2013年度4年生前期ゼミ
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* 出欠 [#tba4d98a]
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||4/12|4/16|4/23|4/26|5/7|5/10|5...
||合同|単独|単独|合同|単独|合同|合同|単独|単独|合同|単独|...
|岩佐|就活|×|○|○|○|就活|就活|○|○|就活|○|○|○|○|×|
|上野|○|○|○|○|○|○|○|×|○|○|実習|実習|実習|○|○|
|大泉|講義|○|○|講義|○|講義|講義|○|○|講義|遅刻|○|講義|講義...
|鍵田|○|○|○|×|○|○|○|×|○|就活|○|○|遅刻|○|○|
|金児|○|○|○|就活|○|○|○|○|○|×|○|就活|○|○|○|
|小林|○|就活|○|○|○|×|○|○|○|×|○|○|○|○|○|
|菱田|○|×|○|×|○|○|×|○|○|○|○|○|○|×|×|
|日比野|×|就活|○|○|○|○|就活|就活|○|○|○|○|○|○|○|
|梁|就活|×|○|就活|○|就活|×|○|○|×|○|○|遅刻|○|○|
*発表予定 [#u2d1372c]
- 第3回 4/23(火) 単独 小林・日比野・梁
- 第4回 4/26(金) 合同 岩佐・菱田(6/25の昼休みに振替-->...
- 第5回 5/7(火) 単独 上野・大泉・小林・梁
- 第6回 5/10(金) 合同 日比野・鍵田
- 第7回 5/17(金) 合同 金児・菱田(7/9の昼休みに振替)
- 第8回 5/21(火) 単独 小林・岩佐・梁
- 第9回 5/28(火) 単独 大泉・岩佐・日比野
- 第10回 5/31(金) 合同 上野
プログラムを作り始める。中間発表までにプロトタイプを完成...
- 第11回 6/4(火) 単独 鍵田・小林・梁
- 第12回 6/11(火) 単独 大泉・岩佐・日比野
- 第13回 6/14(金) 合同 金児・菱田
- 第14回 6/28(金) 合同 金児・鍵田
- 第15回 7/12(金) 合同 上野・菱田
- 8/2(金) 合同(上野、菱田、欠席)
- 8/9(金) 合同
- 8/30(金) 合同
*前期中間発表までに作るもの [#b65cfceb]
**岩佐 [#l0cc8b7f]
- 誹謗中傷メッセージを判定するプログラムを作る
-- 入力:話題文書、文書に対するメッセージ
-- 出力:メッセージが誹謗中傷しているならばYES、そうでな...
-- 処理:
--- メッセージが関係する話題文書中の部分を、話題文書から...
--- メッセージが誹謗中傷するか、どうかを判定する
- 考慮すること
-- 2つの処理、どちらを先にするかは要検討
**上野 [#gac2dfe2]
- 批判に対する効果的な返答を抽出するプログラムを作る
-- 入力:会話テキスト
-- 出力:批判に対して効果的に返答している発言
-- 処理:
--- 会話テキストを読込み、批判発言を判定する
--- 批判発言に対して、効果的な返答をしている発言を抽出する
- 考慮すること
-- 現在までに明らかにした、効果的な返答の特徴は4つある。...
**大泉 [#s32a752d]
- 名前のキラキラ度を判定するプログラムを作る
-- 入力:名前
-- 出力:キラキラ度
-- 処理:
--- 入力された名前のキラキラ度を判定する
--- キラキラ度を出力する
- 考慮すること
-- はじめはオフラインで動くものを作る。その後、オンライン...
**小林 [#p1f17576]
- howやwhatなど、5W1Hを出すタイミングを明らかにする
**日比野 [#h4ce760b]
- 組合せを入力したら、達成可能な動作を表示するプログラム...
-- 入力:組合せ
-- 出力:達成可能な動作
-- 処理:
--- DBの中から、入力された組合せで達成できる動作をひっぱ...
- 考慮すること:
-- 最終成果物では、表示する動作を絞り込んだり、動作から連...
**梁 [#j2c9e3c4]
- 効果的な発言を抽出するプログラムを作る
-- 入力:会話テキスト
-- 出力:効果的な発言
-- 処理:
--- 効果的な発言の特徴をもとに、発言を抽出する
- 考慮すること:
-- 最終成果物は議事録の作成なので、効果的な発言の周りに追...
