DEIM Forum 2019 C4-4

物語展開を考慮した小説データからの表紙の自動生成
川口 晴会†

鈴木 伸崇††† 筑波大学 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@klis.tsukuba.ac.jp, ††nsuzuki@slis.tsukuba.ac.jp
あらまし

本研究では小説を選ぶ際の支援になると考え，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．読者にとって最も印象に残る場面が小説全体の印象に影響を与えると考えられることか
ら、本手法では物語展開を考慮して場面を抽出した後，その場面のみを用いて表紙の構成要素である色，フォント，象徴物を推薦する．青空文庫をコーパスとして極性辞書を構築し，この辞書を用いて小説を時系列データに変換して特異値分解によって物語展開の特徴を求めた．特徴に基づいて読者の印象に残ると思われる場面の抽出を行う．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小説本文の印象を表した感性ベクトルを使用して推薦を行う．象徴物については，tf-idf を用いて抽出場面に出現する特徴的な名詞を獲得する．
キーワード 表紙，場面抽出，色推薦，フォント推薦，象徴物推薦法を提案する．色については色と単語を対応させた色彩データ

1 はじめに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
ルを電子書籍フォーマットである EPUB [1] やその他のフォー
マットに変換するオンラインサービスやツール 1 が登場し，任意のテキストから電子書籍を作成して読むことができるようになった．例えば，著作権の消滅した作品を提供する青空文庫 2の作品や，オンライン小説をダウンロードして電子書籍に加工することが考えられる．このような電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伝える重要な要素であり，読む前の選別で大きな指標となる [2]．しかし，前述のサービスやツールでは入力テキストの印象を反映した表紙を自動的に付与することはできず，人手でそのような表紙を作成するには手間やコストがかかる．特に未読の小説を電子書籍に加工する場
合，内容を反映した表紙を作成することは極めて困難である.
そこで，本稿では小説データからその内容の印象に沿った表
紙の構成要素を推薦するシステムを提案する．ここで，本稿では表紙の構成要素として，感性を伝達する色とフォント，小説の内容を象徴する象徴物の 3 点に着目する．推薦された色，フォント，象徴物を用いることで，容易に表紙を作成することが可能となる．小説から色とフォントを推薦した筆者らの研究 [3]の評価実験では，読者が小説の一場面の印象を強く持っていた場合に推薦の精度が低いという問題があった．また，小説全体の単語を同じ重みで扱っているため，バッドエンドの話であっても幸福な場面が多ければ明るい表紙になる可能性がある．そのため，小説全体の本文を解析し，読者の印象に残ると考えられる場面を抽出後，その場面のみを用いて 3 点の推薦を行う手
1：https://ebook.online-convert.com/
2：https://www.aozora.gr.jp/

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象を表した感性ベクトルを使用して推薦を行う．象徴物については，tf-idf を用いて抽出場面に出現する特徴的な名詞を獲得
する．推薦された色は表紙の背景色，フォントはタイトルや著
者名の描画，象徴物はその物体の画像として表紙に使用できる．
小説の印象を伝えるために色に着目した研究では，書籍の本
文とレビューの形容詞から抽出した色を背景色として表紙画像を生成した研究 [2] や，文献 [2] を発展させて小説から象徴物も合わせて抽出し，無料のイラストダウンロードサイトを用いて表紙の中央に描画する研究 [4] がある．これらの研究では，色（RGB 値）と形容詞，色と形容詞の結びつきがどれだけ強いか表すスコアの 3 つを格納した色彩データベースを使用して，辞書一致で色ごとのスコアを算出している．形容詞のみを対象として色を抽出しているが，その他の単語も色と結びつく可能性があり小説全体の印象とは言い難い．また，入力に書籍本文だ
けでなくレビューも用いた方が精度が高いとしているが，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描かれているレビュー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なからず存在する．
フォント推薦に関する先行研究としては，入力されたテキス
トに合うフォントを推薦するもの [5] がある．この研究ではア
ンケート調査によって色とフォントに感性ベクトルを付与し，テキスト中の単語から推薦された色の感性ベクトルと類似度が高いフォントを推薦するという流れになっている．推薦の対象となるフォントは，文献 [5] の中でアンケートで感性ベクトルを得たフォントに限られる．また，入力テキストに対して色からフォントを推薦するという流れのため，色とフォントの組み合わせが固定化してしまう．
本研究では，色とフォントの組み合わせが固定化せずに多様な推薦が行われることを期待して，別のアプローチで推薦を行う．色抽出については，[2] を参考にして色彩データベースを構与された正解データを準備した．以降，この実験を予備実験と築し，辞書一致でスコアを算出する．書籍本文のみを入力とし呼ぶ．予備実験に用いた小説を表 1 に示す．

て形容詞に加え名詞と動詞からも印象を抽出する．それに加え，

表 1 予備実験に用いた小説

小説全体ではなく印象に残ると思われる場面のみを用いること

タイトル

単語数

場面数

で，より具体的な象徴物を抽出できると考えられる．フォント

押絵と旅する男

11,657 11

推薦に関しては [5] を参考にして感性ベクトルを用いるが，未フランダースの犬

20,001 14

知のフォントも推薦の対象となるように深層学習を用いて感性

銀河鉄道の夜（角川文庫版）

24,992 17ベクトルの推定を行えるようにする．
実験参加者がスコア付けしやすいと考え，著名な作品を選択

2 提案手法
提案手法は，小説の本文テキストから読者の印象に残ると思われる場面の抽出と，その場面を用いて行う色・フォント・象
徴物の推薦からなる．それぞれの手法について詳しく説明する．

