• コラム
  • 2019.09.18

培ってきた自然言語処理のスキルが、ビジネスにどれだけ活かせるか知りたい
〜2019年 インターンシップ インタビュー③〜


自然言語処理

産学連携

エンジニアリング

活躍中のサマーインターン3名へのインタビュー、ついに最後の1名となりました。
どういうテーマに取り組んでいるの?Insight Techの雰囲気は?実際インターンに来てみて良かったことは?などなど、その想いを探っていきます!

これまでの記事はこちら:
● 自然言語処理に取り組む企業で、同世代の仲間と一緒に学びたい
〜2019年 インターンシップ インタビュー①〜

 
● 学部でできなかったことに挑戦したい
〜2019年 インターンシップ インタビュー②〜

 

最後となる第三弾としてご紹介するのは、今回のインターンの中では唯一の学部生で、感情の申し子、東京工科大学学部4年の町田さんです。

 インターンのきっかけは学会での出会い

ーーまずは簡単に自己紹介をお願いします!

東京工科大学 B4の町田と言います。出身は群馬県で、今は大学の近くで一人暮らしをしています。趣味は暇な時があったら料理をすることや、ポケモンGoをよくしながら街を徘徊してます。

ーー徘徊しているのを見かけても声をかけないようにします!
大学ではどういった研究をされているのですか?

絵文字を使ったテキストからの感情分類というテーマで研究をしています。絵文字を含んでいる文章には、感情に作用するような共通の因子がないのかといったことを分析しています。絵文字が使われている文ならなんでもいいのですが、収集のしやすさからTwitterのつぶやきを使ってます。

ーー絵文字はいろんな使われ方をしていて、なかなか難しいですよね。
そんな中、Insight Techのインターンへ応募をしたきっかけ、目的は何でしょうか?

言語処理学会第25回年次大会のスポンサーブースで知りました。そのあとインターン応募の時期になった時にTwitterのリツイートで回ってきてそこから応募しました。自分の培ってきた研究のスキルがどれだけ活かせるのかと、自然言語処理がビジネスでどのように使われているのかなど知りたかったのが応募の動機です。

真剣にPCと向き合いながら作業をすすめる町田さん

 ベンチャーはもう少し騒がしいものだと思っていた

ーーここからは実際にインターンに参加してからのお話を聞かせてください。
まず、インターンで取り組んでいるテーマを教えてください!

不満データへの極性分類・感情分類をテーマに行なっています。ネガティブ・ポジティブ・ニュートラルの3分類と、ネガティブを4つに細分化させた低不満・嫌気・あきらめ失望・怒りの分類を行なっています。

ーーInsight Techや他のインターンの雰囲気はどうですか?

意外と静かだったのが最初の印象です。もっとベンチャーなら騒がしいかと思ってました。あと朝が早いです。八王子からきているので毎朝満員電車です。他のインターン生とは研究の分野が一緒なので、そういうところで話が合うのはすごくいいですね。

ーー他のインターンとも密に話しながらすすめられているんですね。

作業中に思考を巡らせている町田さん

 不満データは綺麗な文章で、分析がしやすい

ーーインターンに参加する中で、よかったことや学んでいることはありますか?

よかったことは不満データに触れられることですね。綺麗に整えられるような仕組みがあるので、比較的自分の扱っているデータよりも綺麗な文章で分析しやすいものです。学んでいることは、研究とは違って短期間のうちに成果をあげることと、それを引き継げる形にするためのフォルダ管理などですかね。研究だとファイルが乱雑しがちなので。。。

ーー交通面での不満などはありましたが、この際なのでInsight Techに対する不満も教えてください!買い取りますので!

隣の空気清浄機効果があるのかわからないです。喋るはずなのに喋らないし。

ーー最近会社で購入した空気清浄機、効果があると信じています。確かにたまには喋ってほしい。
改めて、最後に一言お願いします!

社会に役立てるんで僕にだけデータください!!!!!!!!!!

3人のインターンで楽しそうに会話している様子

町田さん、ありがとうございました!

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