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研究の背景 Twitter では 実況書き込み が行われている実況書き込みは野球中継などでも行われている

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(1)

プロ野球の実況ツイートを

プロ野球の実況ツイートを

プロ野球の実況ツイートを

プロ野球の実況ツイートを

対象

対象

対象

対象とした

とした

とした

とした

マルチラベル

マルチラベル

マルチラベル

マルチラベル分類

分類

分類

分類

日本大学文理学部

日本大学文理学部

日本大学文理学部

日本大学文理学部

情報システム解析学科尾崎研究室

情報システム解析学科尾崎研究室

情報システム解析学科尾崎研究室

情報システム解析学科尾崎研究室

山田慎也

山田慎也

山田慎也

山田慎也

(2)

研究の背景

Twitter

Twitter

Twitter

Twitterでは「実況書き込み」が行われている

では「実況書き込み」が行われている

では「実況書き込み」が行われている

では「実況書き込み」が行われている

実況書き込みは

実況書き込みは

実況書き込みは

実況書き込みは

野球中継などでも行われている

野球中継などでも行われている

野球中継などでも行われている

野球中継などでも行われている

(3)

これらをまとめるサイトが

これらをまとめるサイトが

これらをまとめるサイトが

これらをまとめるサイトが欲

欲しい・・・

しい・・・

しい・・・

しい・・・

Twitter の実況書き込みを利用したスポーツ映像の要約

(小林尊志

,野田雅文,

出口大輔,

高橋友和

,井手一郎

,

村瀬洋/2011)

ツイートを

ツイートを

ツイートを

ツイートを用

用いた

いた

いた野球

いた

野球

野球

野球の

のLive

Live

Live

Liveシステムの

システムの

システムの研究

システムの

研究

研究

研究

(

(

(

(Hogun

Hogun

Hogun

Hogun

Park, Sun

Park, Sun-

Park, Sun

Park, Sun

-Bum

-

-

Bum

Bum Youn

Bum

Youn

Youn,

Youn

, Geun

,

,

Geun

Geun

Geun

Young Lee,

Young Lee,

Young Lee,

Young Lee, Heedong

Heedong

Heedong

Heedong

Ko

Ko

Ko

Ko/2011)

/2011)

/2011)

/2011)

ツイートの分類が最低限必要

第一歩として・・・

第一歩として・・・

第一歩として・・・

第一歩として・・・

(4)

分類ラベル

実際

実際

実際

実際のツイートを

のツイートを

のツイートを

のツイートを見

見て

てみると

みると

みると

みると。。

。。

。。

。。

例1

澤村投手続投か…ボールのキレも落ちてきているが

リリーフ陣が疲れてるから仕方ないか。

傷を広げないでほしい。頑張れ!

・澤村投手続投 ・リリーフ陣が 疲れてる ・ボールの キレも落ちて きている ・頑張れ!

状況

解説

応援

(5)

例2

バカかてめえ。ゲッツーとか・・・腹立つわ。

バカかてめえ ゲッツーとか 腹立つわ

感想

状況

野次

状況

解説

感想

応援

野次

その他

今回使用するラベル

一つのツイートには、複数の内容が含まれる。

一つのツイートに、複数のラベルを割り当てる(タグ付け)

(6)

研究の背景

試合

試合

試合

試合の

の実況

実況

実況ツイートを

実況

ツイートを

ツイートを

ツイートを集

集め

め、

、分類

分類

分類

分類する

する

する

すると

ユーザー

ユーザー

ユーザー

ユーザーの

の意見

意見

意見、

意見

、考

考え

え、

、感想

感想

感想が

感想

が分

分か

かる

というわけで・・・

実際に

自分の手で

振り分けてみました

(7)