した．また，自動構築の辞書を用いた時系列データが単語数に依存しないことを確認するため，それぞれの小説の単語数が異なるように選択している．
予備実験の小説は章立てがないものがほとんどであるので，筆者が小説内の時間が変わる，あるいは主題が変わることを意

2. 1 場 面 抽 出

識して場面を分けている．

読者の印象に残ると思われる場面を特定するために，何らか

実験参加者は 1 小説あたり大学生・大学院生の 5 名である．

の観点で場面ごとのスコア付けをする必要がある．本手法で以下に実験の流れを示す．はじめに場面分けのない小説を一通

は，幸福度の観点に基づいてスコア付けされた単語の辞書を用り読んでもらい，次に場面分けを確認してもらう．実験参加者

いて小説を時系列データに変換し，分析を行っている研究 [6]に，作品全体の大きな感情の流れを考慮して各場面についてを参考にする．この時系列データを物語展開とみなし，青空文

感情的にポジティブ（幸せ）かネガティブ（不幸せ）と感じる

庫コーパスの小説を時系列データに変換して，特異値分解を用かを主観的に評価してもらう．各場面の評価は-5（とてもネガ

いて物語展開に多く見られる複数の特徴を得る．それぞれの特ティブ）から 5（とてもポジティブ）までの 11 段階でスコアを徴がハッピーエンドとバッドエンドのどちらであるかを，あらつけてもらった．

かじめ人手で付与する．入力された小説データを時系列データに変換し，どの特徴との類似度が高いかによって，その小説が各場面について，実験参加者 5 人の評価の平均値を正解デー
タとする．

ハッピーエンドかバッドエンドであるかを判断する．ハッピー

極性辞書の作成

エンドであれば小説全体でもっとも幸福である場面，バッドエ

極性辞書の作成においては，新聞記事を対象に複数の軸につンドであれば不幸である場面を抽出する．

いて印象辞書を構築した研究 [8] を参考にする．文献 [8] では，

2. 1. 1 物語展開の分類

ある印象を持つ単語はその印象を持つ単語と共起しやすく，逆

良い印象を持つ（ポジティブな）単語が多く出現する場面はの印象を持つ単語とは共起しにくいという仮定に基づき，辞書

幸福で明るい場面，逆に悪い印象を持つ（ネガティブな）単語を構築する．

が多く出現する場面は不幸で暗い場面であると仮定する．文

極性辞書の構築では，ある単語がポジティブな単語あるいは献 [6] では，クラウドソーシングを用いて約 10,000 の英単語にネガティブな単語のどちらの周辺に出現しやすいかによってス

ついて幸福度を付与した辞書 [7] を利用している．日本語の単コア付けを行う．新聞においては記事というまとまりがあるの語について，新たにクラウドソーシングなどを使用して辞書をに対し，小説では必ずしも章立てがあるとは限らない．それに作成するのは高コストであり好ましくない．そこで，単語がど加え，章立てがある場合でも作者によって基準が異なると考えれほどポジティブもしくはネガティブであるかという極性の強られる．そこで，ある一定の単語数を一つの場面とみなし，そさを数値として表した極性辞書を，青空文庫コーパスを用いての場面中にポジティブな単語とネガティブな単語のどちらがよ

自動構築する．本手法の極性辞書の自動構築においては変更可

り多く出現するかで周辺単語のスコアを求める．どれほどの長能なパラメータを 3 点設定した．実験参加者に複数の小説にさの文章を場面とみなすのが適しているかは不明であるため，ついて場面ごとにポジティブ・ネガティブの観点でスコア付け

場面として取り出す単語数を変更可能な一つのパラメータとすしてもらい，このスコアを正解データとして，自動構築された

る．その他，ポジティブな単語が一つだけ出現する場面より，

極性辞書を用いた時系列データと類似度が高くなるパラメータ

ポジティブな単語が多数出現する場面の単語がよりポジティブを選択する．選択されたパラメータの辞書を用いて，青空文庫

な印象を持つと考えられる．また，出現回数が少ない単語を切コーパスのそれぞれの小説を時系列データに変換し，特異値分

り捨てることで確度の高い単語を残すことができると考えら解によって物語展開の特徴を得る．

れる．

実験参加者による正解データ
自動構築の辞書を用いて読者の印象に沿った時系列データを作成できるかを確認するため，実験参加者によってスコアが付

まとめると，極性辞書の自動構築において調整可能なパラメータは以下の 3 つである．

•

場面とみなす単語数（前後 i 単語）•

1 の場面においてポジティブあるいはネガティブな単語

る．小説の頭から一定の単語数を取り出して辞書一致でスコアが何個出現するか（f 個以上）•作成した極性辞書を用いて，小説から時系列データを求めポジティブあるいはネガティブな単語の周辺単語としてを算出し，小説の末尾に達するまでこの単語群をずらしながらスコアを得ることで，時系列データに変換する．以降，時系列

