著者

浅水 悠子 上村 龍太郎

出版者

情報処理学会

雑誌

研究報告人文科学とコンピュータ(CH) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2010, no.5, pp.1-8, 2010-07-24

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本論文では,入力パターンの分類方法として,情報理論に基づく新しい手法を提案する.分類と可視化の方法は,入力パターンと競争ユニット間の相互情報量に基づいている.この相互情報量は,パラメータを制御することによって,変更することができる.これは,パラメータ値の設定によって,異なる最終的な結果を得ることができることを意味する.実験結果から,マップサイズが大きい場合においても,明確に分類することができることが明らかになった.また一方で,応用事例として,原作とそのメディアミックス作品の分析を行った.それまで原作とメディアミックス作品との間には,漠然とした 「違い」 と 「類似」 を見ることができていたが,それらを分析することができなかった.本手法を用いることによって,メディアミックス作品同士の関係を明らかにし,個々の作品を評価することができた.In this paper, we propose a new information-theoretic method to classify input patterns. The procedures of classification and visualization are based upon mutual information between input patterns and competitive units. This mutual information can be changed by controlling the spread parameter inside the mutual information. This means that different final results can be obtained, depending upon chosen values of the parameter. The choice of the final results is dependent upon different targets. We applied the information-theoretic method to the classification of Jules Verne's works. The experimental results confirmed that the information-theoretic method classified the works clearly. Even if the map size is excessive large, the clear and interpretable classification was possible.