DEIM Forum 2017 F3-2

EPUB 小説データからの表紙の自動生成
川口 晴会†

長尾 悠真††

鈴木伸崇†††† 筑波大学 情報学群 知識情報・図書館学類 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1-2†† 筑波大学 大学院図書館情報メディア研究科 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1-2††† 筑波大学 図書館情報メディア系 〒 305–8550 茨城県つくば市春日 1-2
E-mail: †{hkawaguchi,ynagao}@klis.tsukuba.ac.jp, ††nsuzuki@slis.tsukuba.ac.jp
あらまし

本研究では選書の支援となると考え，EPUB 形式の小説データからその内容の印象に沿った表紙を自動的に生成するシステムを提案する．表紙を構成する要素のうち色とフォントに着目し，小説の本文を解析してその印象に沿った色とフォントを求める．色については色と単語を対応させた色彩データベースを用いて推薦を行い，形容詞と色が対応付けられた色彩データベースを，Word2Vec を用いて動詞と名詞も対象となるように拡張した．フォン
トについては各フォントと書籍本文の印象を表した感性ベクトルを使用し，コサイン類似度が高いフォントを推薦す
る．フォントの画像と感性ベクトルの対を教師データとして機械学習を行い，フォントから感性ベクトルの推定を行う．本文テキストの感性ベクトルは形容詞対に類似した単語の出現頻度によって推定を行う．
キーワード 電子書籍，色抽出，フォント推薦

1. は じ め に

ビューも用いているが，その選択基準については考察されていない．しかし，実際に購入サイトなどで書かれているレビュー

電子書籍と電子書籍リーダーの普及により，近年多くの電子は一個人によって書かれているため内容の偏った意見や感想が書籍が利用可能となっている．それと同時に，テキストファイ

書かれている可能性があり，そもそもレビューがない書籍も少ルを電子書籍のフォーマットに変換するツールが数多く登場し，なからず存在する．また，形容詞のみを対象として色を抽出し任意のテキストを電子書籍として作成し読むことができるよているが，その他の単語も色と結びつく可能性があり小説全体うになった．例えば，著作権の消滅した作品を提供する青空文の印象とは言い難い．一方，本研究では，書籍本文のみを入力

庫 [1] の作品や，オンライン小説をダウンロードして電子書籍として形容詞に加え名詞と動詞からも印象を抽出する．よりに加工することが考えられる．また，小説投稿サイトなどの登

多くの単語を色と関連付け，網羅性の高い色抽出を目指す．文場によって気軽に小説を公開できる環境になっており，作者自献 [4] は色抽出の対象となる単語数が少ないため，入力に用い身が電子書籍として配布することも可能である．このような電る本文が短い場合に一致する単語が存在しない可能性があると子書籍の作成における主な問題として，多くの場合に適切な表いう欠点がある．フォントの印象に関する先行研究としては，紙が与えられていないことがある．表紙は書籍の印象を読者に入力されたテキストに合うフォントを推薦するもの [5] や，フォ伝える重要な要素であり，選書の際にも有用である [2]．しかントを印象に基づいて分類するもの [6] がある．文献 [5] は被験し，書籍の内容に合った表紙を作成するには手間やコストがか者実験のアンケートに用いられたフォントのみが推薦の対象とかり，特に未読の小説を電子書籍に加工する場合，内容を反映なっている．また，[6] は，フォントから抽出した太さや文字間した表紙を作成することは極めて困難である.

隔のような特徴量を機械学習にかけてフォントを分類している．

そこで，本研究では電子書籍の主要なフォーマットである

一方，本研究では Deep Learning を用いることにより，利用者

EPUB(Electronic PUBlication) [3] を対象とし，EPUB 形式のの所持する全ての日本語フォントが推薦の対象となり，人手で小説データからその内容の印象に沿った表紙を自動的に生成す特徴量を抽出することなく未知のフォントに対しても感性ベクるシステムを提案する．表紙を構成する要素のうち色とフォントルの推定が行える．

トに着目し，小説の本文を解析してその印象に沿った色とフォントを求める．色については色と単語を対応させた色彩データ
ベースを用い，フォントについては各フォントと書籍本文の印