何回出現すれば辞書に取り入れるか（n 回以上）辞書の構築で用いるポジティブ・ネガティブな単語の集合として，語彙ネットワークを利用してポジティブ・ネガティブにデータを求める際のスコアを算出する一定の単語数を windowと呼ぶ．

ついての極性値を付与した単語感情極性対応表 [9] の一部を用

window ごとのスコアの算出では，window 中の単語と一致いる．この極性対応表は-1 から+1 の実数値が単語に付与されする極性辞書の単語の極性値の平均を，その window のスコアている．ネガティブな（-1 に近い）単語が多く含まれるため，とする．window の単語数は，すべての小説に対して同じ単語

極性値が-0.99 以下の単語をネガティブな単語として，このネ数で算出すると小説に占める window の割合が大幅に変わってガティブな単語と同数になるように極性値が高い順に単語を抜しまうことを考え，(小説の単語数/5) としている．スライド

き出す．ポジティブな単語は極性値が 1 から 0.969398 となる．

させる回数は，特異値分解のために揃える必要があり，今回はそれぞれ 1,723 語をポジティブ・ネガティブな単語として用い

100 回としている．つまり，時系列データの長さは 100 となる．

る．以降，これらの単語をポジティブ初期単語集合 SL とネガ

window をスライドさせる幅は，(小説の単語数-window-1)/99

ティブ初期単語集合 SR とする．

の計算式で求める．

前述のパラメータと初期単語集合を用いた極性辞書の構築の作成した極性辞書の評価
パラメータを変え作成した極性辞書のうち，どの辞書がもっ流れは以下のようになる．
（ 1 ） 青空文庫コーパスを分かち書きする

とも読者の印象を表すことができるのかを評価する．正解デー（ 2 ） (1) の先頭の単語から見て，SL が出現すれば，前後 i

タともっとも類似度が高い時系列データを算出できる極性辞書

単語を取得するを求めるともに，自動構築した辞書で読者の印象に合う時系列（ 3 ） (2) のうち，SL の単語の数が SR の単語の数より多い，データを導出できることを示す．

かつ SL の単語が f 個以上出現すれば，(2) の単語群から名詞・類似度を求める前処理として，正解データは一つの小説につ動詞・形容詞を取り出す（NL を 1 増やす）

き場面の数のみスコアが付与されており，時系列データと近い（ 4 ） (3) で取り出した単語 w それぞれについて SL の周辺

長さに変換する必要がある．ここで，小説の進行度を x 軸，ス単語として数える（NL (w) を 1 増やす）

コアを y 軸としてプロットすることを考える．辞書から計算さ（ 5 ） (2) に戻り単語を進める

れた時系列データは x 軸の 1 から 100 まで，それぞれ window

前後 i 単語を取得する際に，小説をまたがることはないことのスコアをプロットすることでグラフを描画できる．正解デーに注意する．ここで，SL が多く出現する場面の数，つまりポタをこの時系列データに近い形に変換する．正解データは異な

ジティブな場面の数が NL となり，ある単語 w がポジティブなる長さの場面に対して付与されているため，小説全体の単語数場面に含まれる数が NL (w) となる．上記の 2 から 5 の処理をに対する場面の単語数の割合に応じて正解データのスコアをプ

SR についても行い，ネガティブな場面の数 NR と，ある単語ロットする位置を決定する．例えば，1 つめの場面の単語数がw がネガティブな場面に含まれる数 NR (w) を求める．

小説全体の 20%である場合，x = 10 のときの y を，その場面

n 回より少ない出現回数が少ない単語の切り捨てについては，する位置，つまり x の値を求めたあとに場面間に直線を引き，NL (w) + NR (w) < n となる単語を除去を行う．
このとき，単語 w のポジティブ場面・ネガティブ場面におけNL (w)
NR (w)，PR (w) =
NL
NR

(1)

これらを用いて，単語 w の極性値 v(w) を次の式で求める．

v(w) =PL (w) ∗ weightL
PL (w) ∗ weightL + PR (w) ∗ weightR

その他の x におけるスコアを補完する．
もう一つの前処理として，場面間のスコアを補完した正解

る条件付き確率は以下の通りになる．

PL (w) =の正解データのスコアとする．正解データのスコアをプロット

データと辞書から求めた時系列データの正規化を行う．正解
データの最大値と最小値に収まるように，時系列データのス
ケールを変更する．
以上の前処理を行った正解データと時系列データの類似度を(2)測定する．予備実験では，実験参加者は分けられた場面に対してスコアを付与しており，その場面は小説全体の割合としてweightL = log10 NL , weightR = log10 NR(3)

数%から 10%程度である．それに対し時系列データは小説の単語 w がポジティブな場面で多く登場すれば高い極性値に，逆20%の単語からスコアを算出しているので，もし実験参加者がにネガティブな場面で多く登場すれば低い極性値となる．

強くポジティブに感じる場面に対して時系列データが全く同じ辞書の作成における 3 つのパラメータは，i は 10 から 70 ま

位置で強くポジティブなスコアになるとは限らず，多少位置がで 5 ずつ増やした値，f は 1 から 10 までの整数値，n は 0 かずれる可能性がある．そこで，平均二乗誤差など位置がずれる

