モチベーション

新聞に対するポジティブな意見

• いろいろな情報が集まっており非常に有用
• 毎日更新されており新しい情報を仕入れることができる

新聞に対するネガティブな意見

• 自分から能動的に読みに行く必要がある (Pull 型)
• ニュース量が膨大で自分が読みたい記事を探しづらい

作ったもの

Slack 上の会話から、興味ありそうなニュースをつぶやいてくれる Hubot。

機能

Hubot を用いて対話的機能と定期通知機能を作成。

対話コマンド

• maki news => 過去の自分の発言と最も関連があるニュースを教えてくれる
• maki news TEXT => 入力したテキストと最も関連があるニュースを教えてくれる

定期配信

• チャットルームの発言最新N件と最も関連があるニュースをCronで定期配信

構成

• 学習: ニュース記事 => 特徴ベクトル化
• 適用: チャット過去ログ => 類義語追加 => 特徴ベクトル化 => モデルに対して類似文書検索

類義語追加

問題点: 学習データに無い単語から推薦ができない

ニュースサイトのニュースタイトルを 3 年分スクレイピングし、word2vec で学習、類似語を列挙可能にした。

特徴

Jubatus の強み

• オンライン学習
  • ニュース記事が配信されるたびに学習
    • スクレイピング -> モデル更新

読売新聞データの活用

• Pull 型ニュースから Push 型ニュースへ

新規性

• 過去の発言から類語を作って (word2vec) 直接つぶやいてなくても興味ありそうなニュースが拾える
  • チャット常駐push型ニュースである
    • オススメニュース配信アプリ => 別アプリ開かないといけない、めんどくさい
    • チャット => 毎日見てる、気軽