著者
Yamaguchi Tsutomu Matsuo Mari Sakaoka Naomi Brown Anthony
出版者
長崎大学教育学部政治学研究室
雑誌
架橋
巻号頁・発行日
vol.13, pp.87-110, 2013-03-31

日本語版は関連リンクhttp://hdl.handle.net/10069/25655参照のこと。
著者
西永 亮
出版者
政治思想学会
雑誌
政治思想研究
巻号頁・発行日
vol.10, pp.426-457, 2010-05

政治思想学会研究奨励賞受賞論文
著者
市川 真未 Mami ICHIKAWA
出版者
創価大学日本語日本文学会
雑誌
日本語日本文学 = Studies in Japanese Language and Japanese Literature (ISSN:09171762)
巻号頁・発行日
no.29, pp.59-67, 2019-03-18

本稿ではTwitter、ブログ、ドラマなどからマウンティングと意図された、またはそう捉えられた発話を取り上げ、その特徴をLeech(1983) のPoliteness principleを用いて考察した。その結果、自身の優位性を示すことに重点を置いた明示的なマウンティングから、見せかけのポライトネスを見せつつ暗示的に攻撃するものまで幅広く存在することが分かった。また、参与者B にとってデリケートな話題であると知りながらあえてその話題に触れる、ポライトな言語行動が期待されている場面で最大限に賞賛を行わない、感謝表明の代わりに不満表明をする、賞賛発話の中で否定語彙を使用するなどの特徴も見られた。
著者
福島 恵 Megumi Fukushima
出版者
学習院大学史学会
雑誌
学習院史学 = Gakushuin historical review (ISSN:02861658)
巻号頁・発行日
no.43, pp.135-162, 2005-03-20

論説(Article)
著者
吉祥 瑞枝
出版者
研究・技術計画学会
雑誌
年次学術大会講演要旨集
巻号頁・発行日
vol.25, pp.1047-1050, 2010-10-09

一般講演要旨
著者
岡田 一次
出版者
札幌博物學會
雑誌
札幌博物学会会報
巻号頁・発行日
vol.15, no.1, pp.33-39, 1937-07-30
著者
下窪 聖人
出版者
法政大学大学院情報科学研究科
雑誌
法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編 (ISSN:24321192)
巻号頁・発行日
vol.16, pp.1-6, 2021-03-24

In recent years, E-book provides many opportunities that people read books during a commute or break time. Though an E-book reader provides some useful functions for reading the books. This system enables a new function of recommending illustrations during one is reading. This is achieved by calculating cosine similarity which uses the BERT based distributed representation of each scene. There are mainly 4 steps: (1) this system divides texts into some scenes by TopicTiling; (2) the important sentences are extracted by using BERT for each scene; (3) subjects, verbs, and objects are extracted using MeCab and CaboCha; and (4) the system recommends appropriate illustrations by calculating similarity between the sentences by using the analysis results and image titles. As expected, this system can recommend illustrations for a reader to form the image when he is difficult to understand E-book in only text content. These recommended illustrations are original from the illustrations of the web site “irasutoya”. As a result of the experiment, the accuracy of the illustration’s recommendation was about 72.0 percent. This result was obtained by using CNN to convert the image style of both the original and the recommended illustrations, and then evaluating them by SSIM.