ら 20 まで 5 ずつ増やした値についてすべての組み合わせを試と類似度が低くなるような尺度は好ましくないと考え，動的時

し，650 個の辞書を用意した．

間伸縮法（Dynamic Time Warping，以降 DTW）[10] を用い

時系列データの作成て類似度を測る．DTW は 2 つの時系列データにおいて同じ時

点だけでなく他の時点とも距離を測り，すべての組み合わせを

mode1

mode2

mode3

mode4

mode5

mode6

比較してもっとも短くなる距離を求める．この DTW を利用し列データを算出できる極性辞書を求めた．すべての極性辞書から 3 作品の時系列データを計算し，正解データと時系列データの DTW の距離を求める．極性辞書ごとに 3 作品の距離を足し右特異ベクトルて，正解データとの距離がもっとも短い（類似度が高い）時系

あわせ，もっとも値が小さい辞書を今回採用する辞書とする．
もっとも類似度が高くなったのは，パラメータが i = 60，

f = 8，n = 20 の極性辞書であった．この極性辞書で求めた時

Percentage of book

系列データと正解データのグラフを図 1 に示す．スコアが大き

図 2 mode の例

く上がる時点や下がる時点が多少ずれているものの，概ね時系
列データが正解データに近い形になっていることがわかる．
『押絵と旅する男』『フランダースの⽝』『銀河鉄道の夜』

mode 係数が負であれば，その mode は符号が反転し，グラフの上下が反転した形になる．mode1 の係数が負であれば，実スコア

際の特徴は-mode1 であるとする．
行列 A の i 行目にあたる小説がどの mode に近いか判別するためには，行列 W の i 行において絶対値が最大である要素
Percentage of bookを求める．その要素が j 番目であれば mode j がその小説の特時系列データ

正解データ

図 1 もっとも類似度が高い時系列データと正解データのグラフ

徴を表した mode である．もっともよく見られる特徴は mode1
であり，その次に-mode2，-mode1 と続き，最大の mode は 12となった．

今後，特異値分解などで使用する極性辞書は前述したパラ
メータの辞書である．

物語展開の特徴を，以上の方法で求めた mode とする．実際に場面を抽出する際には，特異値分解に用いた作品であれば特異値分解による分析

絶対値が最大である mode 係数を求め，そうでない作品は各時系列データから物語展開の特徴を求めるために，特異値分

mode との類似度をコサイン類似度などを使用して求めること解を用いる．特異値分解の前処理として，それぞれの時系列
データの平均が 0 になるよう正規化する．極性辞書の評価の際で，どの特徴に当てはまるのかを見る．

2. 1. 2 場面抽出の基準に読者の印象に沿った時系列データを作成できることが示され抽出する場面は，ハッピーエンドの物語であればもっともポ

た，10,000 以上の単語数である小説を特異値分解に用いる．青

ジティブな場面，反対にバッドエンドの物語であればネガティ

空文庫コーパスのうち 10,000 単語以上である 1,382 小説の時ブな場面という方針で行う．特異値分解で求めた mode に対し

系列データ ti を行とした行列 A を用意し，特異値分解を適用て，ラストのスコアが大きく上昇しているか下降しているかにして以下の式を求める．

よってハッピーエンドかバッドエンドかを付与する．
入力された小説を極性辞書を用いて時系列データに変換し，

A = U ΣV T = W V T

V(4)

どの mode に近いかを判別することでハッピーエンドとバッド

今回は行列 A の時系列データに対する正規直交基底であるエンドかを判断する．もしハッピーエンドの場合は時系列デーT

タのうち，スコアが最大値である箇所を中心として周囲の単語に着目し，V

Tの行である右特異ベクトルを mode と呼ぶ．

この mode が物語展開の特徴となる．また，U と Σ の積を Wを収集する．バッドエンドであれば，スコアが最小値である箇とし，mode に対する係数とみなす．行列 W における i 行は時所の周囲の単語を収集する．単語を抜き出す範囲は，小説全体

系列データ ti の係数となっており，行列 W の i 行と V

Tの積ととると時系列データ ti が得られる．さらに，行列 W の i 行の j 番目の要素は，j 番目の mode の重みとなっている．
行列 Σ における対角成分は行列 A の特異値であり，降順に並んでいる．そのため，mode のうち行列 V T において 1 行目にあたる mode の特徴が基本的には強く影響し，2 行目，3 行
目と徐々に影響が弱くなる．作品によっては，1 番目より 2 番
目以降の mode に対する係数が大きく，そのような mode の影響がもっとも強いこともある．ここで，行列 V T の i 行目のmode を mode i と表す．
特異値分解によって得られた mode を 1 から 6 まで図 2 に示す．

の単語数の 20%の単語とする．

2. 2 色の推薦手法
本文テキストからの色抽出では，word2vec により拡張した
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において最もスコアの大きい色を抽出色とする．

2. 2. 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 [11] を利用して構築する．カ
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では仮に，180 語の形容詞を色彩形容詞と呼ぶ．また，色彩形

算出した色のスコアを用いて，全 130 色のスコアを考慮して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

