An Influence Estimation Method in Twitter Considering to Range of Influence

影響力の範囲を考慮したTwitter における影響力推定手法

第14回情報科学技術フォーラム講演論文集

第14回情報科学技術フォーラム講演論文集


Denoising techniques for flaming analysis of BBS

掲示板における炎上分析のためのノイズ除去手法

第14回情報科学技術フォーラム講演論文集

第14回情報科学技術フォーラム講演論文集


Category Classification of New Words Robust to Segmentation Errors

分割誤りに頑健な新語のカテゴリ分類

第14回情報科学技術フォーラム講演論文集

第14回情報科学技術フォーラム講演論文集


Illegal Movie Detection by Using Comment Distribution Based on Temporal Correlation in NicoNico Douga

ニコニコ動画におけるコメント分布の時間に基づく相関に着目した動画の不正検出

Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

Recently, the video sharing site such as NicoNico Douga or YouTube are used for various use by individual and corporation. The authors of the video often make a profit by uploading video. However, because the video rating method is based on the frequency of looking and listening or the number of posted comments, the rating of the video can be intentionally increased by the author. We proposed the illegal video detection method by focusing on the correlation of temporal comment distribution rather than the frequency of looking and listening. The success detection rate was compared the proposed method with the baseline binary classification method by using machine learning based on the word feature.

近年，YouTubeやニコニコ動画をはじめとする動画共有サイトは，プライベートの公開や企業の宣伝活動，最新のニュースなど，個人・法人を問わず様々な用途で活用されており，動画の広告報酬等で収益を上げているユーザも少なくない．しかし，再生数などをもとに動画の評価が行われるため，恣意的に再生数・コメント数を増やすといった不正な方法により，動画の注目度上げることができてしまう． 本研究では再生数やコメント数の多さではなく，ニコニコ動画に対して投稿されたコメントの時間的な分布の相関に着目し，動画の不正検出手法を提案する．ベースラインとして，動画が不正かそうでないかを，動画に対して投稿されたコメント中の単語を素性とした機械学習による二値分類に基づく手法を用い，検出精度について提案手法との比較を行う．


Automatic Font Generation Based on On-yu

音喩表現に基づく書体デザインの自動生成に関する研究

情報処理学会全国大会講演論文集

情報処理学会全国大会講演論文集


書き込みのエントロピー に着目した速報スレッド における 盛り上がり要因の分析

書き込みのエントロピー に着目した速報スレッド における 盛り上がり要因の分析

言語処理学会第21回年次大会発表論文集

言語処理学会第21回年次大会発表論文集

The Association for Natural Language Processing


顔文字のパーツの種類と表情の強弱に着目した顔文字表情推定

顔文字のパーツの種類と表情の強弱に着目した顔文字表情推定

言語処理学会第21回年次大会発表論文集

言語処理学会第21回年次大会発表論文集


若者言葉の意味と感性を考慮した標準語への変換手法

若者言葉の意味と感性を考慮した標準語への変換手法

言語処理学会第21回年次大会発表論文集

言語処理学会第21回年次大会発表論文集


歌詞検索に必要な内容語数の分析およびクエリ拡張手法の提案

歌詞検索に必要な内容語数の分析およびクエリ拡張手法の提案

Journal of Shikoku-Section Joint Convention of the Institutes of Electrical and Related Engineers

電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

本研究は間違いの含まれる入力クエリの検索可能最低クエリ数を調べることにより検索システムの効率化や柔軟で強固な検索システムの作成の参考になるデータをとることを目的とした．誤り歌詞片を用いた評価実験の結果，必要な最小内容語数は平均4単語となった．


LDPC符号とハミング符号を用いた補助情報を伴う符号化システムの性能評価

LDPC符号とハミング符号を用いた補助情報を伴う符号化システムの性能評価

情報・システムソサイエティ・学生ポスターセッション予稿集

情報・システムソサイエティ・学生ポスターセッション予稿集

近年, インターネットの普及により通信する情報量 が増加しているため, 情報を効率良く送信されるため の情報圧縮技術が求められている. その中で, 1975年 にWyner[1], Ahlswede and Körner[2]らが補助情報 を伴う符号化システムの許容伝送率領域の証明した. しかし, 彼らの論文において誤り訂正符号などを実際 に使用しての実験は行なわれていない. そこで本稿は, 補助情報を伴う符号化システムにお いて主符号化器にLDPC符号, 副符号化器にハミング 符号を使用した場合の性能評価を行なう.