●巨

●巨

●巨

●巨

人 3

5 ロッテ

ロッテ

ロッテ

ロッテ○

○巨

○巨

○巨

○巨

人 5

4 ロッテ

ロッテ

ロッテ

ロッテ●

○巨

○巨

○巨

○巨

人 7

2 西

西

西

西

武●

○巨

○巨

○巨

○巨

人 2

1 西

西

西

西

武●

●巨

●巨

●巨

●巨

人 3

7 日本ハム

日本ハム

日本ハム

日本ハム○

●巨

●巨

●巨

●巨

人 1

2日本ハム

2日本ハム○

2日本ハム

2日本ハム

●巨

●巨

●巨

●巨

人 1

2 楽

天○

○巨

○巨

○巨

○巨

10―

4 楽天

楽天

楽天

楽天●

○巨

○巨

○巨

○巨

人 3

2 オリックス

オリックス

オリックス

オリックス●

△巨

△巨

△巨

△巨

人 5

5 オリックス

オリックス

オリックス

オリックス△

●巨

●巨

●巨

●巨

人 0

5 ソフトバンク

ソフトバンク

ソフトバンク

ソフトバンク○

●巨

●巨

●巨

●巨

人 2

3 ソフトバンク○

ソフトバンク○

ソフトバンク○

ソフトバンク○

●巨

●巨

●巨

●巨

人 3

4 ロッテ

ロッテ

ロッテ

ロッテ ○

●巨

●巨

●巨

●巨

人 2

3 ロッテ

ロッテ

ロッテ

ロッテ○

●巨

●巨

●巨

●巨

人 1

5 西

西

西

西

武○

○巨

○巨

○巨

○巨

人 7

3 西

西

西

西

武●

○巨

○巨

○巨

○巨

人 4

1 日本ハム

日本ハム

日本ハム

日本ハム●

○巨

○巨

○巨

○巨

人 4

2 日本ハム

日本ハム

日本ハム

日本ハム●

○巨

○巨

○巨

○巨

人 5

3 楽

天 ●

●巨

●巨

●巨

●巨

人 3

5 楽

天○

〇巨

〇巨

〇巨

〇巨

人 7

1 オリックス

オリックス

オリックス

オリックス●

○巨

○巨

○巨

○巨

人 3

0 オリックス

オリックス

オリックス

オリックス●

〇巨

〇巨

〇巨

〇巨

人 6

1 ソフトバンク

ソフトバンク

ソフトバンク

ソフトバンク●

○巨

○巨

○巨

○巨

11―

3 ソフトバンク●

ソフトバンク●

ソフトバンク●

ソフトバンク●

データについて

・データセットは

・データセットは

・データセットは

・データセットは野球

野球

野球

野球のデータを

のデータを

のデータを

のデータを使用

使用

使用

使用

・収集期間

収集期間

収集期間は

収集期間

は2013

2013

2013

2013年

年5

5

5月

5

月14

14

14

14 日

日から

から

から

から6

6

6 月

6

月20

20 日

20

20

日の

の間

間に

行われた

われた

われた

われた2013

2013

2013

2013 年度日本生命

年度日本生命セ・パ

年度日本生命

年度日本生命

セ・パ

セ・パ

セ・パ交流戦

交流戦

交流戦

交流戦の

読売

読売

読売

読売ジャイアンツ

ジャイアンツ

ジャイアンツ

ジャイアンツ

全24

24試合

24

24

試合

試合

試合

を対象

対象

対象

対象

・24

24試合

24

24

試合

試合

試合

13勝

13

13

13

勝10

10

10敗

10

敗1

1分

1

1

分け

.565

565

565

565

交流戦順位

交流戦順位

交流戦順位

交流戦順位

3位

Twitter4Jを利用

(8)

ラベル数の内訳

総ツイート数

総ツイート数

総ツイート数

総ツイート数

46,912

46,912

46,912

46,912

ツイート

ツイート

ツイート

ツイート

ラベル数が1:

ラベル数が1:

ラベル数が1:

ラベル数が1:

63.9%

63.9%

63.9%

63.9%

ラベル数が2:

ラベル数が2:

ラベル数が2:

ラベル数が2:

35.0%

35.0%

35.0%

35.0%

ラベル数が3

1.1%

1.1%

1.1%

1.1%

ラベル数が1:

解説

状況

など

ラベル数が3:

解説

状況

感想

解説

感想

野次

など

ラベル数が2:解説

状況

状況

感想

など

解説

解説

解説

解説

が一番多

一番多

一番多い

一番多

(9)

機械学習を使うには、データを属性ベクトルで表す

今回使用する属性

・文字数

・頻出用語

・選手名

・野球用語

・感情語

・応援用語

・野次用語

判定にはそれぞれ辞書を作成し、用いた

判定にはそれぞれ辞書を作成し、用いた

判定にはそれぞれ辞書を作成し、用いた

判定にはそれぞれ辞書を作成し、用いた

‐使用した辞書

・選手名辞書・野球用辞書・感情語辞書

・応援用語辞書・野次用語辞書

・頻出用語辞書・標準のIPA 辞書

文字数はそのツイートの文字数

頻出用語は収集した

ツイートから作成

選手名の有無

野球用語の有無

感情語の有無

応援用語の有無

野次用語の有無

(10)

ロペス

ロペス

ロペス

ロペス

ナイス

ナイス

ナイス

ナイス

ヒット

ヒット

ヒット

ヒット

!!