色の推薦を行う．まず，130 色を色相を基準にして 11 のグルー

してある．

プに分ける．有彩色（赤，青，黄など）の場合は 1 つのグルー

代表色の RGB 値，色彩形容詞の語幹，使用頻度の 3 属性をプが 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，そ格納したものを色彩データベースとする．

2. 2. 2 色彩データベースの拡張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

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コアを持つ色を抽出色とする．

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2. 3 フォントの推薦手法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，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

日本語 WordNet [12] を用いて色彩形容詞の類義語を収集する．

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

次に，色彩形容詞と類義語に類似した単語を，word2vec におは，アンケート調査によって得たフォントと感性ベクトルの対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．

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

word2vec とは，Mikolov et al. によって提唱されたニューラ

性ベクトルを推定する．本文テキストについては，極性辞書のルネットワーク [13] を実装したツールである．テキストコーパ作成方法で感性ベクトルの印象について辞書を作成し，テキススを入力すると，コーパスの共起関係に基づいて任意の次元のト中に出現する単語によって感性ベクトルを算出する．本文テ

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

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

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ルを持ったフォントを推薦し，表紙に使用する．

デルは Skip-gram を用いて，青空文庫コーパスを入力として2. 3. 1 感性ベクトル

word2vec のモデルの学習を行った．この際のコーパスは，形

感性ベクトルとは，感性イメージを表すベクトルであり，「暗

容詞，動詞，名詞のリストとなっている．Skip-gram においてい」「明るい」などの形容詞対の尺度を要素とする．形容詞対

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

り形容詞対の数になる．文献 [5] を参考に選択した，表 2 に示に満たない単語は切り捨てて学習を行っている．

す 5 つの形容詞対を感性ベクトルに用いる．

極性辞書には小説の印象に関わる単語が多く含まれると考表 2 次元削減後の感性ベクトルの形容詞対え，色彩形容詞と類義語と意味が近い単語を極性辞書から収集

暗い

明るい

した．具体的には，色彩形容詞と類義語に対してコサイン類似

穏やかな

激しい

度が 0.75 以上の単語を類似度が高い単語として抽出を行った．

下品な

上品な

使用頻度の算出について述べる．日本語 WordNet で収集しつまらない 楽しい冷たいた単語には，収集する際に使用した色彩形容詞と等しい RGB

暖かい値と使用頻度を与える．word2vec で収集した単語には，色彩
形容詞と類語と等しい RGB 値を与え，使用頻度にはその単語

2. 3. 2 フォントの感性ベクトルの推定方法のコサイン類似度と使用頻度との積を与える．複数の色彩形容

フォントの感性ベクトルを推定するために，本研究では感性詞と類義語に対して辞書の 1 単語の類似度が高い場合には，重ベクトルを推定する推定器を構成する．推定器は，アンケート

複した色ごとにそれらのコサイン類似度と使用頻度の積の平均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．

をとる．

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以上の処理によって，約 23,300 の単語，RGB 値，使用頻度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
フォント計 171 個である．

の対応づけが得られた．

実験参加者に 171 のフォントで表記された無意味文字列を2. 2. 3 色のスコアの算出方法及び色の抽出方法
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
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

提示し，フォントの印象をそれぞれの形容詞対について 7 段階

SD 法で評価してもらった．

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，否実験参加者は大学生・大学院生の合計 32 名であり，171 の定後に続く単語を除去し，常用対数を用いた頻出単語の正規化

フォントを 4 グループに分け 1 フォント当たり 8 名の回答を得を行う．ある色 Ci に対する色のスコアを Si とし，本文テキた．各フォントの感性値の平均を算出して，フォントの感性ベ

スト中に出現した色彩データベースと一致する単語集合を Wi ，

クトルとして用いる．

そのうち否定語に続く語の集合を Ni とする．このとき，Si は次の式によって得られる．
∑(wf × log10 (wk + 1))
Si =w∈Wi \Ni

アンケートに用いたフォントは数が限られており，それ以外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(5)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，アンケートで得たデータを教師データとして CNN によって学習を行う．フォントについては，アンケートに用いたフォントで描たものである．tf-idf を用いることで，ある文書には多く出現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するが，その他の文書にはあまり出現しないような単語，つまえ「永」「あ」という 2 文字を使用して，90 ポイントで 115 ピ

り文書の特徴となるような単語を求めることができる．

クセル× 210 ピクセルの白背景の画像に描画して作成した．こ抽出場面と青空文庫コーパスの 4,031 小説をそれぞれ文書との画像を 1 ピクセルずつグレースケールに応じて 0 から 255 のみなして，tf-idf を計算する．小説にしばしば登場するような数値に変換した数値列を学習の際に入力する．

名詞や 1 小説にしか登場しない名詞を取り除くため，全小説のフォントの画像から感性ベクトルを推定する学習には，多うち 10%以上に含まれる名詞と全体の出現頻度が 20 回未満で層のニューラルネットワークを用いた Deep Learning の一種

ある名詞は削除している．抽出場面において tf-idf が高い名詞であり，主に画像認識で用いられている CNN(Convolutionalを，象徴物として推薦する．

