十一期生 / 受賞 / 研究活動
Posted on 2020-12-11
第16回WI2研究会で発表しました
みなさまこんにちは，B4の樋口亮太です．2020年11月27日,28日にオンライン開催された『ARG 第16回Webインテリジェンスとインタラクション研究会 』に小林達哉(B4)と樋口亮太(B4)が参加しました．また小林達哉の発表が学生奨励賞に選出されました．
発表内容
小林達哉
タイトル：性格要素と外見要素の加減算による類似キャラクタの検索
著者：小林達哉，松下光範概要：本研究の目的は，ユーザの好みのキャラクタが登場するコミックを検索する技術の実現である．現在広く用いられているコミック検索では，作品名や著者名，ジャンル情報などコミックに付与された情報をクエリとしているが，コミックに登場するキャラクタの性格や外見といった情報は，コミックの選択に大きく影響するにも関わらず，それに基づく検索は十分に検討されていない．これを解決するための一助として，本稿ではキャラクタを表現する性格要素（e.g.,真面目，優しい）や外見要素（e.g.,金髪，長身）をクエリとして利用する検索手法を提案する．提案手法では，これらの要素を既知のキャラクタに加減算できるようにして好みのキャラクタを表現することで類似キャラクタの検索を可能にする．
樋口亮太
タイトル：コミックの登場人物についての説明文からの性格タグ推定
著者：樋口亮太，山西良典，松下光範概要：本稿では，ストーリに基づいたコミックの検索を目指し，ストーリの構成要素のひとつであるキャラクタの性格に着目する．ストーリは，「どのようなキャラクタ」が「どのように活躍するか」で捉えられると考えた．このうち，「どのようなキャラクタ」に相当するキャラクタの性格などを示した文章はWeb上に存在するが，その記述は作品によって多様であるため，説明文自体をクエリとしてコミックの検索に用いることはできない．一方で，「どのようなキャラクタ」であるかを作品を超えて同一の基準で端的に表すために性格タグを用いることもある．しかし，性格タグの付与には膨大なコストと性格タグに対する解釈の曖昧性が存在する．本稿では，単語分散表現を用いて表現したWeb上のキャラクタ説明文と性格タグの関連性を機械学習によりモデル化し，説明文からの性格タグを推定する．推定結果の分析から，キャラクタの説明文の記述の傾向と性格タグとの関係性を考察する．
感想
小林達哉
学会や研究会に参加したのはこれが二回目だったので，さほど緊張せずに挑め方と思います．一回目とは異なり今回はオンラインでのzoom発表であったので，人の顔を見ながら話すことができませんでした．自分が話していることが伝わっているのかな〜〜という不安がありましたが，質疑応答でもいくつか質問があったので自分の話したいことが伝わっていたのかなと思います．なんとかこの質疑を耐えて発表することができたおかげなのか，「学生奨励賞」という形で自分の研究を表彰してもらいました．嬉しい気持ちが湧き上がり思わず研究室で声を挙げてしまいました笑．自分の研究はまだまだ改善点が多いので今後はそれを取り組んでいこうと思います．
樋口亮太
素直な感想を述べると，悔しい気持ちでいっぱいです．今回が初めての学会だったとは言え，研究のテーマ決める段階から論文の執筆まで，ほとんどの作業を同期や先生方の力を借りてなんとか乗り切ったという所感なので，非常に多くの反省点があります．特に基礎知識とスケジュール感覚の欠陥が今回の活動を通じて浮き彫りになりました．学生のうちにせめてこの2点は改善したいです．収穫としては，学会の雰囲気が知れたことが大きいと思います．自分の研究の魅力を相手に伝えることがいかに難しいか，理解しやすい論文やスライドを作成することがどんなに高い壁か．他大学の研究を見たことで，自分の今の立ち位置が分かりました．この悔しさをバネに次こそは自分の研究でリベンジします．
（文責：11期 樋口亮太）
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