2. 諸 定 義
本章では，EPUB の概要，および提案手法で用いる Word2Vec

象を表した感性ベクトルを使用して推薦を行う．得られた色をと CNN について述べる．

表紙の背景色とし，得られたフォントでタイトルや著者名を描

2. 1 EPUB の概要

画する．

EPUB は国際電子出版フォーラム (International Digital

小説の印象を伝えるために色に着目した先行研究では，書籍

Publishing Forum) が策定したフォーマットである．2011 年の本文とレビューの形容詞から抽出した色を表紙として画像をに EPUB3 が最終勧告され，2016 年現在での最新のバージョン

生成したもの [2] や，書籍本文のうち情景描写のみを対象としとなっている．EPUB の主な特徴として (1)XML や HTML，て色抽出を行っているもの [4] が存在する．文献 [2] は入力にレCSS などの広く普及した Web の標準技術がベースとなっていること，(2) オープンで利用料が発生しないフリーなフォーマッユニット uj における処理は式 (2) のようになる．


I
∑



wji xi bj +

トであること，(3) 多様な閲覧環境を前提にしたアクセシブルな
フォーマットであること，の 3 点が挙げられる．そのため，今後も主要なフォーマットであり続ける可能性が高い [7]．EPUBのファイル構造の例を図 1 に示す．

Sj =





 bj +

i=1
I∑(n = 1)(2)

wji zi(n > 1)

i=1

この Sj をもとに，ユニット uj の出力値は活性化関数 f を用いて式 (3) のように表される．

zj = f (Sj )(3)活性化関数は一般的にシグモイド関数などが使用されるが，タスクや層の位置に応じて選択する必要がある．

2. 2. 1 Word2Vec の概要
Word2Vec とは，Mikolov らによって提唱されたニューラル

図 1: EPUB のファイル構造の例

ネットワーク [8] を実装したツールである．テキストコーパス
メディアタイプを記述する minetype ファイル，メタ情報を格納する META-INF フォルダ，本文や表紙などの書籍の内容を格納する OEBPS フォルダからなる．EPUB は，このようなファイルを zip でアーカイブしたものである．提案手法では，

OEBPS フォルダ内の本文テキストを解析し，本文の印象に沿った表紙の HTML ファイルを生成する．

を入力すると，コーパスの共起関係に基づいて任意の次元のベクトルに圧縮する．これにより，単語同士の類似度をコサイン類似度によって表すことができる．学習において使用するモデ
ルは， Continuous Bag-of-Words(CBoW) と Skip-gram の 2つがある．提案手法では，[9] において意味的にベクトルの精度が高いとされる Skip-gram を用いた．

Skip-gram とは，文字列 w1 , w2 , …, wn の t 番目の単語を

2. 2 ニューラルネットワークの概要
Word2Vec と CNN で用いられるニューラルネットワークについて述べる．
ニューラルネットワークとは，高度な情報処理のために，脳内のニューロン（神経細胞）の働きをコンピュータ上で実現しようとしたものである．Word2Vec と CNN では階層的なニューラルネットワークが用いられている．基本的な構造を図 2 に示
す．ネットワークは入力層と中間層，出力層からなり，CNN

wt とすると，その周辺の単語 wt−j , wt−j+1 , …, wt−1 , wt+1 , …
, wt+j を予測するニューラルネットワークである．入力層は単語の one-hot なベクトルとなっており，次元数はコーパスのユ
ニークな単語数 T になる．ここで，c を中心の単語 wt に対して前後の単語の予測をどの距離まで行うかを決める定数とする．
学習の際は，入力層に wt の one-hot ベクトルを入れ，出力層に wt+i (i = −c, −c + 1, …, c − 1, c) を入れることを繰り返す．
中間層は任意の次元数 k であり，入力層から中間層への重みはT と k の積である．中間層では活性化関数を通さないが，出力層ではソフトマックス関数を使用する．ソフトマックス関数は合計が 1 になるよう正規化されており，出力値は 0 から 1 の値をとる．これを利用し，出力値をその単語が正解である確率として捉え，正解である wt+i の確率が高くなるようにネット
ワークの重みを調節する．学習後のモデルにおける中間層の出力を，単語のベクトルとして使用する．
図 2: 階層的なニューラルネットワークの例

2. 2. 2 CNN の概要
CNN(Convolutional Neural Network) とは，多層のニューでは中間層は任意の数になる．中間層のユニットは，前の層ラルネットワークを用いた Deep Learning の一種であり，主にの複数のユニットから入力した情報に対し何らかの処理を行