!!

クソ

クソ

クソ

クソ

!!

誉めるところ全く

誉めるところ全く

誉めるところ全く

誉めるところ全くない

ない

ない。

ない

ムカつく

ムカつく

ムカつく

ムカつく

選手名

選手名

選手名

選手名

応援用語

応援用語

応援用語

応援用語

野球用語

野球用語

野球用語

野球用語

が判定

判定

判定される

判定

される

される

される

野次用語

野次用語

野次用語

野次用語

感情語

感情語

感情語

感情語

の属性

属性

属性

属性が

が判定

判定

判定される

判定

される

される

される

(11)

分類について

単一ラベル分類

各事例を一つの

ラベルに分類

マルチラベル分類

各事例を複数の

ラベルに

同時に分類

分類

分類

分類

分類‐

ある

ある

ある

ある事例

事例

事例

事例に

に対

対し

し,

,その

その事例

その

その

事例

事例

事例が

属するラベルを

するラベルを

するラベルを

するラベルを決定

決定

決定

決定する

する

する問題

する

問題

問題

問題

まだいける!がんばれ!

応援

のみ

澤村投手続投か… ボールのキレも落ちてきているが リリーフ陣が疲れてるから 仕方ないか。 傷を広げないでほしい。頑張れ!

状況

解説

応援

(12)

Gjorgji Madjarov ら(2012)

An extensive experimental comparison of methods for multi-label learning

Pattern Recognition 45 3084-3104

マルチラベル分類

Problem

Problem

Problem

Problem

Transformation

Transformation

Transformation

Transformation

問題

問題

問題

問題を

を複数

複数

複数

複数の

の単一

単一

単一

単一ラベル

ラベル

ラベル

ラベル

問題

問題

問題

問題へと

へと

へと

へと変換

変換

変換

変換する

する

する

する

問題

問題

問題

問題変換

変換

変換

変換に

に基

基づく

づく

づく

づく手法

手法

手法

手法

Algorithm

Algorithm

Algorithm

Algorithm

Adaptation

Adaptation

Adaptation

Adaptation

既存

既存

既存

既存アルゴリズムの

アルゴリズムの

アルゴリズムの

アルゴリズムの

拡張

拡張

拡張

拡張を

を伴

伴うアルゴリズム

うアルゴリズム

うアルゴリズム

うアルゴリズム

適応

適応

適応

適応に

に基

基づく

づく

づく

づく手法

手法

手法

手法

PPT

BR

RPC

CLR

Rakel

ML-KNN

BP-MLL

MMP

PCT

(13)

・マルチラベル分類での、分類精度の評価に関して

大きく2つのカテゴリが提案されている

評価基準

①事例に基づく評価基準

①事例に基づく評価基準

①事例に基づく評価基準

①事例に基づく評価基準

Gjorgji Madjarov ら(2012)

An extensive experimental comparison of methods for multi-label learning

Pattern Recognition 45 3084-3104

事例ごとに評価値を算出し、その平均を求める

②ラベル

ラベル

ラベルに基づく評価基準

ラベル

に基づく評価基準

に基づく評価基準

に基づく評価基準

ラベル毎に評価値を算出してから平均を求める

ラベル毎の集計後に評価値を算出する

(14)

事例(今回はtweet)にラベルが

存在しているかいないか実際に予測

①事例

事例

事例

事例に

に基

基づく

づく

づく評価基準

づく

評価基準

評価基準

評価基準

tweet

解説

解説

解説

解説

状況

状況

状況

状況

感想

感想

感想

感想

・・・

その他

その他

その他

その他

/

/

/

・・・

/

/

/

/

/

/

/

/

・・・

/

・・・

左:

左:

左:

左:実際

実際

実際

実際

/

/

/

/

右:予測

右:予測

右:予測

右:予測

それぞれ 平均を 出している

・F

F

F

F値

再現率

再現率

再現率

再現率

適合率

適合率

適合率

適合率

・ハミングロス

・ハミングロス

・ハミングロス

・ハミングロス

・精度

・精度

・精度

・精度

予測:1 予測:0

実際:0

実際:1

再現率:

再現率:

再現率:

再現率:

3 2

3

2

適合率:

2

1

F値

調

(15)

②ラベルに

ラベルに

ラベルに

ラベルに基

基づく

づく

づく

づく評価基準

評価基準

評価基準

評価基準

tweet

解説

解説

解説

解説

状況

状況

状況

状況

感想

感想

感想

感想

・・・

その他

その他

その他

その他

/

/

/

・・・

/

/

/

/

/

/

/

/

・・・

/

・・・

左:

左:

左:

左:実際

実際

実際

実際

/

/

/

/

右:予測

右:予測

右:予測

右:予測

それぞれ平均を出している

実際:0

実際:1

再現率:

再現率:

再現率:

再現率:

3

2

調

予測:1

予測:0 適合率:

2

1

F値

・Macro

Macro

Macro

Macro

F

F値

F

F

・Macro

Macro

Macro

Macro

再現率

再現率

再現率

再現率

・Macro

Macro

Macro

Macro

適合率

適合率

適合率

適合率

・Micro

Micro

Micro

Micro

F

F

F

F値

・Micro

Micro

Micro

Micro

再現率

再現率

再現率

再現率

・Micro

Micro

Micro

Micro

適合率

適合率

適合率

適合率

Macro

Micro

(16)

実験

実験

実験

実験の

の目的

目的

目的

目的

①手法間(アルゴリズム間)の比較

①手法間(アルゴリズム間)の比較

①手法間(アルゴリズム間)の比較

①手法間(アルゴリズム間)の比較

-ライブラリ

-ライブラリ

-ライブラリ

-ライブラリMulan

Mulan

Mulan

Mulanを使用

を使用

を使用

を使用

②どのくらいの学習データが必要・適切なのか

②どのくらいの学習データが必要・適切なのか

②どのくらいの学習データが必要・適切なのか

②どのくらいの学習データが必要・適切なのか

-直前

-直前

-直前

-直前N

N

N

N試合による比較と累積による

試合による比較と累積による

試合による比較と累積による

試合による比較と累積による比較をする

比較をする

比較をする

比較をする

実験について

(17)

①直前

①直前

①直前

①直前N

N

N試合による比較

N

試合による比較

試合による比較

試合による比較

N=

N

N

N

=3

3

3

3の

の時

3

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

24

24

2

・・・

・・・

・・・

・・・

21

22

23

24

直前3試合(1,2,3試合目)を使い4試合目を予測

直前3試合(2,3,4試合目)を使い5試合目を予測

直前3試合(21,22,23試合目)を使い24試合目を予測

(18)

②累積(1~

②累積(1~

②累積(1~

②累積(1~N

N

N

N試合)による比較

試合)による比較

試合)による比較

試合)による比較

3

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

24

24

2

・・・

・・・

・・・

・・・

21

22

23

24

累積3試合(1,2,3試合目)を使い4試合目を予測

累積4試合(1、2,3,4試合目)を使い5試合目を予測

累積23試合(1,2,・・・,23試合目)を使い24試合目を予測

(19)

これら2つの手法(アルゴリズム)と

これら2つの手法(アルゴリズム)と

これら2つの手法(アルゴリズム)と

これら2つの手法(アルゴリズム)と

11

11

11

11個の評価値を使って分類を行う

個の評価値を使って分類を行う

個の評価値を使って分類を行う

個の評価値を使って分類を行う

では結果を見てみましょう

では結果を見てみましょう

では結果を見てみましょう

では結果を見てみましょう

(20)

累積による比較

0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 0.00 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Rakel

ML-KNN

F

F

F

F値

Micro

Micro

Micro

Micro

F

F

F

F値

Macro

Macro

Macro

Macro

F

F

F

F値

F値、MicroF値はあまり差がないが

MacroF値はRakelの方が大きい

(21)