*進捗 [#ge8c67ec]
**岩佐 [#x85001e1]
***達成済み [#g1e1b54e]
- 炎上に関わるtweetデータを集めて、投稿すべきかどうかを分類
- 投稿すべきでない理由を分類。犯罪告白、他人の行動暴露、...
- 投稿すべきでない場合、判断に使えるキーワードを抽出。
- 怒りをぶつけるtweetの特徴を調べるため、掲示板からtweet...
- ②「他人を誹謗中傷」と⑥「自分の怒りを相手に...
- ②と⑥について、228件のデータを追加分析。
- SNS-->電子掲示板やTwitter、インターネット上で流れる多人...
- 単一のメッセージではなく、連続で考えないといけない? ...
- 単一のメッセージだと誹謗中傷にはならないことが多い。誹...
- 投稿メッセージとその話題の元となる文章との関連性を調べた
- 元の文書を句点で区切り、文に番号を付けた
- メッセージが関連する元の文書中の文を対応づけた
- 文書の数は5件
- 対応づけられた元の文は集中していることが分かった
- 元の文書を要約する。主要な文だけ抜き出す。
***次の課題 [#zf760251]
- 関連するメッセージと話題文書の関連を自動的に判別するプ...
- メッセージ中の単語と汚い単語のDBとマッチングをとり
- 最終出力は「このメッセージは、この話題文に対して、誹謗...
- 元の話題をみて、メッセージが中傷している対象を明らかに...
- メッセージを抽出するときに、ワードだけで推定する方法を...
- 卒業研究で作るプログラムの全体像を考え、夏の中間発表ま...
- コメントが与えられた時、元の文書中の文との対応付けのプ...
- コメントが与えられた時、誹謗中傷コメントかどうかを判定...
- tetdmの環境を使って開発をするので、今度説明する。
***やったこと [#y430295e]
- 個々のメッセージに対して、元の話題の文と関連するもの、...
- 話題文書に含まれる単語のリスト、個々のメッセージに含ま...
- 話題文書に複数含まれる単語が、メッセージmに含まれていれ...
- メッセージmが「w」を含めば誹謗中傷メッセージと判定する
- メッセージmに「w」は含まれないが、「w」と共起することが...
**上野 [#h00fe6f9]
***達成済み [#pa0200c8]
- 12人の怒れる男達の全台詞を書き出した
- 批判とそれに対する返答をチェック
- 返答の種類を8種類に分類
- 8種類の返答に対して、単語や文法上の特徴を調べる。プロ...
- 分かったこと:A短い、B丁寧、C論理的、D否定しない
***やったこと [#v7875f6b]
- 定性的な特徴(a,b,c...)と言語の特徴(ABCD)の対応表を...
- 丁寧な文章、論理的な文章、否定しない文章を評価する単語...
- 論理的な文章とは、批判に対して関連がある、かつ批判に対...
***次の課題 [#y0cdc396]
- データからAの特徴である短い文の文字数を決め、短い文と判...
- 丁寧な言葉が使われているOR否定的な言葉が使われていると...
- 「たかじん」の討論データを書きおこす
- 論理的な発言の評価方法を考える
- C論理的とABDは別軸。CとABDの併せ技で判断する
- 二重否定は論理的でない
- 論理的の判定は前の発言も考慮する。前とのつながりをみる...
- 単語が違うと判定ができないが、関連語も対応するか?
- 文の類似度を求めるプログラムを作る(8/9まで)
- 関連性理論の4つの公理を使うかも
**大泉 [#f4ee0e0b]
***達成済み [#q3ad35bc]
- キラキラネームと普通の名前を男女100個ずつあつめ、キ...
- 特に多いのがABD
- ABDの違いは、Aは全くの当て字、Bは一部、音読み、訓読みに...
- 漢字のDBを探した
- キラキラネームの読み方を調べた
- 読み方が音読み、訓読みに当てはまらないものはキラキラの...
***やったこと [#z5bf9aa4]
- データが混乱してきたので、整理がいる。名前の漢字と読み...
- 漢字の読みをれっきょして、名前の読みと対応する部分があ...
