池内 の履歴(No.18)

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• 池内 へ行く。
  • 1 (2019-04-25 (木) 06:35:43)
  • 2 (2019-04-25 (木) 06:40:02)
  • 3 (2019-04-25 (木) 10:50:14)
  • 4 (2019-06-04 (火) 02:54:12)
  • 5 (2019-06-12 (水) 12:23:17)
  • 6 (2019-06-20 (木) 06:17:57)
  • 7 (2019-06-26 (水) 06:15:10)
  • 8 (2019-06-26 (水) 12:28:25)
  • 9 (2019-07-05 (金) 06:48:48)
  • 10 (2019-07-18 (木) 06:25:45)
  • 11 (2019-07-31 (水) 06:29:36)
  • 12 (2019-08-07 (水) 03:49:51)
  • 13 (2019-08-07 (水) 08:16:28)
  • 14 (2019-08-08 (木) 01:37:51)
  • 15 (2019-08-20 (火) 04:03:41)
  • 16 (2019-09-03 (火) 01:39:04)
  • 17 (2019-09-12 (木) 01:38:42)
  • 18 (2019-09-18 (水) 06:46:35)
  • 19 (2019-09-22 (日) 05:17:20)
  • 20 (2019-09-24 (火) 04:07:06)
  • 21 (2019-10-07 (月) 02:10:06)
  • 22 (2019-10-31 (木) 01:56:41)
  • 23 (2019-11-15 (金) 01:56:16)
  • 24 (2019-11-26 (火) 05:45:13)

Schedule†

memo†

• nagisa vs macab

todo(19/9/3 ~)†

• 照らし合わせ
• データセット見直し(787/3,007[行], 19/9/18)

todo(19/7/11 ~)†

• 分類！分類！分類！
• 1/12分類完了(19/8/6)
• 3/12分類完了(19/8/7)
• 9/12分類完了(19/8/20)
• 12/12分類完了(19/9/2)

todo(19/7/4)†

• 分類できるようにデータ成形

todo(19/6/26)†

• 要件文を増やすためにデータを準備(10倍目指して)
  • 厚生労働省以外も探す

todo(19/6/20)†

• カテゴリ間で重複するワードを調査（2つの要件分類で共通，3つで共通，・・・全部に共通して登場）
• 要件文を増やすためにデータを準備

todo(19/6/12)†

• 要件ごとにtfidf
• 精度いいやつの件数減らしてまわす

todo(19/6/4)†

• tfidfを使う
  • 各要件にまたがる単語を除く
  • 1文字のみをやひらがなを削除