知覚ハッシュに よ る 類似画像検索

知覚ハッシュに よ る 類似画像検索

情報・システムソサイエティ・学生ポスターセッション予稿集

情報・システムソサイエティ・学生ポスターセッション予稿集

近年，インターネットの普及により個人が触れることのできる画像データの量が膨大に増えている．それに伴い，画像から類似している画像を検索する類似画像検索の需要も増している．本研究では知覚ハッシュを使い，従来手法のグレースケールの代わりに3チャンネルのカラー情報を用いることで，人間の感性に近い類似画像検索を目標としている．


ナイーブベイズ法を用いたTwitterによる性格推定

ナイーブベイズ法を用いたTwitterによる性格推定

言語処理学会第20年次大会予稿集

言語処理学会第20年次大会予稿集

本研究ではTwitterを利用し，Web上のツールを用いてエゴグラム分析を行ったユーザアカウントを対象に投稿内容を収集し，投稿内容に出現する単語を素性としてナイーブベイズ法による機械学習をおこない，投稿内容から性格の自動分類することを目的とする．


アーティスト評判分析に有効な特徴表現の抽出

アーティスト評判分析に有効な特徴表現の抽出

言語処理学会第20回年次大会予稿集

言語処理学会第20回年次大会予稿集

本研究では，n-gram出現頻度に基づき，アーティストに関するつぶやきデータから，評判分析に有効な特徴表現を抽出する．さらに，特徴表現に後続する単語を素性として，Support Vector Machine による機械学習によるカテゴリ分類をおこなう．評価実験の結果，アーティスト/カテゴリごとに差は出たものの，約80%の正解率で分類できることがわかった．


歌詞における聞き慣れない表現と誤りとの関連性の分析

歌詞における聞き慣れない表現と誤りとの関連性の分析

言語処理学会第20回年次大会予稿集

言語処理学会第20回年次大会予稿集

本稿では，歌詞において特徴的な表現について，歌詞コーパスとWeb コーパスにおける出現頻度を比較することで分析する．また，聞き慣れない表現と誤りが起こるフレーズとの関連を，実際に楽曲の歌詞の書き起こしをおこなうことで得た歌詞片を用いることにより調査し，歌詞に特徴的な表現との比較もおこなう．


Identification method of author of illustration with using the face of the anime character

キャラクタの顔を用いたイラスト画像の作者識別

HUMAN COMMUNICATION GROUP SYMPOSIUM 2013

本研究では，キャラクターを描いたイラスト画像に対し，顔部分に着目し，特に，目の部分からエッジ特徴量(Line Percent: LP)を抽出し，その書き込み具合をもとに，イラストレーター特有の特徴を見出して作者識別を行う． 人による識別と，LPに基づく自動識別実験をおこない比較した結果，人による識別と同等とまではいかないが，ある程度の識別率を得ることができた．このことから，イラスト画像における部分的な書き込み具合を特徴量として用いることで，ある程度の精度での作者識別が可能なことがわかった．


Estimation of Intimacy between Characters in a Play Based on Response Rate

返答率に基づく演劇中の登場人物間の親密度推定

In this paper, we focused on the conversation sentences in a script and tried to obtain the relationships between the characters in the play. Generally, we understand the personalities of the characters and the relationships between them according to what they speak and how they behave in the story. Generally, we understand the personalities of the characters and the relationships between them according to what they speak and how they behave in the story. Therefore, we thought to use the emotional expressions in the dialogue sentences in the script to obtain the personalities of the characters and their relationships. There are many more elements except for emotional expressions in the conversations and we thought that such elements would be useful to predict interpersonal relationships. In this paper, we proposed a method to extract intimacy degree that is one of the most important elements in interpersonal relationships. We obtained the intimacy degree of the characters by calculating a response rate based on the speech frequency and the number of responses for the dialogue sentences between those characters. We constructed a corpus that collected dialogue sentences from the scripts and analyzed the effectiveness of the intimacy degree calculated by the proposed method by using the corpus.

