著者
近江 龍一 西原 陽子 山西 良典
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.31, 2017

Web上に投稿される情報の中には青少年にとって有害な情報,特に猥褻な意味を持つ言葉は直接記述されず暗喩により表現されることが多い.本研究の目的は暗喩を用いて表現されている有害な文に対してフィルタリングを行うことである.提案手法では有害表現が含まれる文をドメインごとに機械学習し有害表現の分類器を作り,有害表現をフィルタリングする.提案手法の有用性を評価する実験をR-18指定の小説を使い行った.
著者
山西 良典 大泉 順平 西原 陽子 福本 淳一
出版者
日本感性工学会
雑誌
日本感性工学会論文誌 (ISSN:18840833)
巻号頁・発行日
vol.15, no.1, pp.31-37, 2016 (Released:2016-02-26)
参考文献数
16

This paper describes linguistic features of generally unreadable person names, which are defined as “KIRAKIRA names,” and proposes a method to detect KIRAKIRA names based on the features. Through the discussions, the following eight features are founded as the linguistic features of KIRAKIRA names: 1) Too many Kanji characters, 2) Too many syllables, 3) Multiple usage of a common Kanji character, 4) Kanji variants are used, 5) The pronunciation of Kanji is generally unknown, 6) Too many stroke count for Kanji, 7) Mismatching of gender between a person and the name, and 8) The pronunciation of name equals an imported word. Based on the features, KIRAKIRA names are automatically detected by using Support Vector Machine. The experiments to detect KIRAKIRA names were conducted for 10,000 names. The results of the experiments showed 81.79% accuracy, 76.89% precision, and 91.84% recall.
著者
山西 良典 大泉 順平 西原 陽子 福本 淳一
出版者
日本感性工学会
雑誌
日本感性工学会論文誌 (ISSN:18840833)
巻号頁・発行日
(Released:2015-10-09)
参考文献数
16
被引用文献数
0 or 1

This paper describes linguistic features of generally unreadable person names, which are defined as “KIRAKIRA names,” and proposes a method to detect KIRAKIRA names based on the features. Through the discussions, the following eight features are founded as the linguistic features of KIRAKIRA names: 1) Too many Kanji characters, 2) Too many syllables, 3) Multiple usage of a common Kanji character, 4) Kanji variants are used, 5) The pronunciation of Kanji is generally unknown, 6) Too many stroke count for Kanji, 7) Mismatching of gender between a person and the name, and 8) The pronunciation of name equals an imported word. Based on the features, KIRAKIRA names are automatically detected by using Support Vector Machine. The experiments to detect KIRAKIRA names were conducted for 10,000 names. The results of the experiments showed 81.79% accuracy, 76.89% precision, and 91.84% recall.
著者
Shan Junjie 西原 陽子 山西 良典 福本 淳一
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.31, 2017

近年、アニメを代表とする日本のポップカルチャーが世界中に発展するに従い、日本語を勉強する人が増えている。学習者が増加すると共に、二つの問題が現れる。一つは教材が足りない事。二つ、伝統的な教材にはコミュニケーション能力への訓練が足りない事。 本研究は、豊かな音声や対話を含む日本アニメを新しい日本語勉強素材として、アニメの台詞を日本語各レベルとの内容を合わせ分析し日本語勉強者に向いて活用可能とする。
著者
山西 良典 大泉 順平 西原 陽子 福本 淳一
出版者
日本感性工学会
雑誌
日本感性工学会論文誌 (ISSN:18840833)
巻号頁・発行日
vol.15, no.1, pp.31-37, 2016

This paper describes linguistic features of generally unreadable person names, which are defined as "<I>KIRAKIRA</I> names," and proposes a method to detect <I>KIRAKIRA</I> names based on the features. Through the discussions, the following eight features are founded as the linguistic features of <I>KIRAKIRA</I> names: 1) Too many Kanji characters, 2) Too many syllables, 3) Multiple usage of a common Kanji character, 4) Kanji variants are used, 5) The pronunciation of Kanji is generally unknown, 6) Too many stroke count for Kanji, 7) Mismatching of gender between a person and the name, and 8) The pronunciation of name equals an imported word. Based on the features, <I>KIRAKIRA</I> names are automatically detected by using Support Vector Machine. The experiments to detect <I>KIRAKIRA</I> names were conducted for 10,000 names. The results of the experiments showed 81.79% accuracy, 76.89% precision, and 91.84% recall.
著者
山西 良典 鍵田 里沙子 西原 陽子 福本 淳一
出版者
日本感性工学会
雑誌
日本感性工学会論文誌 (ISSN:18840833)
巻号頁・発行日
vol.14, no.1, pp.29-35, 2015 (Released:2015-02-10)
参考文献数
19

