No.16

AIするディープラーニング
AI love deep Learning

メンバー：川村周也(リーダー) 川上達也 前田陸 崎野也真人 田渕知明 坂元優也 岩成豪
横浜拓樹 金澤大地 寄田慧 神野健瑠 安加賀元基 小滝健太郎 呉航平

担当教員：竹之内高志

寺沢憲吾

香取勇一

冨永敦子

佐々木博昭

奥村拓馬

片桐恭弘

Member: Kawamura Shuya(Leader)/Kawakami Tatsuya/Maeda Riku/Sakino Yamato/Tabuchi Tomoaki/Sakamoto Yuya/Iwanari Go/
Okumura Takuma/Yokohama Hiroki/Kanazawa Daichi/Yorita Satoshi/Kamino Takeru/Yasukaga Motoki/Kotaki Kentaro/Kure Kohei
Supervisor: Takenouchi Takashi/Terasawa Kengo/Katori Yuichi/Tominaga Atsuko/Sasaki Hiroaki/Katagiri Yasuhiro

AIするディープラーニングとはWhat is deep learning with AI

本プロジェクトは、ディープラーニングを使って新しいものを作るプロジェクトである。今年は、2つのグループに分かれ活動を行った。どちらのグループもAIが日常生活の中で人間の活動をサポートするものを作りたいと考え、モバイルアプリを作ることにした。
This project is a project that uses Deep Learning to create new things. Thisyear, we made two groups. We decided to create a system in which AI will
support human activities in everyday life, and decided to create a mobileapp.

ディープラーニング Deep learning
機械学習の手法の1つで従来の手法よりも層を深く(ディープに)したネットワークを用いる。
Deep learning is one of the machine learning methods thatuses a network with deeper layers than conventional
methods.

ここがディープ This is deep

support of
グループA 個人間のアニメレコメンド支援 Recommendation
animation between individuals
背景と概要

Background and Purpose

レコメンドの手法

Recommendation method

お互いでアニメをお勧めしあう際、様々な問題がある。例えば、好みのジャンルでない、すでに視聴済みであるなど。

ユーザが評価したアイテム情報をデータとし、ユーザが未評価のアイテムにどの程度の評価をつけるかを推測する。

When recommending anime to each other, there are cases
where it is not a favorite genre or has already been watched.

AI processes items rated by users and completes items non-rated.

AIが仲介することで、お互いのお勧め作品を効率よく交換できるアプリを開発する。
We create an application that supports recommendation using AI.

推測した評価の中から、ユーザが最も高い評価をつけるアイテムをレコメンド候補とする。
Among the estimated ratings, an item that the user will give the highevaluation is set as a recommendation.

オススだよRecommendation of online novels
グループB 感情分析によるネット小説のオススメ by emotion analysis
背景と概要 Background and overview
オススメの流れ Process of recommendation
他人からのオススメ小説は自分に合わないことがある。Novels recommended from others sometimes
do not fit me.

内容を分析しオススメする！ We create asystem that recommend the novel by analyzing thecontents.

感情分析によりオススメの作品を探す
Search for recommendation by emotion analysis

各小説の本文を分析し、小説の感情グラフを求める。
ユーザが評価した小説をもとに、ユーザが好む小説のグラフを求める。 Analyzing the text of each novel and finding
the emotion graph of the novel. Based on the novels highly evaluatedby the user, find a graph of the novels that the user will likes.

ユーザの感情グラフと小説の感情グラフを比較しオススメを表示する。 Compare user graphs with novelgraphs and display recommendations
小説の感情グラフNovel emotion graph

新しいネット
小説を読みたいI want to read a newonline novel

横軸は小説の進行、縦軸は喜怒哀楽の小説の感情グラフ
The horizontal axis is the progress of the novel, the vertical axis is theemotion graph of the novel of emotions

No.16 AIするディープラーニング Group A

個人間のアニメレコメンド支援
グループメンバー・川上達也(グループリーダー) ・川村周也
・田渕知明
・坂元優也

・前田陸・岩成豪・崎野也真人
・奥村拓馬

1 概要

担当教員・竹之内高志 ・寺沢憲吾
・香取勇一
・冨永敦子
・佐々木博昭 ・片桐恭弘

背景• お互いでアニメをオススメしあう際、好みのジャンルでない、すでに視聴済みであるなどの場合があり、レコメンドが上手く進まない

目標• AIが仲介することで、お互いのオススメ作品を効率よく交換できるアプリ(AnImediate)を開発

2 レコメンドシステムの実装
レコメンドシステムの概要

データ作成(ユーザAがユーザBにオススメする場合) ※赤字は予測評価• 訓練データ-あにこれ[1]からアニメの評価データを収集• 補助情報-Firebase(データベース)上にアニメ情報（タイトル、声優、制作会社、あらすじ、ジャンルなど）を記録

モデルの概要

1. ユーザA、ユーザBは視聴済みのアニメに点数(1~5点)をつけておく
2. 学習済みモデルに各ユーザの評価データを入力することで、AIがBの評価を予測する
3. “ユーザAの視聴済みで評価が高い”かつ”ユーザBの未視聴で予測評価が高い”
アニメをユーザBにオススメすべきものとして、ユーザAに提示する。

• GC-MC[2]-評価データをグラフデータ化-補助情報(声優、会社などのアニメの特徴)を考慮して予測値を計算する• 入力-アニメの評価が入った疎行列とアニメの補助情報• 学習-教師データ(既存の評価行列)を使って重みを学習• 出力-疎行列の予測値
ユーザ

ユーザ?