本稿では，台本の会話文に着目し，演劇の登場人物間の人間関係を獲得することを試みた．一般に，我々は登場人物のセリフや行動を基に，人物像や人間関係を理解する．演劇の場合，一つにはその構造上の理由から，登場人物の感情は，映画やテレビドラマに比べるとより明白に表現される．舞台の上で演じる役者にとって，全観客に表情を使って感情を伝えるのが難しいからである．そのため，人間関係や人物像を得るために台詞中の感情表現を用いることが考えられる．人間同士の会話には感情表現以外の要素が多く含まれており，それらは，人間関係を推測するのに役立つ．本研究では，人間関係に最も重要であると考えられる「親密度」を，台詞から抽出する手法を検討する．登場人物間の会話文に対して，発話頻度と返答数に基づく返答率を計算することにより，登場人物間の親密度を得た．シナリオから対話文を収集したコーパスを構築し，提案手法により計算した親密度の有効性を分析した．


俗語の出現頻度と文末表現の関連性に関する分析

俗語の出現頻度と文末表現の関連性に関する分析

平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

平成25年度電気関係学会四国支部連合大会講演論文集

近年，スマートフォンなどの携帯型端末の爆発的な普及に伴い，Twitterやfacebookを始めとするSNSやブログサービスなどの利用者が増加している傾向にある．それにより，現在ネット上にはSNSなどから得られる膨大なテキストデータが存在している．これらのテキストデータでは，俗語と呼ばれているくだけた表現が多く用いられている．そのため，俗語が使用されているテキストデータを分析して情報抽出を行う場合，形態素解析誤りが影響し，信用できる結果が得にくい．しかし，現代の言葉を理解する研究は評判分析など様々な場所で応用できるものとして非常に重要であると考えられる．そのため，現代の言葉の特徴である俗語を分析し理解する研究は非常に重要であると考えられる．本論文では，ブログにおける文章の文末表現の混合率および変移率に着目し，俗語が表れやすい文章がどのような特徴を有するのかを分析する．


Steganography using Coding with Cost Function

コスト付き符号化を用いたステガノグラフィ

電子情報通信学会技術研究報告

Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

In recent years, the techniques that make communication safety are getting important as network communication advances. Cryptography cannot always meet this demand. Steganography can take measures to meet this situation. LSB substitution is the well-known technique of steganography. But it excludes the possibility of error bit generation, so that many techniquesbased on LSB substitution have been proposed. This paper propose the steganography using coding with cost function that convert embedded information to error pattern and embed it by exclusive or. Then this paper also shows that it can approach to theoretical bound asymptoticallyby numeric calculation.

近年, ネットワーク通信の発展に伴い, 安全に通信を行う技術が重要になっている. この要求に対して暗号技術が必ずしも満たすとは限らない. この対策として, 通信秘匿技術であるステガノグラフィがあり, 一般的な手法にLSB法が知られている. しかし, LSB法は誤りビットの発生について考慮されていないため, これまでにLSB法を基に誤りビットを考慮した多くの手法が提案されてきた. 本論文では, コスト付き符号化を用いて埋め込む情報を誤りパターンに変換し, 排他的論理和によって埋め込むステガノグラフィを提案する. また, 数値計算によって理論限界$R= H(Delta)$まで漸近的に近づけることができることを示す.


ニコニコデータセットを用いた視聴者の感情を考慮した動画推薦アルゴリズムの提案

ニコニコデータセットを用いた視聴者の感情を考慮した動画推薦アルゴリズムの提案

IDRユーザフォーラム 2022

IDRユーザフォーラム 2022


個性を反映した対話モデルにおける発話文の感情及び性格推定

個性を反映した対話モデルにおける発話文の感情及び性格推定

One of the factors that enable humans to interact with AI in a more friendly manner is personality, and since the personalityrequired of AI varies depending on the situation and context, a mechanism is needed that allows AI to switch between different personalities depending on the person with whom he or she is interacting. In this study, we use a Japanese language Transformer Encoder-decoder dialogue model (japanese-dialog-transformers) and aim to construct a dialogue model that reflects the personality of the target person by fine-tuning the interview dialogue data. By analyzing the output of the proposed dialogue models using the MBTI estimation model and the sentiment analysis model, we evaluate the consistency of the personality and discuss the differences and similarities among the dialogue models.

人間がAIとより親しみのある対話をするための要素の一つとして個性が挙げられる．AIに必要とされる個性は場面や状況によって異なるので，対話する相手に応じて個性を切り替えられるような仕組みが求められる．本研究では日本語Transformer Encoder-decoder対話モデル(japanese-dialog-transformers)を使用し，インタビュー対話データでファインチューニングすることで，対象となる人物の個性を反映した対話モデルの構築を目指す．提案する対話モデルから出力される発話文をMBTI推定モデルや感情分析モデルによって分析することで性格の一貫性の評価及び対話モデル間の差異や共通点について考察する．


ビット演算に基づく高速な音声ドキュメント検索語検出

ビット演算に基づく高速な音声ドキュメント検索語検出

第8回音声ドキュメント処理ワークショップ

第8回音声ドキュメント処理ワークショップ