの「メン テナンス」と「ノルマ」に 関する意見が多く興 味を引いたように伺え ます。 • いずれもポジティブな 回答であることは間違 いなく、講演で伝えた い言葉に興味をもって おり、意図する反応が 得られたと言える。
6.
設問4 ご意見ご感想をご記入ください。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 抽出語 思う 感じる 登録 物件 時間 内容 反響 非常 必要 管理 参考 写真 取り組み 重要 情報 特に 分科 聞く 本日 インターネット 出現数 9 7 7 7 5 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 コメント スマ 会社 改めて 活用 基づく 強化 効率 向上 行う 今日 自社 質 実行 色々 真似 接客 早速 対応 頂ける 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 • 「物件の登録が非常 に重要である」など、 実用的な回答が得ら れたと言えます。 •
「反響」や「物件」と、 「写真」などの高い頻 出語がキーワードと なって伝わっていると 言えます。
7.
まとめ • 司会進行や講師陣の満足度が高く、講演自体に満足していることが伺えます。 • 日頃の物件登録に関する見直しが重要であるなど、弊社のメッセージが、加盟 店のお客様に伝わっていることがわかった。 • 「主要エリアの画像登録100%の徹底」・「繁忙期に向けて需要のあるユーザに 焦点を当てた対策」など、具体的な対策は関心が高く、新たな知識が得られる 講演となった。 • ネガティブな言葉は頻出語の上位40個には見当たらなく、高い満足度が得られ たと結論づけられる。
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