- 調査が残っている名前400件について、データをまとめる
- 漢字の読み方において、音読みと訓読みの読み方に当てはま...
-- 普通の名前(男)は100個中、34個がキラキラ
-- (女)は100個中、16個がキラキラ
-- キラキラネーム(男)は100個中、8個が普通の名前
-- (女)は100個中7個が普通の名前
***次の課題 [#o1f633fe]
- 名前を入力すると、キラキラ、そうでないを判定するプログ...
- 漢字の音読み、訓読みをみることで、キラキラとそうでない...
- あむと、じゅりあをキラキラと判定する方法も考える
- ABDの特徴をプログラムでとるための方法を考える。
- クライアントサーバシステムで作ることを考える
- 漢字の読みのDBを探して来る
- Dの特徴から判定するプログラムを考える
**鍵田:「詞の特徴抽出と歌詞の要約」 [#s67b6f87]
***達成済み [#g70ac291]
- 詞から抽出できる特徴を列挙。9種類ある。
- 予備実験をする。被験者に歌詞を読んでもらって、印象をも...
- 予備実験をした。
- 実験結果をまとめた。
- 各特徴の数値化
- 歌詞の定性的な特徴を列挙し、定量的に抽出する方法を考えた
-- 共起、特徴のある読み方、繰り返し、組合せ、音数
***やったこと [#v2e862b5]
- 惹かれる箇所の特徴として、被験者実験で解答が多かったの...
***次の課題 [#w81efa4c]
- 聞いたことない音楽/聞いたことある音楽に分けてデータを...
- 特徴量を実際にプログラムでとっていく。Webのヒット数を取...
- 歌詞中で2-gramをつくり、コーパス中での共起確率を算出す...
- 他にも、「の」で接続された名詞句、名詞集合と直後の動詞...
- アラジン、新聞記事とコーパスをかえて、実験をしてみると...
- 7/12までにプログラムバージョン1を作る
**金児「音響情報から演奏表情付け抽出」 [#oca8f2cb]
***達成済み [#od96467d]
- 特徴を列挙
- 楽曲20曲と、演奏している演奏家を1曲あたり5人集めて来た
- 特徴の中でも音量を扱う。音量は音楽情報のフォルテ、ピア...
- 1から5と9のデータについて、楽譜、CDを集める。音響情報を...
- 5月まつまでに20曲×5名分の楽譜と音源データを集める
- マーシャスを使えるようにする
- 楽曲20曲と演奏家5名を集めてリストにする
- 楽譜に拍情報を書き込み、データを整理する
- 音源から拍情報を抽出する。マーシャスのibt関数で拍情報を...
- 拍は演奏リズム、スピードに寄って、曲の進行中にも変化する
***やったこと [#he226b9c]
***次の課題 [#m026de68]
- Marsyasにある音量抽出関数を探して、音量抽出しデータとし...
- 楽譜上の拍数と、ibt関数の拍数は1対1対応ではないかもしれ...
- 両方を7月頭までに
- 拍、音量、強弱記号のデータを完成させる。7月中。
**小林 [#d1467cf6]
***達成済み [#la826777]
- 会話データを3件取り、書き下しずみ
- 効果的な発言をチェック。5W1Hをチェック
- 効果的な発言の前後にある法則性を発見する(途中)
- 具体的な改善案の意見の前にはhowが多いことを発見した
- 会話中で明確に5W1Hがないところに、5W1Hを追加した
- 会話データをセクションで区切る
- ☆と★がどの5W1Hから影響を受けているかをカウント
- 会話データ2について☆と★は出た直前の5W1Hの影響を受けたと...
- 会話データ2の効果的な発言が、どの5W1Hの後に出たかをカウ...
- whatがあると、話題が始まる。
- whatとhowの後に効果的な発言が出やすい。当たり前か?どう...
***今回やったこと [#kd854858]
- 会話データ1と3についても表をまとめる
- ある程度時間がたつと、5W1Hを促すとよいかも。そのときに...
***次の課題 [#b16d169b]
- howとwhatが出る直前の文の特徴を探す
- 効果的な発言(☆現状の問題、★改善案)が出て来るときの前...