画像認識で用いられている．通常のニューラルネットワークにい，次の層のユニットに情報を出力する．第 n 層のユニットをおいては隣接層のユニットは全て結合している．しかし，CNNui (i = 1, 2, …, I)，第 n + 1 層のユニットを uj (j = 1, 2, …, J)の畳込み層とプーリング層は特定のユニットのみが結合を持っとする．bj をバイアス，ユニット ui から uj の重みを wji とすているため，高い精度で画像の特徴を抽出することが可能にる．ユニット ui の出力値を式 (1) のように定義する．n = 1 のなっている．

とき ui は入力層のユニットであり，xi は入力ベクトルの値で
ある．

xi

(n = 1)z(n > 1)i

一般的な CNN の構造として，入力から畳込み層とプーリング層のペアを複数回繰り返し，出力層の前は全結合層が配置される．畳込み層（Convolution layer）では，任意の大きさの(1)フィルタを入力画像に重ね合わせ，フィルタを 1 画素ずつ移動させて画像の濃淡パターンを検出する．種類が異なる複数のフィルタを用いることによって，画像の様々な特徴を獲得する

表 1: 色彩データベースの例

ことが可能になる．プーリング層（Pooling layer）は，畳込み層で獲得した特徴の位置感度を低下させる働きがあり，画像内

RGB 値

色彩形容詞

255,236,255

淡いで対象とする特徴が若干変化した場合でもプーリング層の出力

255,152,136 あどけないは変化しない．畳込み層から出力された画像を正方形の画素に

255,156,0

使用頻度

快活

2
5
4

分割し，一般的にはそれぞれの画素集合の中で最大の値を出力する（MaxPooling）．
図 3 と図 4 に畳込み層とプーリング層の例を示す．

3. 1. 2 色彩データベースの拡張
従来の色彩データベースは限られた形容詞しか色と対応づけられていないが，実際は形容詞以外の単語も色を連想させる可能性がある．形容詞に加え動詞と名詞も色を連想させ，意味が類似している単語は同一の色を想起させると仮定して，提案手法では 2 つの段階で色彩データベースの単語を拡張する．まず，Weblio 類語辞典 [11] を用いて色彩形容詞の類語を収集す
る．次に，色彩形容詞と類語に類似した単語を，Word2Vec に

図 3: フィルタの畳込みの例

おいてコサイン類似語が高い単語を抽出することで収集する．

Word2Vec のコーパスには青空文庫の本文データを用いた．
Mecab を用いた形態素解析により形容詞，動詞，名詞のリストを作成し，コーパスとしている．Skip-gram において入力単語の前後 5 単語を予測するように学習を行い，100 次元のベクトルを作成した．また，コーパス中で出現回数が 20 回に満たない単語は切り捨てて学習を行っている．

図 4: MaxPooling の例

色彩形容詞と類語に対してコサイン類似度が 0.7 以上の単語を類似度が高い単語として抽出を行った．しかし，Word2Vec
は入力単語に対して周辺の単語を予測するというモデルであ3. 提 案 手 法るため，対義語もコサイン類似度が高くなる場合がある．例えば，「私は猫が好きである」と「私は猫が嫌いである」という提案手法では EPUB ファイル内の本文テキストを形態素解

文の「好き」と「嫌い」は対義語であるが，同じ文脈で登場し析し，書籍内容の印象を反映した色とフォントを推薦する．まてしまうのでベクトルとして表す際には類似度が高くなってした，推薦された色を背景色とし，フォントでタイトルと著者名

まう．対義語同士が同じ色を想起させることはほとんどないとを描画する表紙データを作成する．

考えられる．そこで，あらかじめ色彩形容詞と類語の対義語を色とフォントについては別のアプローチで推薦を行うため，本章ではそれぞれの手法について説明する．

3. 1 色抽出の概要

Weblio 対義語・反対語辞書から取得し，もしコサイン類似度が高い単語として対義語が抽出された場合には取り除く処理を行っている．

本文テキストからの色抽出では，Word2Vec により拡張した

使用頻度の算出について述べる．Weblio で収集した単語に

色彩データベースを用いて色を想起させる単語を特定する．単は，収集する際に使用した色彩形容詞と等しい RGB 値と使用語の出現頻度を考慮して色のスコアを算出し，色相ごとにスコ頻度を与える．Word2Vec で収集した単語には，色彩形容詞とアを合計する．そして，合計したスコアが最上位となった色相

