大東
大東/活動報告†
テンプレート†
11/30†
- 既存研究がどういう処理をしているのかまず理解しましょう．
- 既存研究はあくまで英語向けの品質モデルでの分類を行っていたが，日本語版でISO25010が適している理由を，しっかり説明できるようにしておかなければならない．
- NTTデータ以外で分類を行っていたが，NTTは入れましょう(東芝は抜くかも)
- 最終的な結果の出し方として，あくまで文書全体から非機能要件がどれだけ取れているかを出して，考察の一部として企業ごとの結果を出せば良いのではないか．
11/14†
- 次回の目視照らし合わせ(要件書２件分)の準備を行った．
11/12†
- テストデータと訓練データを均等に割り振るように設定を行った．
11/8†
- システムごとの要件文書のカテゴリ分けは無理があることがわかった．
- 現在，所持している目視結果の製造元を特定した．
11/7†
- 目視数を増やした．
- 第１版の要件数，各分類の数を出してみた．
11/6†
- 目視数を増やした．
- 山崎さんとの照らし合わせを進めた．
- ラベルづけの正解不正解は別として，ある程度の基準を決めて分類を行わないと日によって似た要件文でも分類のラベルが変わってしまう，
11/5†
11/2†
- 来週から3年生の分類バイトを開始することになった．
- 山崎さんとの照らし合わせを再開した．
- 分類を行う際に訓練データとテストデータにラベルを均等な数割り振るようにする必要がある．
11/1†
- 8分類以外のその他枠にwikipediaのコーパスを採用してもいいかも．
- 3年生に分類してもらう要件書も同じシステムどうしのグループでまとめたほうがいい．
10/30†
- 目視データがあとどれだけ必要か考えて3年生の目視スケジュールを立てる必要がある．
- 目視データの下準備をしておく必要がある，
10/25†
- その他にあたる分類を用意できていないためRecall,Accuracyが実質出せていない．
- 分類データが足りないため，3年生に協力を要請する必要がある．
10/24†
- 分類した全ての要件文を用いて，正答率,precision,recallを出してみた．
- 現段階では前処理になんの変更も加えていないため，次はtf-idfで重み付けを行う．
10/23†
- csv内の分類に必要な要件文のみを取ってくる処理を行った．
- bowの下処理までが終わった．
10/15†
- pythonでcsvファイルを読み込んで各要件文から品詞抽出を行った．
10/9†
9/21†
- やらなければならないことが少しずつ把握できてきた.
9/20†
- 学習させるデータに正解のラベルをつけて学習を行う.
- これを繰り返し行うことで正解データの特徴を認識し,新しい入力が正解データであるかを判別できるようになる.
- 学習させるデータにラベルをつけずに学習させる.
- 正解がわからない状態で学習を続けるため,データの相関関係の発見などに向いている.
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