著者

朴 炳宣 松下 光範

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

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本研究の目的は,内容情報に基づいたコミックのアクセスの実現である.これまで,コミックの内容情報を抽出する試みとして,コミックのレビューから記述的特徴に基づき特徴語群の抽出を行ってきた.しかし,抽出された特徴語群中の固有表現は,ユーザの知識によって得られる情報量が大きく異なる.本稿では,レビュー文から抽出された特徴語群に含まれる固有表現がコミックの特徴理解に及ぼす影響について調査した.

著者

山下 諒 朴 炳宣 松下 光範

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

巻号頁・発行日

vol.32, no.1, pp.WII-D_1-11, 2017

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<p>The purpose of this research is supporting information access based on the contents of comic books. To meet this purpose, it is necessary to obtain information related to the story and the characters of a comic. We propose a method to extract information from reviews on the Web by using term frequency-inversed document frequency (TFIDF) method and hierarchical Latent Dirichlet Allocation (hLDA) method, which intends to solve the problem. By using these methods, we build a prototype system for exploratory comic search. We conducted a user study to observe how a participant use the system. The user study showed that the system successfully supported the participants to find interesting unread comics.</p>

著者

山下 諒 朴 炳宣 松下 光範

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-D_1-11, 2017-01-06 (Released:2017-01-20)

参考文献数

29

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The purpose of this research is supporting information access based on the contents of comic books. To meet this purpose, it is necessary to obtain information related to the story and the characters of a comic. We propose a method to extract information from reviews on the Web by using term frequency-inversed document frequency (TFIDF) method and hierarchical Latent Dirichlet Allocation (hLDA) method, which intends to solve the problem. By using these methods, we build a prototype system for exploratory comic search. We conducted a user study to observe how a participant use the system. The user study showed that the system successfully supported the participants to find interesting unread comics.