類語と等しい RGB 値を与え，使用頻度にはその単語のコサイにおいて最もスコアの大きい色を抽出色とする．

ン類似度と使用頻度との積を与える．色彩データベースの拡張

3. 1. 1 色彩データベース
色彩データベースは，日本カラーデザイン研究所により作成されたカラーイメージスケール [10] を利用して構築する．カの例を図 5 に示す．
以上の処理によって，約 88,000 の単語，RGB 値，使用頻度の対応づけが得られた．

ラーイメージスケールでは，この代表色 130 色に対し，人々の3. 1. 3 色のスコアの算出方法及び色の抽出方法

感性を捉えるために有効な形容詞 180 語を定義している．ここ

色抽出においては本文テキストを形態素解析し，色彩データ

では仮に，180 語の形容詞を色彩形容詞と呼ぶ．また，色彩形

ベースと一致した単語の使用頻度の値をスコアとして RGB 値

容詞に対して代表色が使用される頻度を 1 から 5 の整数値で表ごとに足し合わせる．より精度の高い色抽出を行うために 2 つしてある．

の処理を行う．

代表色の RGB 値，色彩形容詞の語幹，使用頻度の 3 属性を格納したものを色彩データベースとする．色彩データベースの例を表 1 に示す．

否定語に続く語の除去
本文テキストに対する形態素解析では，「楽しくない」のよ
うな文は「楽しく」と「ない」に分割されて「楽しく」が色彩

3. 2. 1 感性ベクトル
感性ベクトルとは，感性イメージを表すベクトルであり，「古い」「新しい」などの形容詞対の尺度を要素とする．形容詞対の尺度を感性値とすると感性ベクトルの次元数は感性値，つまり形容詞対の数になる．本研究では，[5] を参考に選択した表 2の 12 の形容詞対を用いる．また，それぞれの感性値は 1 から7 の値をとり，表 2 で左が感性値 1，右が感性値 7 の印象の形容詞である．
表 2: 感性ベクトルに用いる形容詞対

図 5: 色彩データベースの拡張の例

データベースに一致する可能性がある．活用形が未然形，連用形の単語が「ない」「ぬ」などの否定語に続く場合，直前の単語を取り除いている．
頻出単語の正規化

古い

新しい

暗い

明るい

重厚な

軽快な

やわらかい

かたい

穏やかな

激しい

繊細な

大胆な

提案手法では Word2Vec を用いて機械的に単語を取得してい

下品な

上品な

るため，多義語などについては考慮されていない．そのような

つまらない

楽しい

単語が複数回登場すると，色抽出の結果において意図しない方

汚い

美しい

向に影響を与えてしまう可能性がある．そこで，常用対数を用

冷たい

暖かい

いて単語の出現頻度に応じて正規化を行う．具体的には，色彩

静かな

騒がしい

データベース上で単語 w が RGB 値 wr と使用頻度 wf を持つ

憎い

可愛い

とすると，本文テキストでの単語 w の出現回数 wk を取得し，
単語 w の wr に対するスコアを wf × log10 (wk + 1) で表す．

3. 2. 2 フォントの感性ベクトルの推定方法
フォントの感性ベクトルを推定するために，本研究では感性以上の 2 つの処理をまとめると次の通りになる．ある色 Ci

ベクトルを推定する推定器を構成する．推定器は，被験者実験に対する色のスコアを Si とし，本文テキスト中に出現した色により収集した感性値を CNN で学習することにより構成する．

彩データベースと一致する単語集合を Wi ，そのうち否定語に実験に使用したフォントは PC にあらかじめインストールさ続く語の集合を Ni とする．このとき，Si は式 (4) によって得れているフォントや，フリーフォントなどから収集した日本語

られる．

フォント計 171 個である．被験者は男性 16 名，女性 18 名の合

Si =

∑

計 32 名であり，平均年齢は 21.2 歳であった．実験の手順とし(wf × log10 (wk + 1))(4)w∈Wi \Ni

算出した色のスコアを用いて，[4] を参考にして全 130 色のては，被験者に 171 のフォントで表記された無意味文字列を提示し，フォントの印象を 12 の尺度を用いて 7 段階で SD 法で評価させた．被験者に提示した回答画面の例を図 6 に示す．

