Não Aqui!

昨年の話になりますが，Classias 1.1をリリースしました．ほとんどは，classias-tagのバグ修正，新しい機能の追加，使い勝手の改善が主です．

classias-tagには，失敗解析オプション（-f）を追加しました．失敗解析といっても，高度なことをやってくれるわけではなく，ラベル付け時に正解と食い違う事例のみを出力する機能です．classias-tagには，データ中のコメント行（#から始まる行）をそのままスルーして出力するオプション（-k）があるので，各事例を識別するような文字列をコメント行に入れておけば，どの事例で予測が失敗するのか調べることができます．

多クラス分類，もしくは候補選択ですべてのラベル付け候補に関する情報を出力するオプション（-a）を追加しました．ひとつの事例に対して，@boiと@eoiという行の間に，各候補がラベルとして予測されたかどうか（+もしくは-）が出力されます．タグ付けのスコアや確率を付与するオプション（-sもしくは-p）と併用すると，各ラベル候補がどのくらいの確信度だったのか確認することができます．

また，与えられていたデータに含まれていた正解ラベルをそのまま出力するオプション（-r）を追加しました．このオプションを使用しないと，classias-tagは予測されたラベルしか出力しませんが，-rを有効にすると，同じ行に正解のラベルと予測したラベルを並べて出力します．

[正解のラベル] [予測されたラベル]

正解のラベルと予測されたラベルが並ぶので，ラベル付けの評価（精度などの計算）を行うスクリプトが書きやすくなると思います．

classias-trainでは，候補選択において正しい候補が存在しない事例があるときに，データ読み込みでクラッシュする問題を修正しました．この問題は，東芝の若木さんに指摘していただきました．若木さんは，学習データの中でどの事例でクラッシュするのかを調べるために，二分法でクラッシュを再現しない事例を半分ずつ減らしながら，クラッシュを再現する事例を見つけ出したそうです．すごいです．

次は，新しい学習アルゴリズムをいくつか載せてみたいですが，もう少し先になると思います．