20190506: 機械学習を用いたSlack上の自動リアクションの考察¶

裏の理由¶

誰でもないが誰かのようにリアクションするをテーマとする。
SLACKのスタンプを自動でリアクションするBOTであり、「チャンネル毎」に適切なリアクションを行う。
SPAM検知の考え方を基とするつまりSPAM(そのリアクションをするか)とHAM(しないか)を学習する。この単位は「リアクション毎」である。
ポストのイベントを検出した際、本機構はすべてのスタンプに対してリアクションを行うべきかを判定する。結果、SPAMと判定された場合そのリアクションを行う。
学習は定期的なタイミングで一定期間のデータを分析する。例えば24時間ごとに「25時間前～1時間前のデータ」を分析対象とする
- リアクションのイベントがあったポストはSPAMとしての学習を該当のリアクションno SPAMとして学習させる
- 該当のリアクションがないものについては全てのリアクションに対してHAMとしての学習を行う

spamassassinの様なknownなSPAM判定ソフトウェアが利活用できないか検討した。