スコアを考慮した抽出法を用いる．まず，130 色を色相を基準にして 11 のグループに分ける．有彩色（赤，青，黄など）の場合は 1 つのグループが 12 の色を持ち，無彩色（黒，白など）の 10 色を 1 つのグループにまとめる．グループごとに色のス
コア Si を合計し，その合計スコアを昇順に並び替え，上位グ
ループの中で最大のスコアを持つ色を抽出色とする．

3. 2 フォント推薦の概要
フォント推薦には感性イメージをベクトルとして表した感性ベクトルを用いる．PC にあるフォントファイルの各フォントと本文テキストの感性ベクトルを推定する．フォントについて
は，被験者実験によって得たフォントと感性ベクトルの対を教師データとして学習を行い，作成された学習器を用いて感性ベクトルを推定する．本文テキストについては，出現する単語に

図 6: 被験者実験の回答画面の例

よって感性ベクトルを算出する．本文テキストの感性ベクトルとコサイン類似度が最も高い感性ベクトルを持ったフォントを推薦し，表紙に使用する．

171 のフォントを 4 グループに分け，1 フォント当たり 8 名の被験者の回答を得た．各フォントの感性値の平均を算出し，これを被験者実験で得られたフォントの感性ベクトルとする．

被験者実験に用いたフォントは数が限られており，それ以外

感性データベースの作成方法について述べる．意味が類似しの日本語フォントも無数に存在する．そこで，未知の日本語

た単語は似た感性イメージを持つと仮定して，感性形容詞と意

フォントであっても感性ベクトルの推定が行えるように，被験味が近い単語を収集する．色彩データベースの拡張と同様に，

者実験で得たデータを教師データとして CNN によって学習をWeblio 類語辞典と Word2Vec を用い，感性形容詞とその類語

行う．フォントについては，被験者実験に用いたフォントで描に対して Word2Vec において抽出を行う単語のコサイン類似画した文字の画像を用いる．フォントの特徴が現れやすいと考度は 0.7 以上とした．また，類語の数が非常に少ない感性形容

え「永」「あ」という 2 文字を使用して，90point で 115pixel

詞については日本語 WordNet [13] も用いて類義語を収集した．

× 210pixel の白背景の画像に描画して作成した．入力データと感性データベースには単語，感性形容詞，スコアを 3 属性を格なるフォントの画像の例を図 7 に示す．この画像を 1pixcel ず

納する．スコアには感性形容詞と類語には 1，Word2Vec で収

つグレースケールに応じて 0 から 255 の数値に変換した数値列

集した単語にはコサイン類似度を与える．以上の処理によってを学習の際に入力する．

約 4,400 の単語，感性形容詞，スコアの対応づけが得られた．
感性データベースの例を表 3 に示す．
表 3: 感性データベースの例
単語

感性形容詞

楽しい

楽しい

心踊る

楽しい

1

学習のモデルは，CNN を用いてフォントの自動識別を行っ

楽しむ

楽しい

0.745

ている [12] を参考にして作成した．畳み込み層とプーリング層

陽気

楽しい

0.698

図 7: フォントの画像の例

スコア

1のペアを 2 回繰り返し，3 回畳み込んだ後に全結合させ，シグモイド関数を通して 300 のユニットに出力し，線形出力関数を

感性データベースを用いて感性ベクトルを算出する方法につ通して 12 のユニットに出力する．この 12 のユニットの入力値

いて説明する．本文テキストを形態素解析し，感性データベー

が，感性ベクトルの要素となる．フィルタの数を 30，畳み込み

スと一致した単語のスコアを感性形容詞ごとに足し合わせる．

層とプーリング層の大きさは共に 3 × 3pixel とする．学習時

その際，色抽出で行った 2 つの処理を同様に行う．つまり，本の損失関数は平均二乗誤差，最適化関数は RMSprop を用い，文テキスト中で否定語に続く語を除去し，単語の出現回数を取教師データの感性ベクトルとフォントの画像から予測した感性

得して常用対数によって正規化した値を感性形容詞ごとに合計ベクトルの平均二乗誤差が少なくなるように学習を進める．こする．これらの処理によって得た感性形容詞のスコアを用い，のモデルを深層学習ライブラリである Keras で実装し，全 171対になった感性形容詞のスコアの比を考慮して感性ベクトルをのデータのうち 7 割を訓練データ，3 割を評価データとして 50算出する．ただし，感性形容詞には異なる数の単語が対応づけ

