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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-22 10:55 Sentence-BERTによる小説の文章表現のベクトル化 ○澤田幸乃・湯本高行（兵庫県立大）  DE2024-2 |
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| 抄録 | （和） | 小説の文章表現には，作家に固有の特徴と作品に固有の特徴が存在する．本研究では，青空文庫で閲覧可能な小説の本文を用いてSentence-BERTをファインチューニングすることで作家ごとの文体ベクトルと作品ごとの文体ベクトルを表すモデルを生成する．各モデルを用いて学習に用いたデータをベクトル化し，次元削減を行ってみたところ，作家ごと，作品ごとにクラスタを形成していることが確認された．特異な振る舞いをしている作品，作家もあったが，これは作品，作家に独特の特徴があったからではないかと考えられる． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | Sentence-BERT / 文体ベクトル / 小説 / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 88, DE2024-2, pp. 7-11, 2024年6月. | |
| 資料番号 | DE2024-2 | |
| 発行日 | 2024-06-15 (DE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | DE2024-2 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE |
| 開催期間 | 2024-06-22 - 2024-06-22 |
| 開催地（和） | リクルート (本社) |
| 開催地（英） | Recruit (Headquarter) |
| テーマ（和） | ソーシャルコンピューティング |
| テーマ（英） | Social Computing |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DE |
| 会議コード | 2024-06-DE |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | Sentence-BERTによる小説の文章表現のベクトル化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Sentence-BERT / |
| キーワード(2)（和/英） | 文体ベクトル / |
| キーワード(3)（和/英） | 小説 / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 澤田 幸乃 / / サワダ ユキノ |
| 第1著者 所属（和/英） | 兵庫県立大学 (略称： 兵庫県立大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 湯本 高行 / / ユモト タカユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 兵庫県立大学 (略称： 兵庫県立大) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-22 10:55:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | DE |
| 資料番号 | DE2024-2 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.88 |
| ページ範囲 | pp.7-11 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-06-15 (DE) |
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