F

F

F

F値

microF

microF

microF

microF値

macroF

macroF

macroF

macroF値

直前

直前

直前

直前1

1

1

1試合

試合

試合

試合

52.8%

52.8%

52.8%

52.8%

52.4%

52.4%

52.4%

52.4%

19.9%

19.9%

19.9%

19.9%

直前

直前

直前

直前2

2

2

2試合

試合

試合

試合

52.4%

52.4%

52.4%

52.4%

51.4%

51.4%

51.4%

51.4%

19.3%

19.3%

19.3%

19.3%

直前

直前

直前

直前3

3

3

3試合

試合

試合

試合

52.2%

52.2%

52.2%

52.2%

51.0%

51.0%

51.0%

51.0%

19.0%

19.0%

19.0%

19.0%

直前

直前

直前

直前4

4

4

4試合

試合

試合

試合

52.6%

52.6%

52.6%

52.6%

51.3%

51.3%

51.3%

51.3%

18.6%

18.6%

18.6%

18.6%

直前

直前

直前

直前5

5

5

5試合

試合

試合

試合

52.3%

52.3%

52.3%

52.3%

51.1%

51.1%

51.1%

51.1%

18.5%

18.5%

18.5%

18.5%

直前

直前

直前

直前6

6

6

6試合

試合

試合

試合

51.5%

51.5%

51.5%

51.5%

50.1%

50.1%

50.1%

50.1%

17.4%

17.4%

17.4%

17.4%

直前

直前

直前

直前7

7

7

7試合

試合

試合

試合

51.3%

51.3%

51.3%

51.3%

50.0%

50.0%

50.0%

50.0%

16.7%

16.7%

16.7%

16.7%

直前

直前

直前

直前8

8

8

8試合

試合

試合

試合

51.6%

51.6%

51.6%

51.6%

50.5%

50.5%

50.5%

50.5%

17.3%

17.3%

17.3%

17.3%

直前

直前

直前

直前9

9

9

9試合

試合

試合

試合

51.4%

51.4%

51.4%

51.4%

50.4%

50.4%

50.4%

50.4%

17.1%

17.1%

17.1%

17.1%

直前

直前

直前

直前10

10

10

10試合

試合

試合

試合

51.6%

51.6%

51.6%

51.6%

50.4%

50.4%

50.4%

50.4%

17.2%

17.2%

17.2%

17.2%

直前N試合による比較

全体的にあまり数値が高くない。

全体的にあまり数値が高くない。

全体的にあまり数値が高くない。

全体的にあまり数値が高くない。

特に

特に

特に

(22)

