24時間AIハッカソン- HEAT

Transcript

1. HEAT HacQ 八丸 世旺 山岡 優馬 鈴木 醇 〜Human Emotion Analyze Topics〜
2. 我々が取り組んだのは... トピック×感情分析 世論の熱い思いを可視化
3. 01 概要
4. トピック、期間で 検索 01 概要
5. コメントの 意味空間と感情 の動画 01 概要
6. 特に熱い記事 01 概要
7. 期間を通した positiveなコメントと negativeなコメント 01 概要
8. 01 02 03 大量のデータ AIエンジニアには激アツ！ 世論の熱い思い トピックの熱さ 感情の熱さ データ量 このプロダクトの“熱”な部分 02 ヒート (ほぼ)徹夜で開発 熱い議論 メンバーの気合い
9. データ収集 ニュースサイトから 記事600件の記事 9万6000件のコメント を取得 感情認識 distilbert-baseの 感情分析モデル 埋め込み・トピック分類 BERTopicを使用 UMAPで次元削減 技術選定・構造 03 フロントエンド 要約 pysummarization jsonでデータ取得
10. トピック抽出の精度の向上 30クラスくらいになってしまった... トピッククラスの埋め込み空間上での可視化 色んな視点で分析できるようグラフを追加 展望 05
11. ご清聴ありがとうございました THANK YOU