著者

堺 雄之介 伊東 栄典

出版者

情報処理学会九州支部

雑誌

火の国情報シンポジウム論文集

巻号頁・発行日

vol.2021, no.2, pp.1-4, 2021-03-01

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近年ネット上では,オンラインの小説投稿・閲覧サービスが人気である.人気が出たオンライン小説は,紙の小説本として書籍化されて販売されることも多い.大人気の小説は,漫画やアニメの原作になることもある.CGM型のオンライン小説投稿・閲覧サイトでは,誰もが小説を投稿できるため,膨大な数の小説がサイト内に存在する.より早く,小説が人気になることを機械的に予測できれば,書籍化や漫画原作などのビジネスとして利益となる.読者には人気小説の検索や推薦が出来る.作者には,人気小説となるための指針を提供できる.本研究では,小説のメタデータ(タイトル・作者・あらすじ・キーワード)と小説本文の冒頭部分を用いて,その小説の人気度を推定する.本論文では,人気度の推定手法について報告する.

著者

堺 雄之介 伊東 栄典

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会研究会資料 知識ベースシステム研究会 124回 (2021/11) (ISSN:24364592)

巻号頁・発行日

pp.17-22, 2021 (Released:2021-11-15)

著者

堺 雄之介 竹内 幹太 伊東 栄典

雑誌

研究報告知能システム(ICS) (ISSN:2188885X)

巻号頁・発行日

vol.2021-ICS-203, no.9, pp.1-5, 2021-06-25

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近年,SNS での誹謗中傷やいじめ,それを原因とする自殺が問題になっている.動画サービスでも,視聴者が投稿するコメントが荒れ,誹謗合戦になることも発生している.本研究では,機械学習による動画サイトにおけるコメントが誹謗中傷状況にあることの検出を目指す.対象とする動画サイトは YouTube を想定している.コメントが荒れている動画を人力で見つけ,そのコメントデータを正例とする.また荒れていない一般動画のコメントを負例とする.これらのデータを機械学習に適用して炎上状態発見器を作る.機械学習を適用するには,対象のベクトル化と,判別アルゴリズムが重要である.本論文では,コメント収集手法,コメントの炎上判定,ベクトル化,アルゴリズムについて,検討内容を報告する.

著者

堺 雄之介 伊東 栄典

出版者

電気・情報関係学会九州支部

雑誌

電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.72, no.10, pp.586-587, 2019-09-28

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大衆の動向が把握できれば商機につながる。そのため,Googleトレンドでは利用者が入力する検索語の傾向が提供されている。またTwiiterに投稿したテキストを分析による流行語分析も行われている。ヤフー社が提供するYahoo!知恵袋では,身近な話題から大きな話題まで自由に質問と回答が行われている。本研究ではYahoo!知恵袋の質問文を対象に,分野毎かつ月毎の流行語の分析を行う。単純な単語の出現頻度による分析に加え,単語の分散表現による類似語抽出からの類似単語集約によるトレンド推移も分析した。