This paper proposes a method to detect attractive phrases from musical lyrics. The method considers not only acoustic but also lyrical features which attract human attention. Through the interview on impression for lyrics, we have found that “uniqueness of co-occurred terms” and “repetition” significantly influence human attraction. Therefore, we modeled these linguistic expressions as mathematical features. The proposed method detected attractive phrases using support vector machine with the modeled features. The results of the model evaluation experiments showed the 69% accuracy and 86% precision. Moreover, the results were compared and discussed with the key sentences detected by the existing summarization methods. As the result of comparison, it is confirmed that the proposed method detected attractive phrases more accurate than the existing summarization methods.
著者
山西 良典 大泉 順平 西原 陽子 福本 淳一
出版者
Japan Society of Kansei Engineering
雑誌
日本感性工学会論文誌 (ISSN:18840833)
巻号頁・発行日
2015

This paper describes linguistic features of generally unreadable person names, which are defined as "<I>KIRAKIRA</I> names," and proposes a method to detect <I>KIRAKIRA</I> names based on the features. Through the discussions, the following eight features are founded as the linguistic features of <I>KIRAKIRA</I> names: 1) Too many Kanji characters, 2) Too many syllables, 3) Multiple usage of a common Kanji character, 4) Kanji variants are used, 5) The pronunciation of Kanji is generally unknown, 6) Too many stroke count for Kanji, 7) Mismatching of gender between a person and the name, and 8) The pronunciation of name equals an imported word. Based on the features, <I>KIRAKIRA</I> names are automatically detected by using Support Vector Machine. The experiments to detect <I>KIRAKIRA</I> names were conducted for 10,000 names. The results of the experiments showed 81.79% accuracy, 76.89% precision, and 91.84% recall.
著者
岡村亮吾 山西良典 加藤昇平
雑誌
第73回全国大会講演論文集
巻号頁・発行日
vol.2011, no.1, pp.247-249, 2011-03-02

これまで多くの作曲家がそれぞれの感性で様々な楽曲を作り出してきたが,作曲は高度な知識や経験を必要とし,音楽に対する特別な教育を受けていない者には取り組むことが困難な表現活動であった.この問題を解決する手法の一つとして,機械学習を用いた自動作曲システムが注目されている.本研究では,楽譜情報をモデル化し,マイニングにより特定の音楽ジャンルにおけるベースライン・ドラムパートの特徴を抽出した.これらの特徴を確率モデルにより学習することで,ユーザの入力した楽曲に対してジャンル毎の特徴を反映したアレンジを自動生成するシステムを提案する.
著者
多田 圭吾 岡村 亮吾 山西 良典 加藤 昇平
雑誌
研究報告音楽情報科学(MUS)
巻号頁・発行日
vol.2011-MUS-91, no.12, pp.1-6, 2011-07-20

近年,Desktop Music(DTM) 関連機器やソフトウエアなどの発展・普及により,音楽を嗜む一環として作曲が注目されているが,作曲は高度な知識や経験を必要とする.そこで本研究では,楽譜コンテキストのベイジアンマイニングに基づく自動伴奏付与システムを提案する.提案システムでは,音楽の時間的変動を楽譜コンテキストとして扱い,ベイジアンマイニングを用いて学習曲における音楽構成要素間の因果関係を学習する.提案システムは,ユーザの音楽経験の有無に関わらず,任意のニュアンスが付与された伴奏を生成する.伴奏生成実験および主観評価実験によって,入力されたメロディに応じて学習曲のジャンル的ニュアンス,および,印象的ニュアンスが付与された伴奏が生成されることを確認し,また既存システムとの比較実験により提案システムの高い有用性を確認した.
著者
山西 良典 杉原 健一郎 井上 林太郎 松下 光範
出版者
日本感性工学会
雑誌
日本感性工学会論文誌 (ISSN:18840833)
巻号頁・発行日
vol.14, no.1, pp.155-162, 2015 (Released:2015-02-20)
参考文献数
16

Comic has, recently, been known as one of the most beloved entertainment and affective medium in the world. This paper describes about extraction of Kansei highlight from comic using social data. There seems to be Kansei highlight that most people approve in comic, because several related books where impressive scenes and captions for a comic are gathered are published. Through the experiments on impressions, we obtained social data for comics. We used the social data to extract Kansei highlight from comic. Through the three types of experiments, we confirmed that social data was available for extracting Kansei highlight from comic. Moreover, we designed the interface of social reading system for comic considering interaction on existing social service. We believe that the extraction of Kansei highlight from comic using social data increases attraction of digital comic.
著者
山西 良典 古田 周史 福本 淳一 西原 陽子
出版者
Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics
雑誌
知能と情報 (ISSN:13477986)
巻号頁・発行日
vol.27, no.1, pp.501-511, 2015

