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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
gamen.png

機能

Hubot を用いて対話的機能と定期通知機能を作成。

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

IT Media 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。

w2v.jpg

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
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