Neural Network) を使用した．具体的な学習のモデルは，CNNを用いてフォントの自動識別を行っている [14] を参考にして作成した．畳み込み層とプーリング層のペアを 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 1,000のユニットに出力し，線形出力関数を通して感性ベクトルの次元数のユニットに出力する．フィルタの数を 30，畳み込み層とプーリング層の大きさは共に 3 × 3 ピクセルとする．学習時の損失関数は平均二乗誤差，最適化関数は RMSprop を用い，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．このモデルを深層学習ライブラリである Keras で実装し，全 171 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 回
（50 epoch）の学習を行った．50 epoch 目の訓練データの loss
は 0.42244，評価データの loss は 0.50658 であった．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．
本文の感性ベクトルの感性値は形容詞対についてどちらでもない場合に 0 となるので，1 から 7 の値をとるフォントの感性
値 v を，(v − 4)/6 の式で変換する．

2. 4 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，極性辞書と同様に作成した辞書を用いて，抽出場面に出現する単語から感性値を求める．この辞書を，以降は感性辞書と呼ぶ．
感性辞書の作成方法について説明する．形容詞対それぞれの類義語を日本語 WordNet を用いて収集し，初期単語集合とす
る．感性辞書の作成において，一つの場面とみなす前後の単語数と，出現回数による単語の切り捨ては採用された極性辞書のパラメータに合わせる．ただし，初期単語集合の大きさが極性
辞書のものとは大きく異なるため，一つの場面に 2 個以上の初期単語集合に属する単語が出現する場面を取り出す．それぞれの形容詞対について感性辞書を作成する．
感性値は，抽出場面の単語と一致する感性辞書のスコアの平

3 評価実験
本章では，提案手法により推薦された色とフォント，象徴物
が，小説の印象を反映しているかを検証する評価実験について述べる．評価方法としては，提案手法で推薦された 5 つの色・
フォント・象徴物を含む選択肢を提示して，推薦されたものが選択されるかを検証した．
本実験は，クラウドソーシングを提供する Lancers 3 にて行
い，青空文庫の 2 つの小説について，1 小説あたり 8 人の実験
参加者の評価をしてもらった．実験参加者の平均年齢は 43.3 歳である．
実験の流れは以下の通りである．
（ 1 ） 青空文庫の小説を読んでもらう．青空文庫の作品リン
クだけでなく，Kindle 小説や縦書きで読めるサービスも提示して，好きな環境で読んでもらう．
（ 2 ） 実際に読んでいるのか確認するために，小説の内容に関する質問に答えてもらう．
（ 3 ） 小説の中で特に印象に残った場面について印象に合う
色・フォント・象徴物を選択してもらう．選択肢のうち小説の印象に近いものを 5 位まで選択してもらい，それぞれ簡単に理由を記入してもらう．
以降では，評価実験で用いる小説と，色・フォント・象徴物の選択肢の作成方法，実験結果，考察についてそれぞれ説明する．

3. 1 評価実験に用いる小説
評価実験に用いる小説は，青空文庫で公開されているアクセ
スランキング 4 の中から 2 作品を選択した．作品名とその単語数を表 3 に示す．
表 3 評価実験に使用する小説
タイトル

著者

単語数

アッシャー家の崩壊 エドガー・アラン・ポー

11,152

戯作三昧

芥川竜之介

13,271

均値を求め，その値から感性辞書全体のスコアの平均を引くことで求める．

評価実験に使用する小説の時系列データと，そのデータと類似度がもっとも高い mode のグラフを図 3 を示す．それぞれ

2. 5 象徴物の推薦手法
象徴物の推薦では，抽出場面と青空文庫コーパスの小説のtf-idf を用いて特徴語となる名詞を抽出する．

の小説の物語展開の特徴となるのがこの mode であり，
『アッシャー家の崩壊』とはバッドエンド，『戯作三昧』はハッピーエ
ンドと判断する．前者は時系列データのスコアがもっとも低い

tf-idf とは，Term Frequency（単語の出現頻度）と Inverse
Document Frequency（逆文書頻度）の 2 つの指標の積をとっ

3：https://www.lancers.jp/
4：https://www.aozora.gr.jp/access ranking/2017 xhtml.html

時点を中心として小説のうち 20%の単語数を取り出し，後者はセンスを「改変後の再使用が許可された画像」に指定して，名スコアがもっとも高い時点の周辺単語を取り出す．その結果，詞を検索して象徴物の写真を得る．検索結果で 1 位の写真から『戯作三昧』は小説の末尾の 20%，
『アッシャー家の崩壊』は小象徴物について読み取りにくい場合を考え，上位 3 位までの写説の 54%から 74%にあたる部分が抜き出される．

真を一つのグループとして実験参加者に提示した．評価実験では，名詞の記載はせずに写真のみを提示している．

『アッシャー家の崩壊』『戯作三昧』

3. 3 実 験 結 果
評価実験に用いた 2 つの小説に対する提案手法による推薦
時系列データmode

色・フォント・象徴物を表 4 に示す．

Percentage of book表4
図 3 評価実験の小説の時系列データと mode のグラフ

小説提案手法で推薦された色・フォント・象徴物

順位

1

色

フォント

象徴物

0,0,0（黒）あ お ぞ ら 明 朝

死者

Heavy

3. 2 色・フォント・象徴物の選択肢の作成

2

255,217,0（黄） HOKKORI フォ ゴシック3

176,143,119（茶 ロゴたいぷゴシッ 夢魔

ント

ここでは，評価実験における色・フォント・象徴物の選択肢の作成方法についてそれぞれ説明する．なお, 上位に推薦されたもの以外の選択肢をダミーの選択肢と呼ぶ.

