Shotaro Ishihara

# どんなもの？ 時系列に沿ったニュース要約タスクの検討論文。タスクの明確化や手法の精査、データセットの構築など。 https://www.insight-centre.org/sites/default/files/publications/examining_the_state-of-the-art_in_news_timeline_summarization.pdf

# どんなもの？ ニュース記事の言説を8種類ラベル付けしたコーパスを作成。SVM, NNなどで分類モデルも学習・検証している。GitHub (https://github.com/prafulla77/Discourse_Profiling) で公開。 http://faculty.cse.tamu.edu/huangrh/papers/acl20_news_discourse_structure.pdf

# どんなもの？ 時系列を画像に変換した上で、教師なし異常検知に落とし込んで解く話 https://arxiv.org/abs/2005.07031

# どんなもの？ FX取引で使われる「ローソク足チャート」の時系列データの水増し手法を提案。時系列分類のGAF-CNNを学習し、出力結果が変わらないようデータを編集する。ソースコードはGitHub (https://github.com/pecu/FinancialVision) で公開されている。 https://arxiv.org/abs/2005.06731

# どんなもの？ Minecraftを題材にした強化学習コンペ「MineRL」＠NeurIPS 2019について、開催側の視点での報告記事。計算資源や再現性の問題などに触れ、参加者が本質的な部分で競えるように工夫した点について述べている。 https://arxiv.org/abs/2005.06041

# どんなもの？ Adversarial Attacks & Defenses についてのPyTorchライブラリ「DeepRobust」。現時点で画像領域で10以上の攻撃・8の防御、グラフ領域で9の攻撃・4の防御のアルゴリズムを実装している。 arXiv: https://arxiv.org/abs/2005.06149 GitHub: https://github.com/DSE-MSU/DeepRobust

# どんなもの？ 米国の法案がロビー活動の影響を受けたか否かを機械学習で予測。多くのアルゴリズム✕ベクトル手法を試している。予測の要因分析やロビー活動開示法への貢献など、考察部分が面白い。 https://arxiv.org/abs/2005.06386

# どんなもの？ LREC 2020で開催された「ニュースからの社会政治イベントの自動抽出」に関するワークショップの報告。予測タスクだけではなく、データセット構築などの話題も。 https://arxiv.org/abs/2005.06070

# どんなもの？ NLPモデルに対する adversarial attack を実行するPythonライブラリ「TextAttack」 https://github.com/QData/TextAttack https://arxiv.org/abs/2005.05909

# どんなもの？ 犯罪記録や新聞のデータベースからの情報抽出の方法論について。Kaggle上などの複数のデータセットを統合し、LDAでのトピック分析や、TF-IDF & K-meansでのクラスタリングなどを実行している。 https://arxiv.org/abs/2005.00950