インターネットの発展に伴って普及したWebレビューには,有用な情報が含まれている一方で不要な情報も含まれている.そのため,対象の評価視点および評価視点間の関係を捉えることは難しく,レビュー全文を閲覧することはユーザにとって大きな負担となる.本稿では,自由記述形式のレビューにおける評価視点とその評価視点間の関係が不明瞭という問題点を,レビュー構造の俯瞰によって解決可能であると考えた.提案手法では,評価視点の出現頻度とレビュー中の構文特徴を用いることで,レビュー構造の俯瞰に有用な呈示評価視点として,頻出の評価視点と頻出する評価視点に意味的に関連した評価視点を採択する.評価視点抽出実験の結果,評価対象の種別によらず,採択された呈示評価視点には高い適合率が確認された.そして,呈示評価視点採択時に用いた構文特徴を参照することで,獲得する評価視点間の関係の呈示を実現した.
著者
大谷 世紀 山西 良典 岩堀 祐之
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)
巻号頁・発行日
vol.32, no.1, pp.WII-N_1-10, 2017-01-06 (Released:2017-01-20)
参考文献数
17

Image database is one of the important research topics in image recognition. A manual collection of images would causes biased collection and a lot of human efforts. Huge image database where varied and many unbiased objects are stored is required for the image learning. Recent researches for image database try to automatically/semiautomatically generate image database. Here, it is important to remove noise images and this paper proposes an automatic generation method of the Web image database. The proposed method uses noise image removal by visual feature and semantic feature in a hybrid. However, which type of features, and how to combine the two types of feature are not clear and should be investigated. In this paper, six kinds of noise image detection method are prepared: The method using visual feature, the method using semantic feature, two methods using both features in parallel and two methods using both features in serial. Through the comparison in experiments, it was confirmed that the method using both visual and semantic features in parallel focusing on noise images showed over 82% Precision values,76% Recall values and 77% Fmeasure values in average. Also, the usability of the generated database for image recognition was confirmed through the experiments; It was equal to or higher than the human-made database. It was confirmed that the proposed method constructed precise image database full-automatically.
著者
多田 圭吾 岡村 亮吾 山西 良典 加藤 昇平
雑誌
研究報告音楽情報科学(MUS)
巻号頁・発行日
vol.2011, no.12, pp.1-6, 2011-07-20

近年,Desktop Music(DTM) 関連機器やソフトウエアなどの発展・普及により,音楽を嗜む一環として作曲が注目されているが,作曲は高度な知識や経験を必要とする.そこで本研究では,楽譜コンテキストのベイジアンマイニングに基づく自動伴奏付与システムを提案する.提案システムでは,音楽の時間的変動を楽譜コンテキストとして扱い,ベイジアンマイニングを用いて学習曲における音楽構成要素間の因果関係を学習する.提案システムは,ユーザの音楽経験の有無に関わらず,任意のニュアンスが付与された伴奏を生成する.伴奏生成実験および主観評価実験によって,入力されたメロディに応じて学習曲のジャンル的ニュアンス,および,印象的ニュアンスが付与された伴奏が生成されることを確認し,また既存システムとの比較実験により提案システムの高い有用性を確認した.Present days, more public interested in music focuses on composing as one of the forms to enjoy music. However, it is difficult for people who does not have sufficient musical experiences. Thus, we proposed an automated accompanying system focusing on bass and drums by using Bayesian mining of the score context. In this study, we explained themusical temporal variates as the score context, and learned the nuance of the music in the database using Bayesian mining. In a composing experiment, we obtained various accompanies depending on the music database used for learning, and thenuance of the music in the database. And, we confirmed the availability of the proposed system through three types of subjective evaluation experiment. We believe that this system enable us to compose music with accompany that has the nuance of the music in the database, even if user does not have much musical experimences or not.
著者
伊藤 雄哉 山西 良典 加藤 昇平 伊藤 英則
出版者
日本感性工学会
雑誌
日本感性工学会論文誌 (ISSN:18840833)
巻号頁・発行日
vol.10, no.3, pp.341-348, 2011 (Released:2011-12-28)
参考文献数
29
被引用文献数
2 or 0

This paper relates audio features based on fluctuation of music with sensibility evaluation about music as a component technology for an automatic song select system demanded on human sensibility evaluation. When people listen to music, they select a song considering both their own feelings at the time and sensibility evaluation about the song. We consider that sensibility evaluations of songs are influenced by the features based on fluctuation about both volume and pitch of the songs. Thus, we focus on features of fluctuation that contain a dynamic idea on music, and extract thirty six features of fluctuation about both volume and pitch from each songs using Fast Fourier Transform. On the other, we prepare a subjective experiment for plural songs using Semantic Differential method, and obtain the sensibility evaluation about each song. Then, we study the relationships between extracted features and sensibility evaluation about the songs with multiple discriminant analysis. As a result, high accurate discriminant hit-rates and low discriminant error are shown, therefore we suggest that audio features based on fluctuation of songs influence sensibility evaluation about the songs. Furthermore, we confirm the especial parameters related with sensibility evaluation about music while considering canonical variates which construct discriminant spaces.