- 作るプログラムの全体像を考え、夏までに終わらせるプログ...
- 卒業研究で作るプログラムの全体像を考え、夏の中間発表ま...
- how,why,whatが出るルールを探す。1日3、4時間を10日...
- whatやhowなどの中にDoes anyone have any ideas?があるの...
**菱田「歌詞情報と音響特徴量を用いた楽曲印象推定とその応...
***達成済み [#s6d382a1]
- 音響特徴量の列挙。楽曲構造/メロディ/コード/ビート
- MARSYASが使えるようになる
***やったこと [#x7e9615b]
- 楽曲の構成要素の分類(a)楽曲構造(b)メロディ(c)コード(d)...
- Marsyas上で構成要素の抽出に使えるライブラリを検索
-- (a) 楽曲構造:ibt, peakClustering
-- (b) メロディ:bextract, phasevocoder, peakClustering
-- (c) コード:bextract
-- (d) ビート:ibt
- Marsyasで曲の入力ができるようになった。
***次の課題 [#s80a5055]
- 曲を入力して、ライブラリを使用して、特徴量を抽出する
- 金児君に教えてもらってibt関数を使って出力する
- 4つの関数についても出力をする(1週間以内)
- 音楽データから特徴量を取り出してデータベース化する
**日比野 [#n8e611e6]:有効な組合せと達成可能な動作の提示...
***達成済み [#n8d72498]
- 組合せ100を集め、分解、売れる売れないを○△×でチェック
- △とつけたデータにあえて、○と×をつける
- △売れるか売れないか微妙と判断していた組合せに○か×を付け...
- ○を付けた基準と×を付けた基準を書き起こした
--(×:手間が省けない、他商品と機能が被っている、特定の人...
- 商品のジャンルについては、「家電・生活編」が○の数が多か...
- 一方、「グルメ&スポット編」「ファッション編」は×が多か...
-- 掛け合わせるもとのジャンルによっても売れないことがある...
-- 使う年齢層によっても売れる売れないが変わって来る
- エクセルデータの整理。組合せを構成するものABを別のセル...
- エクセルを印刷するときは、範囲指定してね。
***今回やったこと [#ed918a7b]
- 商品が達成できることを書き出し、組合せのものが達成でき...
- 組合せが達成できることをまとめたDBを作る。中間発表までに
***次の課題 [#teecbdef]
- ○と×をつけた基準を整理する
- 皆に分類をしてもらう
- ○と付けたデータについて、付加価値、メリットをプログラム...
- または×と付けたデータについて、付加価値、メリットがない...
- データをつくるときに組合せを構成するものを別々のセルに...
- 5/22の個人mtgで決まったこと①組合せを構成する要素A...
**梁 [#dd1a3746]:効果的な発言に焦点を置いた議事録作成シ...
***達成済み [#mbe696da]
- 小林君と同じデータ
- 効果的な発言にチェック
- 文の種類分けをした。意見と疑問文、接続詞。
- ○:効果的、●:多分効果的、◆:文の中に接続詞が含まれる
- 転換の後に○が来ることが多い
- 発言の種類を書いた論文を渡すので、全文に発言の種類をつ...
- 会話データ1でデータを完成させる
- SWBDの発言タグを使って会話データにアノテーション
- タグごとに、○:効果的、●:多分効果的の分類をした
- アノテーションタグで不明なものを明らかにする
- 意見のない発話/ある発話に対して、例をあげた
- 意見のある発話を3つに分けた。提案、批判、評価
- 他の2つのデータに対しても、○と●がついた文の特徴を調べ...
- 抽出する文として、意見のある発話、yn,wh,付加疑問文、要...
- 最終目標物は、ディスカッションテキストから効果的な発言...
***今回やったこと [#q02fa347]
- 「ディスカッションの書き起こしデータから効果的な発言の...
- 前期にやったことをまとめた
- 卒業研究で作るプログラムの全体像を考え、夏の中間発表ま...
***次の課題 [#xee4ec82]
- 効果的な発言の種類を分ける。種類毎の文の特徴を調べる。...
- 他の人にもアノテーションをしてもらって、データ整理
- 意見の文をとるための条件(ifぶんの中身)を考える
- 意見のある発話、wn疑問文、yh疑問文で、効果的な発言とそ...
