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

小川 明水 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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動画・イラスト・音楽・小説などのコンテンツを投稿・閲覧するCGMサイト(Consumer GeneratedMedia)が人気である。CGMサイト内で人気を得たコンテンツが,ネットや実世界に広がるようになっている。例えば人気を得たオンライン小説が,漫画やアニメになり,多くの閲覧者を得ている。内容が多様で,かつ品質が均質でないオンライン小説群から,人気小説の傾向(流行の傾向)を抽出したり,将来人気となる小説を見つけることが出来れば,商機に繋がる。オンライン小説では,ある人気小説に触発された作家が,その人気小説のオマージュ小説を投稿することで,流行が始まることが有る。本研究では,ある人気小説に触発されて次々と生み出される小説群の繋がりを創作の連鎖と呼ぶ。本研究では,オンライン小説の将来流行予測や人気小説発見を行う前提として,小説の連鎖関係に基づくオンライン小説の傾向を分析する。

著者

フラナガン ブレンダン 殷 成久 鈴木 孝彦 廣川 佐千男

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 (ISSN:18840930)

巻号頁・発行日

vol.2013, no.4, pp.1-6, 2013-03-14

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An important issue in education systems is the ability to determine the characteristics of a learner and then to provide suitable guidance in response. In this paper a system was built to classify a learner's errors into categories (Kroll 1990, Weltig 2004) with the purpose of identifying the error characteristics of a learner studying English composition. More specifically, machine learning was undertaken on the writings of learners on the Lang-8 foreign language learning community site.