回（50epoch）の学習を行った．epoch 毎の平均二乗誤差を図られており，スコアの合計も大きく異なるので，単語が多く対8 に示す．

応づけられている感性形容詞のスコアは大きくなりやすくなると考えられる．そこで，正規化のためにあらかじめ感性デー
タベースにおける感性形容詞ごとのスコアの合計を算出し，対になった感性形容詞において合計スコアを使用する．具体的には，感性データベースにおいて感性値 7 の感性形容詞の合計ス
コアを Di (i = 1, 2, …, 12)，感性値 1 の合計スコアを Ni とし，

Ni /Di をあらかじめ保持する．感性形容詞ごとのスコアを算出する過程で感性値 7 の感性形容詞のスコアと Ni /Di の積をとる．以上の処理を行った上で，感性ベクトルの感性値を vi ，感性値 vi にあたる感性形容詞対のスコアを Ki ，そのうち感性値

7 の感性形容詞のスコアを Si とする．このとき，感性値 vi は
図 8: フォントの感性ベクトルについての学習経過

学習済みのモデルの重みを用いることで，フォントの画像を入力するとフォントの特徴に応じた感性ベクトルを得ることができる．

3. 2. 3 本文の感性ベクトルの推定方法
本文テキストの感性ベクトルについては，本文に登場する単語と感性データベースの単語との一致によって算出する．ここ
では仮に，感性ベクトルで用いる形容詞を感性形容詞とする．

式 (5) によって求められる．
()
Si
vi = 1 + 6 ×
Ki(5)

しかし，ある感性形容詞対に類似した単語がほとんど本文テキスト中に出現しない場合には式 (5) では不十分である．例えば，「古い」と「新しい」に類似した単語がそれぞれ 0 回と 1 回
出現した場合に感性値は 7 になる．しかし，出現した単語が少ないならばテキストはその感性形容詞対についての感性イメー
ジは弱いと考えられる．そこで，感性形容詞対に類似した単語

の出現回数が少ない場合にはベクトルのスケールを小さくする

4. 2 色抽出とフォント推薦の評価処理を行う．本文テキストの単語で感性データベースと一致し提案手法により抽出した色と推薦されたフォントが，テキスた単語数を n とすると，ある感性形容詞対に類似した単語の出

ト内容の印象を反映しているかを検証する実験を行った．色と現回数が少ないとは，それら単語の出現回数が n/12 に満たなフォントを別のアプローチで推薦するため，色とフォントそれ

いことをいう．出現回数が少ない場合，感性値 vi にあたる感ぞれが妥当かについて評価する．評価方法としては，提案手法

性形容詞対の出現回数を n/12 で割り，これを出現割合 pi とすで推薦された 5 つの色やフォントを含む 10 の選択肢を提示しる．感性値 7 の感性形容詞に類似した単語が感性値 1 のものよて，推薦された色やフォントが選択されるかを検証した．対象り多く出現した場合，感性値 vi は式 (6) によって求められる．
()(Si − Ki /2)(6)
vi = 4 + 3 × pi ×
Ki /2

は大学生 4 名，本実験で使用するテキストは『走れメロス』『羅

感性値 1 の感性形容詞に類似した単語が多く出現した場合には，感性値 1 の感性形容詞のスコアを Ti として，式 (7) によって
算出する．

(

(Ti − Ki /2)
vi = 4 − 3 × pi ×
Ki /2

生門』『山月記』の 3 作品である．

4. 2. 1 選択肢の作成と実験方法
まず色の選択肢の作成方法について説明する．カラーイメー
ジスケールによると，有彩色（赤，青，黄など）は色相とトーンの違いを持ち，順に似た色相を並べると色相環ができる．10色相環の例を図 10 に示す．

)
(7)

4. 評 価 実 験
本章では，提案手法の CNN を用いた学習モデルの評価と，色抽出とフォント推薦に関する評価実験について述べる．

4. 1 CNN による学習の評価
提案手法の CNN の学習モデルを評価するために 10 分割交差検定を行う．具体的には被験者実験で得た 171 のデータをシャッフルし 10 分割する．その 10 グループのうち，1 つのグループを評価データ，残りの 9 グループを訓練データとして
図 10: 10 色相環