- wh疑問文にたいして、効果的な発言とそうでない発言を分類...
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* 出欠 [#tba4d98a]
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|岩佐|就活|×|○|○|○|就活|就活|○|○|就活|○|○|○|○|×|
|上野|○|○|○|○|○|○|○|×|○|○|実習|実習|実習|○|○|
|大泉|講義|○|○|講義|○|講義|講義|○|○|講義|遅刻|○|講義|講義...
|鍵田|○|○|○|×|○|○|○|×|○|就活|○|○|遅刻|○|○|
|金児|○|○|○|就活|○|○|○|○|○|×|○|就活|○|○|○|
|小林|○|就活|○|○|○|×|○|○|○|×|○|○|○|○|○|
|菱田|○|×|○|×|○|○|×|○|○|○|○|○|○|×|×|
|日比野|×|就活|○|○|○|○|就活|就活|○|○|○|○|○|○|○|
|梁|就活|×|○|就活|○|就活|×|○|○|×|○|○|遅刻|○|○|
*発表予定 [#u2d1372c]
- 第3回 4/23(火) 単独 小林・日比野・梁
- 第4回 4/26(金) 合同 岩佐・菱田(6/25の昼休みに振替-->...
- 第5回 5/7(火) 単独 上野・大泉・小林・梁
- 第6回 5/10(金) 合同 日比野・鍵田
- 第7回 5/17(金) 合同 金児・菱田(7/9の昼休みに振替)
- 第8回 5/21(火) 単独 小林・岩佐・梁
- 第9回 5/28(火) 単独 大泉・岩佐・日比野
- 第10回 5/31(金) 合同 上野
プログラムを作り始める。中間発表までにプロトタイプを完成...
- 第11回 6/4(火) 単独 鍵田・小林・梁
- 第12回 6/11(火) 単独 大泉・岩佐・日比野
- 第13回 6/14(金) 合同 金児・菱田
- 第14回 6/28(金) 合同 金児・鍵田
- 第15回 7/12(金) 合同 上野・菱田
- 8/2(金) 合同(上野、菱田、欠席)
- 8/9(金) 合同
- 8/30(金) 合同
*前期中間発表までに作るもの [#b65cfceb]
**岩佐 [#l0cc8b7f]
- 誹謗中傷メッセージを判定するプログラムを作る
-- 入力:話題文書、文書に対するメッセージ
-- 出力:メッセージが誹謗中傷しているならばYES、そうでな...
-- 処理:
--- メッセージが関係する話題文書中の部分を、話題文書から...
--- メッセージが誹謗中傷するか、どうかを判定する
- 考慮すること
-- 2つの処理、どちらを先にするかは要検討
**上野 [#gac2dfe2]
- 批判に対する効果的な返答を抽出するプログラムを作る
-- 入力:会話テキスト
-- 出力:批判に対して効果的に返答している発言
-- 処理:
--- 会話テキストを読込み、批判発言を判定する
--- 批判発言に対して、効果的な返答をしている発言を抽出する
- 考慮すること
-- 現在までに明らかにした、効果的な返答の特徴は4つある。...
**大泉 [#s32a752d]
- 名前のキラキラ度を判定するプログラムを作る
-- 入力:名前
-- 出力:キラキラ度
-- 処理:
--- 入力された名前のキラキラ度を判定する
--- キラキラ度を出力する
- 考慮すること
-- はじめはオフラインで動くものを作る。その後、オンライン...
**小林 [#p1f17576]
- howやwhatなど、5W1Hを出すタイミングを明らかにする
**日比野 [#h4ce760b]
- 組合せを入力したら、達成可能な動作を表示するプログラム...
-- 入力:組合せ
-- 出力:達成可能な動作
-- 処理:
--- DBの中から、入力された組合せで達成できる動作をひっぱ...
- 考慮すること:
-- 最終成果物では、表示する動作を絞り込んだり、動作から連...
**梁 [#j2c9e3c4]
- 効果的な発言を抽出するプログラムを作る
-- 入力:会話テキスト
-- 出力:効果的な発言
-- 処理:
--- 効果的な発言の特徴をもとに、発言を抽出する
- 考慮すること:
-- 最終成果物は議事録の作成なので、効果的な発言の周りに追...