ラベル別の結果

ラベル別の結果

ラベル別の結果

ラベル別の結果

N NN N 評価値評価値評価値評価値 解説解説解説解説 実況実況実況実況 感想感想感想感想 応援応援応援応援 野次野次野次野次 そのそのそのその他他他他 1 11 1 再現率再現率再現率再現率 91.0%91.0%91.0%91.0% 30.3%30.3%30.3%30.3% 5.1%5.1%5.1%5.1% 0.9%0.9%0.9%0.9% 6.7%6.7%6.7%6.7% 15.2%15.2%15.2%15.2% 1 11 1 適合率適合率適合率適合率 68.7%68.7%68.7%68.7% 30.7%30.7%30.7%30.7% 16.8%16.8%16.8%16.8% 3.8%3.8%3.8%3.8% 17.8%17.8%17.8%17.8% 22.5%22.5%22.5%22.5% 1 11 1 F値FFF値値値 77.6%77.6%77.6%77.6% 22.8%22.8%22.8%22.8% 5.4%5.4%5.4%5.4% 1.3%1.3%1.3%1.3% 6.4%6.4%6.4%6.4% 11.9%11.9%11.9%11.9% 2 22 2 再現率再現率再現率再現率 91.3%91.3%91.3%91.3% 26.5%26.5%26.5%26.5% 3.4%3.4%3.4%3.4% 0.4%0.4%0.4%0.4% 6.1%6.1%6.1%6.1% 14.9%14.9%14.9%14.9% 2 22 2 適合率適合率適合率適合率 67.8%67.8%67.8%67.8% 35.6%35.6%35.6%35.6% 19.6%19.6%19.6%19.6% 15.6%15.6%15.6%15.6% 21.2%21.2%21.2%21.2% 23.1%23.1%23.1%23.1% 2 22 2 F値FFF値値値 77.4%77.4%77.4%77.4% 20.4%20.4%20.4%20.4% 4.7%4.7%4.7%4.7% 0.8%0.8%0.8%0.8% 5.5%5.5%5.5%5.5% 14.3%14.3%14.3%14.3% 3 33 3 再現率再現率再現率再現率 91.4%91.4%91.4%91.4% 24.8%24.8%24.8%24.8% 3.3%3.3%3.3%3.3% 0.2%0.2%0.2%0.2% 4.2%4.2%4.2%4.2% 15.9%15.9%15.9%15.9% 3 33 3 適合率適合率適合率適合率 68.1%68.1%68.1%68.1% 38.0%38.0%38.0%38.0% 16.1%16.1%16.1%16.1% 5.6%5.6%5.6%5.6% 21.9%21.9%21.9%21.9% 20.3%20.3%20.3%20.3% 3 33 3 F値FFF値値値 77.5%77.5%77.5%77.5% 20.1%20.1%20.1%20.1% 4.7%4.7%4.7%4.7% 0.3%0.3%0.3%0.3% 5.2%5.2%5.2%5.2% 14.8%14.8%14.8%14.8% 4 44 4 再現率再現率再現率再現率 93.2%93.2%93.2%93.2% 22.3%22.3%22.3%22.3% 2.4%2.4%2.4%2.4% 0.7%0.7%0.7%0.7% 5.4%5.4%5.4%5.4% 12.9%12.9%12.9%12.9% 4 44 4 適合率適合率適合率適合率 67.8%67.8%67.8%67.8% 31.9%31.9%31.9%31.9% 16.3%16.3%16.3%16.3% 10.3%10.3%10.3%10.3% 23.7%23.7%23.7%23.7% 21.0%21.0%21.0%21.0% 4 44 4 F値FFF値値値 78.0%78.0%78.0%78.0% 19.5%19.5%19.5%19.5% 3.6%3.6%3.6%3.6% 0.9%0.9%0.9%0.9% 6.2%6.2%6.2%6.2% 11.9%11.9%11.9%11.9% 5 55 5 再現率再現率再現率再現率 93.2%93.2%93.2%93.2% 22.1%22.1%22.1%22.1% 1.8%1.8%1.8%1.8% 0.1%0.1%0.1%0.1% 5.0%5.0%5.0%5.0% 11.3%11.3%11.3%11.3% 5 55 5 適合率適合率適合率適合率 66.8%66.8%66.8%66.8% 27.4%27.4%27.4%27.4% 16.7%16.7%16.7%16.7% 2.1%2.1%2.1%2.1% 25.3%25.3%25.3%25.3% 21.9%21.9%21.9%21.9% 5 55 5 F値FFF値値値 77.4%77.4%77.4%77.4% 18.9%18.9%18.9%18.9% 2.8%2.8%2.8%2.8% 0.2%0.2%0.2%0.2% 6.2%6.2%6.2%6.2% 12.6%12.6%12.6%12.6%

解説はとてもよく当たるが、応援は全く当たらない

(23)

ー結論

生のデータを

のデータを

のデータを自分

のデータを

自分

自分

自分で

で振

振り

り分

分け

け、

、データセットを

データセットを

データセットを作

データセットを

作った

った

った

った

自動分類

自動分類

自動分類

自動分類を

を試

試みた

みた

みた

みた

—考察

・辞書作成

辞書作成

辞書作成があまりうまくいかず

辞書作成

があまりうまくいかず

があまりうまくいかず

があまりうまくいかず、

、よい

よい結果

よい

よい

結果

結果を

結果

を得

得られなかった

られなかった

られなかった

られなかった

のではないか

のではないか

のではないか

のではないか

・手法間

手法間

手法間では

手法間

では

では

では差

差があまりない

があまりない

があまりない

があまりない

・評価基準

評価基準

評価基準では

評価基準

では

では

ではMacroF

MacroF

MacroF値

MacroF

値が

が極端

極端

極端

極端に

に低

低かった

かった

かった

かった

—今後の課題

・対戦

対戦

対戦チーム

対戦

チーム

チーム

チームごと

ごとに

ごと

ごと

に比較

比較

比較

比較する

する

する

する

・まとめサイトにする際視覚化を行う

参照

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