50epoch の学習を行い，1epoch 毎に評価データの平均二乗誤差を記録する．評価データに用いるグループを変えながら同様の学習を 10 回行い，平均二乗誤差の平均を算出する．以上の手順で得られた平均二乗誤差を図 9 に示す．

それぞれの色相には明暗，派手，地味というように共通した色の調子（トーン）がある．トーンは明暗の違いを生む明度と派手・地味の違いに関わる彩度との相互の関係のもとに成り立
つ．実験では色相と色調をもとに色の選択を行う．提案手法で色のスコアを算出し色相ごとのスコアを昇順して上位 5 位までの色相グループを代表グループとし，それぞれのグループで最大スコアを持つ色を抽出色とする．5 つの抽出色の属する色相と異なる色相の色で，色抽出の際に色ごとのスコアを昇順にし中央より下位になる色を他の 5 つの選択肢とする．また，5 つの選択肢については可能な限り，抽出色と異なる色調になるよ
う選ぶ．被験者には同一ディスプレイで 10 色を提示する．
フォントについては，被験者実験に用いた 171 のフォントから書体が偏らないように選んだ 23 フォントと新しく収集した

図 9: 交差検定での学習経過

9 フォントの合わせて 32 フォントを推薦の対象となるフォントとした．選択肢の作成も色と同様に行い，フォントにおいて

交差検定では全てのデータを 1 度は評価データとして用いるは明朝体やゴシック体のような書体を基準にして選択する．提ので，学習モデルが過学習を起こすか，それとも未知のデータ案手法でのフォント推薦の結果，コサイン類似度を昇順にしたにも対応できる汎化性能が優れているかを見ることができる．

際の上位 5 フォントを推薦フォントとして，他の 5 つの選択肢

提案手法の学習モデルは，評価データの平均二乗誤差がおよそが似ないように書体が異なるものから選ぶ．被験者には 10 の30epoch 目から約 0.6 で安定する．これは，未知の日本語フォ

フォントを用いて，それぞれテキストのタイトルを描画して提ントに対してもおおよそ妥当な感性ベクトルを予測できること示する．

を示している．

以上の選択肢を用いて，テキストを読んでもらった上で，被験者にテキスト内容の印象に近いものを 3 つ選択してもらう評

価実験を行った．

表 7: 『山月記』の評価実験の結果

4. 2. 2 実 験 結 果

被験者

選択色

回答一致率

選択フォント

回答一致率

被験者 A

1, 3, 4

100%(3/3)

3, 4, ×66%(2/3)

トを表 4 に示す．評価実験で被験者が抽出色・推薦フォントを被験者 B

1, ×, ×33%(1/3)

1, 2, 3

100%(3/3)

選択した場合は 1 から 5 を，それら以外を選択した場合は×を

被験者 C

2, 3, ×66%(2/3)

1, 2, 5100%(3/3)

記し，表 5，表 6，表 7 に示す．

被験者 D

1, 4, 5100%(3/3)

1, 2, ×66%(2/3)

3 つのテキストに対する提案手法による抽出色と推薦フォン

表 4: 抽出色と推薦フォント
テキスト

抽出色

4. 2. 3 考推薦フォント1 255,229,122（淡黄色）

Corporate Logo Med-2 255,88,80（ばら色）羅生門

3 0,0,0（黒）が多いが，フォントについてはテキストによって沿う場合と沿わない場合に分かれることが示された．回答一致率が低い被験BT 12G Smooth Reg-者が確認された『走れメロス』『羅生門』について考察する．
『走れメロス』は色についておよそ 60%ほどの回答一致率にロ ゴ た い ぷ ゴ シックなったが，フォントの回答一致率は 33%となり推薦フォント以Condense外のフォントがより選択される結果になった．色において抽出

4 176,143,119（茶ねずみ）

Honoka Antique-Kaku

5 197,184,199（うすいろ）

メイリオ

1 0,0,0（黒）BT 12G Smooth Reg-色以外で 2 名の被験者に選択されたのは明るい黄緑色であり，主人公であるメロスが作品後半で走っている様子に影響を受けular