アッシャー
家の崩壊

3. 2. 1 色の選択肢の作成
カラーイメージスケール [11] によると，有彩色（赤，青，黄

ねずみ）

0,38,102（紺色） Kirieji (切絵字)5

217,253,255（白 正 調 祥 南 行 書 体 ランプなど）は色相とトーンの違いを持ち，それぞれの色相には明

群）

暗，派手，地味というように共通した色の調子（トーン）があEX

255,255,255（白） ロゴたいぷゴシッ 蟋蟀

1

255,242,191（象 あ お ぞ ら 明 朝 戯作

クコンデンスド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

息吹

1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

クコンデンスド

4

牙色）
戯作三昧

Heavy

206,181,159（と IPAex ゴシック

3

祖父

のこ色）

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推薦色とする．5 つの抽出色の属する色相と異なる色相の色で，色40,38,102（紺色） うずらフォント

原稿

5213,255,236（う クレー

茶の間

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すあさぎ）

ダミーの選択肢とする．ダミーの選択肢については抽出色と異なる色調になるよう選ぶ．

3. 2. 2 フォントの選択肢の作成
フォントについては，アンケートに用いた 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評価実験において，実験参加者が選んだ選択肢の中で推薦色・フォント・象徴物が含まれた個数の平均を回答平均値として表5 に示す．また，実験参加者に提示した選択肢の数を () の中に示す．

9 フォントの合わせて 32 フォントを推薦の対象とした．提案手
表 5 評価実験の結果

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際の上位 5 フォントを推薦フォントとする．明朝体やゴシック体のような書体を基準にして，コサイン類似度のランキングが下位のフォントからダミーの 5 つの選択肢が似ないように書体が異

タイトル

色の回答平

フォン ト の

均値

回答平均値

象徴物の回
答平均値

アッシャー家の崩壊

3.375 (10)3.875 (10)2.75 (10)

戯作三昧

2.625 (10)

3 (10)

3.625 (9)なるものを選ぶ．実験参加者には 10 のフォントを用いて，それぞれテキストのタイトルを描画して提示する．

3. 2. 3 象徴物の選択肢の作成

3. 4 考察

抽出場面で tf-idf の値が高い順に 5 位までの名詞を提案手法

評価実験の結果から，提案手法ではフォントについては小説で推薦された象徴物とする．ダミーの選択肢として，抽出場面の印象に沿う場合が多いが，色については読者の印象に沿う場の代わりに小説全体を文書と見なした場合に tf-idf の値が高い

合と沿わない場合に分かれることが示された．また，象徴物に

5 位までの名詞を用いる．小説全体を用いて推薦された名詞がついては小説によっては抽出場面に限った方が小説全体よりも提案手法で推薦された名詞と重複した場合には，象徴物の選択

印象に合ったものを推薦できることがわかった.

肢の数が 10 個未満となる．

『アッシャー家の崩壊』については，ほとんどの実験参加者

本実験では，象徴物を写真として表紙に使用する場合に小説は小説に対して不気味さや怖さ，悲しさ，冷たさを感じ，暗いの印象を表現できるかを評価する．写真の収集では，Google 画

夜の場面が印象に残ったと回答している．そのため，フォント像検索を用いる．検索オプションで，画像の種類を写真，ライにおいては文字自体が崩れているように見える切絵字フォント

や HOKKORI フォントが選択され，推薦フォントが選択される手法を提案した．評価実験の結果，抽出場面が読者の印象にやすい結果となった．色の評価では，推薦順位が 1 位の黒をす残った場面と合致すれば，概ね印象に合う推薦が行えることがべての実験参加者が選択しており，3 位の茶ねずみ色を 7 人，4わかった．色彩データベース上にポジティブな単語が多いため

位の紺色を 6 人が選択していた．推薦色のうち，実験参加者に印象に合う色の推薦が難しい場合があること，読者による小説

ほとんど選択されなかったのは白群色（うすい水色）である．

の印象が共通している場合は印象に沿うフォントを概ね推薦でこの色は，抽出場面のうち「静か」や「明らか」，「確実」などきるがそうでない場合は難しいことが示された. また，象徴物の単語と一致して抽出されたが，実験参加者は暗い印象を感じについては小説によっては抽出場面に限った方が印象に合ったる明度が低い色を選択しており，明度の高い白群色は選択されものを推薦できることがわかった.