*進捗 [#ge8c67ec]
**岩佐 [#x85001e1]
***達成済み [#g1e1b54e]
- 炎上に関わるtweetデータを集めて、投稿すべきかどうかを分類
- 投稿すべきでない理由を分類。犯罪告白、他人の行動暴露、...
- 投稿すべきでない場合、判断に使えるキーワードを抽出。
- 怒りをぶつけるtweetの特徴を調べるため、掲示板からtweet...
- ②「他人を誹謗中傷」と⑥「自分の怒りを相手に...
- ②と⑥について、228件のデータを追加分析。
- SNS-->電子掲示板やTwitter、インターネット上で流れる多人...
- 単一のメッセージではなく、連続で考えないといけない? ...
- 単一のメッセージだと誹謗中傷にはならないことが多い。誹...
- 投稿メッセージとその話題の元となる文章との関連性を調べた
- 元の文書を句点で区切り、文に番号を付けた
- メッセージが関連する元の文書中の文を対応づけた
- 文書の数は5件
- 対応づけられた元の文は集中していることが分かった
- 元の文書を要約する。主要な文だけ抜き出す。
***次の課題 [#zf760251]
- 関連するメッセージと話題文書の関連を自動的に判別するプ...
- メッセージ中の単語と汚い単語のDBとマッチングをとり
- 最終出力は「このメッセージは、この話題文に対して、誹謗...
- 元の話題をみて、メッセージが中傷している対象を明らかに...
- メッセージを抽出するときに、ワードだけで推定する方法を...
- 卒業研究で作るプログラムの全体像を考え、夏の中間発表ま...
- コメントが与えられた時、元の文書中の文との対応付けのプ...
- コメントが与えられた時、誹謗中傷コメントかどうかを判定...
- tetdmの環境を使って開発をするので、今度説明する。
***やったこと [#y430295e]
- 個々のメッセージに対して、元の話題の文と関連するもの、...
- 話題文書に含まれる単語のリスト、個々のメッセージに含ま...
- 話題文書に複数含まれる単語が、メッセージmに含まれていれ...
- メッセージmが「w」を含めば誹謗中傷メッセージと判定する
- メッセージmに「w」は含まれないが、「w」と共起することが...
**上野 [#h00fe6f9]
***達成済み [#pa0200c8]
- 12人の怒れる男達の全台詞を書き出した
- 批判とそれに対する返答をチェック
- 返答の種類を8種類に分類
- 8種類の返答に対して、単語や文法上の特徴を調べる。プロ...
- 分かったこと:A短い、B丁寧、C論理的、D否定しない
***やったこと [#v7875f6b]
- 定性的な特徴(a,b,c...)と言語の特徴(ABCD)の対応表を...
- 丁寧な文章、論理的な文章、否定しない文章を評価する単語...
- 論理的な文章とは、批判に対して関連がある、かつ批判に対...
***次の課題 [#y0cdc396]
- データからAの特徴である短い文の文字数を決め、短い文と判...
- 丁寧な言葉が使われているOR否定的な言葉が使われていると...
- 「たかじん」の討論データを書きおこす
- 論理的な発言の評価方法を考える
- C論理的とABDは別軸。CとABDの併せ技で判断する
- 二重否定は論理的でない
- 論理的の判定は前の発言も考慮する。前とのつながりをみる...
- 単語が違うと判定ができないが、関連語も対応するか?
- 文の類似度を求めるプログラムを作る(8/9まで)
- 関連性理論の4つの公理を使うかも
**大泉 [#f4ee0e0b]
***達成済み [#q3ad35bc]
- キラキラネームと普通の名前を男女100個ずつあつめ、キ...
- 特に多いのがABD
- ABDの違いは、Aは全くの当て字、Bは一部、音読み、訓読みに...
- 漢字のDBを探した
- キラキラネームの読み方を調べた
- 読み方が音読み、訓読みに当てはまらないものはキラキラの...
***やったこと [#z5bf9aa4]
- データが混乱してきたので、整理がいる。名前の漢字と読み...
- 漢字の読みをれっきょして、名前の読みと対応する部分があ...
- 調査が残っている名前400件について、データをまとめる
- 漢字の読み方において、音読みと訓読みの読み方に当てはま...
