研究内容
本論文では，ゲームレビューサイトに記述されている日本語のゲームレビュー文を用いて，学習コーパスを作成し，それを学習させたWord2vecの精度を調査する実験を行いました．学習コーパスは，ゲームレビュー文を抽出し，形態素解析を行い，ゲーム名の分割と表記ゆれの対策をし，ストップワードを適応させたデータです．実験内容は，8ジャンルを1ジャンルずつを入力し，各ジャンルと類似度が高い順に並べられた上位10個ずつのゲーム名を出力させました．入力と出力を比較し，各出力における入力内容の有無を調査しました．入力内容の有無の判断基準は，著者を含めた2人で決定したジャンルの定義を元に判断しました．実験の結果は，正解率が高いジャンルと低いジャンルの両方が確認されました．
ポスター
キーピクチャー
発表歴
大山浩暉, 竹川佳成, 平田圭二, エンタテインメントコンピューティングシンポジウム2017論文集, 2017, 223-227 (2017-09-09)