なかったと考えられる．色彩データベースで使用したカラーイ

今後の課題として，色の推薦において色彩データベースによメージスケールでは，色に紐付いた形容詞が基本的にポジティ

り幅広い色と単語の紐付けを導入すること，推薦された象徴物

ブな単語が多く，ネガティブな場面でも明るい色が推薦されるを正しく伝えられる提示方法を考案すること，青空文庫以外のことがあることがわかった．象徴物については，小説全体から小説を用いて評価実験を行うことが考えられる．

推薦した象徴物が多く選択されており回答平均値が低い結果となった．理由として，提案手法で 1 位に推薦された「死者」の写真がすべて「死者の日」という祭りに関する写真となっており鮮やかに着色された骸骨の人形などの写真が含まれるため，作品に暗いイメージを持った実験参加者は選択しなかったことが考えられる．また，推薦順位が 4 位の「息吹」についても，Web ページでコメントにこの単語が含まれた植物の写真となっているため選択されなかった．ただし，推薦 2 位の「ゴシック」
は 6 人の実験参加者が 1 位に選択しており，印象に近いものが推薦できたと考えられる．
『戯作三昧』では，主人公が悩み苦しんでいる場面や，最後にその悩みが解消される場面など実験参加者によって印象に残った場面が異なっていた．このことが，色とフォントの選択において実験参加者による回答のばらつきが大きいという結果に影響していると考えられる．色において，主人公が老人であることから渋い色として明度の低い色を選択する実験参加者がいたが，推薦色以外でもそのような色が含まれていたため回答平均値が低くなっている．推薦色の中でもっとも選択されていたのは推薦順位が 4 位の紺色であり，理由としては主人公が苦悩する場面や戯作を執筆する暗い部屋の印象が残っていることが挙げられていた．ダミーの色は，それぞれ 3，4 人程度に選択されていた．フォントについても色と同じく，古風に感じる
ことを理由にフォントを選択する実験参加者もいたが，実験参加者によって古風に感じるフォントが異なっていた．また，全体としてフォントのシンプルさなどが理由として多く挙げられており，実験参加者が小説からフォントのイメージを掴みにくかった可能性がある．象徴物については高い回答平均値となったが，提案手法で 1 位に推薦される「蟋蟀（こおろぎ）」を評価
実験で 1 位に選択した実験参加者はおらず，5 人の実験参加者が推薦 4 位の「原稿」を 1 位に選択する結果となった．
「蟋蟀」
は抽出場面である小説のラストで出現する名詞であり，参加者
はその場面の印象が薄かったと考えられる．

4 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，小説データから読者の印象に残ると思われる場面を抽出して，その場面から色・フォント・象徴物を推薦す

文

献[1] International Digital Publishing Forum, “EPUB,”
http://idpf.org/epub, (参照 2018-12-28).
[2] 飯田拓也, 梶山朋子, 大内紀知, 越前功, “読者の印象を反映させた書籍表紙画像生成のための色抽出手法,” 電子情報通信学会論
文誌, vol.J97-D, no.1, pp.75–84, 2014.
[3] H. Kawaguchi, and N. Suzuki, “Recommending Colors andFonts for Cover Page of EPUB Book,” the 18th ACM Symposium on Document Engineering (DocEng 2018), 4p.
[4] 蒔野充裕, 梶山朋子, 大内紀知, 越前功, “読者の印象を反映させた書籍表紙画像生成のための色彩と象徴物の抽出,” 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報,
vol.114, no.68, pp.89–94, 2014.
[5] 飯場咲紀, 土斐崎龍一, 坂本真樹, “テキストの感性イメージを反映した色彩・フォント推薦,” 日本バーチャルリアリティ学会論文誌, vol.18, no.3, pp.217–226, 2013.
[6] A. J. Reagan, L. Mitchell, D. Kiley, C. M. Danforth, and P.
S. Dodds, “The emotional arcs of stories are dominated bysix basic shapes,” EPJ Data Science, vol.5, no.1, 31p, 2016.
[7] P. S. Dodds, K. D. Harris, I. M. Kloumann, C. A. Bliss, andC. M. Danforth, “Temporal Patterns of Happiness and Information in a Global Social Network: Hedonometrics andTwitter,” PLOS ONE, vol.6, no.12, 2011.
[8] T. Kumamoto, and K. Tanaka, “Proposal of Impression
Mining from News Articles,” Knowledge-Based Intelligent
Information and Engineering Systems, pp.901–910, 2005.
[9] 高村大也, 乾孝司, 奥村学, “スピンモデルによる単語の感情極性抽出,” 情報処理学会論文誌ジャーナル, vol.47, no.2, pp.627–637,
2006.
[10] H. Sakoe, and S. Chiba, “Dynamic programming algorithm
optimization for spoken word recognition,” IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol.26,
no.1, pp.43–49, 1978.
[11] 小林重順, カラーイメージスケール改訂版, 講談社, 2001.
[12] H. Isahara, F. Bond, K. Uchimoto, M. Utiyama, and
K. Kanzaki, “Development of the Japanese WordNet,” In
LREC-2008.
[13] T. Mikolov, I. Sutskever, K. Chen, G. S Corrado, and J.
Dean, “Distributed representations of words and phrases
and their compositionality,” In Advances in neural information processing systems, pp.3111-3119, 2013.
[14] Z. Wang, J. Yang, H. Jin, E. Shechtman, A. Agarwala, J.
Brandt, and T. S. Huang. “DeepFont: Identify Your Font
from An Image,” ACM International Conference on Multimedia (ACM MM), pp.451–459, 2015.