-- 普通の名前(男)は100個中、34個がキラキラ
-- (女)は100個中、16個がキラキラ
-- キラキラネーム(男)は100個中、8個が普通の名前
-- (女)は100個中7個が普通の名前
***次の課題 [#o1f633fe]
- 名前を入力すると、キラキラ、そうでないを判定するプログ...
- 漢字の音読み、訓読みをみることで、キラキラとそうでない...
- あむと、じゅりあをキラキラと判定する方法も考える
- ABDの特徴をプログラムでとるための方法を考える。
- クライアントサーバシステムで作ることを考える
- 漢字の読みのDBを探して来る
- Dの特徴から判定するプログラムを考える
**鍵田:「詞の特徴抽出と歌詞の要約」 [#s67b6f87]
***達成済み [#g70ac291]
- 詞から抽出できる特徴を列挙。9種類ある。
- 予備実験をする。被験者に歌詞を読んでもらって、印象をも...
- 予備実験をした。
- 実験結果をまとめた。
- 各特徴の数値化
- 歌詞の定性的な特徴を列挙し、定量的に抽出する方法を考えた
-- 共起、特徴のある読み方、繰り返し、組合せ、音数
***やったこと [#v2e862b5]
- 惹かれる箇所の特徴として、被験者実験で解答が多かったの...
***次の課題 [#w81efa4c]
- 聞いたことない音楽/聞いたことある音楽に分けてデータを...
- 特徴量を実際にプログラムでとっていく。Webのヒット数を取...
- 歌詞中で2-gramをつくり、コーパス中での共起確率を算出す...
- 他にも、「の」で接続された名詞句、名詞集合と直後の動詞...
- アラジン、新聞記事とコーパスをかえて、実験をしてみると...
- 7/12までにプログラムバージョン1を作る
**金児「音響情報から演奏表情付け抽出」 [#oca8f2cb]
***達成済み [#od96467d]
- 特徴を列挙
- 楽曲20曲と、演奏している演奏家を1曲あたり5人集めて来た
- 特徴の中でも音量を扱う。音量は音楽情報のフォルテ、ピア...
- 1から5と9のデータについて、楽譜、CDを集める。音響情報を...
- 5月まつまでに20曲×5名分の楽譜と音源データを集める
- マーシャスを使えるようにする
- 楽曲20曲と演奏家5名を集めてリストにする
- 楽譜に拍情報を書き込み、データを整理する
- 音源から拍情報を抽出する。マーシャスのibt関数で拍情報を...
- 拍は演奏リズム、スピードに寄って、曲の進行中にも変化する
***やったこと [#he226b9c]
***次の課題 [#m026de68]
- Marsyasにある音量抽出関数を探して、音量抽出しデータとし...
- 楽譜上の拍数と、ibt関数の拍数は1対1対応ではないかもしれ...
- 両方を7月頭までに
- 拍、音量、強弱記号のデータを完成させる。7月中。
**小林 [#d1467cf6]
***達成済み [#la826777]
- 会話データを3件取り、書き下しずみ
- 効果的な発言をチェック。5W1Hをチェック
- 効果的な発言の前後にある法則性を発見する(途中)
- 具体的な改善案の意見の前にはhowが多いことを発見した
- 会話中で明確に5W1Hがないところに、5W1Hを追加した
- 会話データをセクションで区切る
- ☆と★がどの5W1Hから影響を受けているかをカウント
- 会話データ2について☆と★は出た直前の5W1Hの影響を受けたと...
- 会話データ2の効果的な発言が、どの5W1Hの後に出たかをカウ...
- whatがあると、話題が始まる。
- whatとhowの後に効果的な発言が出やすい。当たり前か?どう...
***今回やったこと [#kd854858]
- 会話データ1と3についても表をまとめる
- ある程度時間がたつと、5W1Hを促すとよいかも。そのときに...
***次の課題 [#b16d169b]
- howとwhatが出る直前の文の特徴を探す
- 効果的な発言(☆現状の問題、★改善案)が出て来るときの前...
- 作るプログラムの全体像を考え、夏までに終わらせるプログ...
- 卒業研究で作るプログラムの全体像を考え、夏の中間発表ま...
