企業の不芳情報の自然言語解析が始まる

ランニングできず　英語できず

(1) 職場で企業の不芳情報の自然言語解析を求められる。今回は不芳情報の言葉の種類と倒産との関係を調べるだけなので所謂Bag Of Wordの頻度分析となる。この様な初歩的な事が分析可能である事が現場では分らなかったらしく長く放置していたとのこと

前にWord2vecの分析に使ったmecabで形態素解析をLinuxに入れる準備をする。

さらにXgboostでの顧客諾否のデモを行い、この精度や運用や将来の方向についLINIX＋python＋OpenなAIモデル導入が主流である事を説明する。少しはAIの潮流について印象を与えたかもしれない。

(2) Lie群のNTMモデルについて資料作成にて、DeepLearningの精度や安定性を論じるにはLie群の知識が必要と思い、長らく放置してきた「情報幾何学」を読むことにしたが、まず簡単な読み物として「曲がった空間の幾何学」を読みはじめる