アンケートの自由記述の可視化

改善してほしいポイント

手動でラベルをつけて機械に学習させる「教師あり学習」が弊社の用途に合うものでしたが、取得したデータが少ないカテゴリーの精度が高くありません（仕方ない問題でありますが）。
また、やむなくデータの水増しを行った場合の汎化性能（新しいデータに対する精度）を評価する機能がなかったため、更に深い分析を行うために、学習したモデルで新しいデータを評価できるようにしていただけると、使いやすくなるかと思います。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

今まで自社で取得したアンケートを分類するのを人力で行っておりましたが、YOSHINAを使うことで約8割の精度で分類をすることができるようになりました。
データの少ないカテゴリーに関しては誤った分類をしてしまうことがあるため、まだ目視を挟む必要がありますが、分類に使う作業時間が短縮されました。

検討者へお勧めするポイント

大量のテキストを保有している企業におすすめします。