予測評価データとは3• ユーザは全てのアニメに点数をつけていない→未評価の多い行列（疎行列）になる• 行列補完を用いて点数を予測する

?

アニメ

1?

5

グラフで表した評価データ

声優会社
ジャンル
…
補助情報

2
学習アニメ

1
4

3
1

5

すべてのエッジの予測値

3 結果と展望
結果

課題

••

•

GC-MCを用いて行列補完をした場合、入力である評価データと出力である予測評価データの誤差が約0.6であった。
GC-MCを用いたことで、高精度に行列補完することができた

今後の展望•••

行列補完の評価は行ったが、サービスとして有用性を示す評価は行っていなかった
被験者を募り、今回のレコメンドシステムを利用してもらう別の行列補完手法(NMFなど)を用いたレコメンドシ
ステムとの比較を行う

補助情報として、アニメの特徴に加えて、ユーザの特徴(年齢、性別など)も使うことでより高い精度になると考えられる[1]あにこれ https://www.anikore.jp/[2]Rianne van den Berg, Thomas N. Kipf, Max Welling , “Graph Convolutional Matrix Completion” , arXiv(2017)

No16 AIするィープラーニング グループB

感情分析にープ ンバー
・横浜拓樹(ープ・安加賀元基るネッーー)

小説・金澤大地・小滝健太郎オスス
担当教員・竹之内高志・香取勇一・佐々木博昭

・寄田慧 ・神野健瑠・呉航平

1. 概要
背景

到達目標

現在 若者 中心 ネ
小説 人気 高し し ネ
小説 内容 分析しオスス
Web ービスやアプ
存在し い

2.

ス

いすユー
オスス
使
開発す2. オスス

キス
ー
解析し 各単語 意味 ベ
化す 表現手法 あ
感情 表す
言葉
関係 分析し 単語 特徴 ベ表現
う例え
類似度 抽出や単語 足し算・引 算

a. 小説

王 ー 男 ＋ネ
ス

小説 内容
開発すス

う

基

いネ

小説
多く ユー
Androidアプ

利用し女 ＝ 女王感情b. ユー

感情パターンを持つ小説を挙げる

小説 ーユー値 小 い�・・・�式1=b. 単語間距離か類似度を求める

出力
小説 本文
喜び
怒
4
名詞 4感情距離
単語 4感情

例
喜び
怒
哀し楽し

笑顔
0.9
0.1
-0.60.7

0.1-0.2
0.80.2
類似度高いほ 1 近低いほー
20個

進行順

10％

激怒-0.70.8-0.5
0.3-1 近 く用い 比較し候補 す式3=加算し෍ �� − .5

4= ෍ �� − ��

�=�=x ∊ X：小説 感情 ー orユーn ∊ N： 小説 ーu ∊ U：ユーー
Y：ユーー
小説 ー感情ー

Y：小説 ー orユー

Y：小説 感情 ー

3. オスス式3オスス

式2− ����
���� − ����x ∊ X：単語 4感情 類似度 小説

単語 感情 表す
哀し楽し
距離算出し類似度 求

涙ータを作成する好評価し 全
小説 感情 ー
進行順 平均し
ユー感情 ーすa 同様
式2用い ユーー
作成すc. 類似

Word2vecータを作成する

感情ユー4感情a. Word2vecか 出力を得る
入力：単語
出力：200次元 ベ
単語候補を挙げる

小説 総単語数 10％
単語 4感情 類似度
加算し 01式1用い 規格化す4感情
進行順 並べ
小説 感情 ーす感情 ー
式2
入力し 出力 小説 ーす1. 類似度を求める

※単語同士

読す

詳細

Word2vecと例

・寺沢憲吾
・冨永敦子
・片桐恭弘

ー

作品を決定する

採用し
評価 ー
文章 ス
ああー

CNN あ
学習 ー
ネ
小説
評価 ー
各ユー
小説 対し―
15ポイン
間 評価し

ルか 出力を得る
入力：小説
出力：ユー

感情ー
ユー
小説 オスス感情
すー
しい

3. 結果と課題結果
上記 手順開発し成功し

今後
感情表現

ネス

小説
利用しオスス すAndroidアプス
化

課題

評価実験：ユーコンン

小説 評価 ー
精度 評価す充実： ー ベース
取得し アプい有名作品
反映す差