- how,why,whatが出るルールを探す。1日3、4時間を10日...
- whatやhowなどの中にDoes anyone have any ideas?があるの...
**菱田「歌詞情報と音響特徴量を用いた楽曲印象推定とその応...
***達成済み [#s6d382a1]
- 音響特徴量の列挙。楽曲構造/メロディ/コード/ビート
- MARSYASが使えるようになる
***やったこと [#x7e9615b]
- 楽曲の構成要素の分類(a)楽曲構造(b)メロディ(c)コード(d)...
- Marsyas上で構成要素の抽出に使えるライブラリを検索
-- (a) 楽曲構造:ibt, peakClustering
-- (b) メロディ:bextract, phasevocoder, peakClustering
-- (c) コード:bextract
-- (d) ビート:ibt
- Marsyasで曲の入力ができるようになった。
***次の課題 [#s80a5055]
- 曲を入力して、ライブラリを使用して、特徴量を抽出する
- 金児君に教えてもらってibt関数を使って出力する
- 4つの関数についても出力をする(1週間以内)
- 音楽データから特徴量を取り出してデータベース化する
**日比野 [#n8e611e6]:有効な組合せと達成可能な動作の提示...
***達成済み [#n8d72498]
- 組合せ100を集め、分解、売れる売れないを○△×でチェック
- △とつけたデータにあえて、○と×をつける
- △売れるか売れないか微妙と判断していた組合せに○か×を付け...
- ○を付けた基準と×を付けた基準を書き起こした
--(×:手間が省けない、他商品と機能が被っている、特定の人...
- 商品のジャンルについては、「家電・生活編」が○の数が多か...
- 一方、「グルメ&スポット編」「ファッション編」は×が多か...
-- 掛け合わせるもとのジャンルによっても売れないことがある...
-- 使う年齢層によっても売れる売れないが変わって来る
- エクセルデータの整理。組合せを構成するものABを別のセル...
- エクセルを印刷するときは、範囲指定してね。
***今回やったこと [#ed918a7b]
- 商品が達成できることを書き出し、組合せのものが達成でき...
- 組合せが達成できることをまとめたDBを作る。中間発表までに
***次の課題 [#teecbdef]
- ○と×をつけた基準を整理する
- 皆に分類をしてもらう
- ○と付けたデータについて、付加価値、メリットをプログラム...
- または×と付けたデータについて、付加価値、メリットがない...
- データをつくるときに組合せを構成するものを別々のセルに...
- 5/22の個人mtgで決まったこと①組合せを構成する要素A...
**梁 [#dd1a3746]:効果的な発言に焦点を置いた議事録作成シ...
***達成済み [#mbe696da]
- 小林君と同じデータ
- 効果的な発言にチェック
- 文の種類分けをした。意見と疑問文、接続詞。
- ○:効果的、●:多分効果的、◆:文の中に接続詞が含まれる
- 転換の後に○が来ることが多い
- 発言の種類を書いた論文を渡すので、全文に発言の種類をつ...
- 会話データ1でデータを完成させる
- SWBDの発言タグを使って会話データにアノテーション
- タグごとに、○:効果的、●:多分効果的の分類をした
- アノテーションタグで不明なものを明らかにする
- 意見のない発話/ある発話に対して、例をあげた
- 意見のある発話を3つに分けた。提案、批判、評価
- 他の2つのデータに対しても、○と●がついた文の特徴を調べ...
- 抽出する文として、意見のある発話、yn,wh,付加疑問文、要...
- 最終目標物は、ディスカッションテキストから効果的な発言...
***今回やったこと [#q02fa347]
- 「ディスカッションの書き起こしデータから効果的な発言の...
- 前期にやったことをまとめた
- 卒業研究で作るプログラムの全体像を考え、夏の中間発表ま...
***次の課題 [#xee4ec82]
- 効果的な発言の種類を分ける。種類毎の文の特徴を調べる。...
- 他の人にもアノテーションをしてもらって、データ整理
- 意見の文をとるための条件(ifぶんの中身)を考える
- 意見のある発話、wn疑問文、yh疑問文で、効果的な発言とそ...
- wh疑問文にたいして、効果的な発言とそうでない発言を分類...
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