た可能性がある．色の抽出過程では黄緑色は『賑やか』『陽気』

1 255,229,122（淡黄色）

メイリオなどとの単語と一致していたが，一致する単語数が少なかった

3 208,0,32（赤）BT 10G Dot Regular

ため上位に推薦されなかった．フォントについては，推薦フォ

4 179,186,200（浅藍ねずみ） Honoka Antique-Kaku

ント以外の行書体が全ての被験者に選択されていた．これは5 255,168,40（あんず色）

鉄瓶ゴシック『走れメロス』は主人公が走っているイメージが強いため，文

1 199,199,187（明灰色）

ほのか明朝

2 197,184,199（うすいろ）

源ノ角ゴシック Regu-

lar
山月記

評価実験の結果から，提案手法では抽出色は印象に沿う場合

hium
ular
走れメロス

察

3 255,217,0（黄）いろはマル

4 255,213,159（白茶）Rounded M+ 1p light

字の画がつなり，すばやい印象を抱く行書体を選択したと考えられる．
『走れメロス』に出現する単語から推定した感性ベクトルを表 8 に示す．
表 8: 『走れメロス』の感性値

5 179,186,200（浅藍ねずみ） C4 ユニバーサルビュー

感性形容詞

DSP EL

表 5: 『走れメロス』の評価実験の結果
選択フォント 回答一致率

感性値

古い - 新しい4.0

暗い - 明るい3.477

重厚な - 軽快な

4.0

やわらかい - かたい4.423

穏やかな - 激しい

3.555

被験者

選択色

回答一致率

被験者 A

2, 4, 5100%(3/3)

1, ×, ×33%(1/3)

繊細な - 大胆な

3.234

被験者 B

1, 3, ×66%(2/3)

3, ×, ×33%(1/3)

下品な - 上品な

2.769

被験者 C

1, 2, ×66%(2/3)

3, ×, ×33%(1/3)

つまらない - 楽しい

3.883

被験者 D

1, ×, ×33%(1/3)

4, ×, ×33%(1/3)

汚い - 美しい1.993

冷たい - 暖かい

4.927

静かな - 騒がしい3.035

憎い - 可愛い

3.344

表 6: 『羅生門』の評価実験の結果
被験者

選択色

回答一致率 選択フォント

被験者 A

3, 4, ×66%(2/3)

1, ×, ×

回答一致率

33%(1/3)『走れメロス』のフォントの回答一致率が低くなった原因と被験者 B

1, 3, ×66%(2/3)

2, 4, 5100%(3/3)

して考えられるのは，感性ベクトルで使用する形容詞に「走っ被験者 C

1, 3, ×66%(2/3)

3, ×, ×33%(1/3)ている」ことを表現するものが含まれていなかったことである．

被験者 D 1, 3, ×

66%(2/3)

1, 3, ×66%(2/3)

また，物語は主人公が親友との友情を示して終わるので「美しい」と感じる読者もいる可能性があるが，推定した感性ベクト
ルでは「汚い」に近い感性値になっている．小説の導入から中盤までは．主人公が王に怒る場面や自身を「醜い」と感じる場
面が多くあったためである．現在の推薦手法では小説全体に出現した単語を同様に扱うため，このようなことが起こりやすいと考えられる．

『羅生門』は，色の回答一致率はおよそ 60%だったが，フォントについては 100%と 33%の被験者がおり差がある結果になった．フォントでは，推薦フォント以外で隷書体が 3 名の被験者に選択されていた．隷書体の感性ベクトルは「古い」に近い感性値を持つが，『羅生門』から推定した感性ベクトルは「古い - 新しい」の感性値は 4 であった．小説中にそれぞれに類似した単語が 1 つも出現しなかった結果，「古い」「新しい」に関してはどちらにも近くない感性値になっている．隷書体を選択した被験者は『羅生門』の作品全体から「古い」印象を受けた可能性がある．今回作成した感性データベースでは単語が「古い」に類似しているかのみを指標として用いており，「古い」という意味を持たない単語から古い印象を受ける場合に感性値をうまく算出できない問題があると考えられる．

5. む す び
本研究では，書籍内容の印象を反映した表紙を生成することを目的として，テキストデータから色とフォントを推薦する手法を提案した．その結果，色の推薦においては印象に沿う色を概ね推薦できるが，フォントについてはテキストによって印象に沿う場合とそうでない場合に分かれることが示された．今後，意味が類似した単語の収集方法や感性ベクトルに使用する形容
詞，テキストからの感性ベクトルの算出方法を改善することで，より印象を反映した表紙を生成することができると考えられる．

文
[1]
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[4]
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