情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 20193B-53
2019/3/6

アニメの主題歌による類似アニメ検索の検討
本間 直人†1,a)

植村 あい子†1,b)

北原 鉄朗†1,c)

概要：本論文では, アニメ主題歌を用いて類似アニメを検索する手法を提案する. 通常, アニメには主題歌が設定されているが, アニメの主題歌にはアニメ作品の雰囲気やテーマに沿った曲調の楽曲が採用されている傾向がある. そのため, アニメ主題歌間の類似度を測ることで, アニメ間の類似度も測ることができると考えられる. 本研究では, 類似楽曲検索法を用いてアニメ主題歌間の類似度を測り, 同時にアニメ作品の雰囲気やテーマを表すと考えられるジャンルの一致を調査する. アニメ主題歌間の類似度を測る際に主題歌から得られる情報として, 音響特徴量であるメル周波数ケプストラム係数や歌詞を特徴量とすることで,6 割程度のジャンルの正解率を得ることができた. 一方で, アニメ作品にはその内容を簡易的な文章で表したあらすじが設けられている. あらすじはアニメの内容を文章で直接表現しているため, 類似アニメを検索する際に有用な特徴量であると考えられる. そこで, word2vec による文章間類似度算出法を用いてあらすじ間の類似度を測った結果, 8 割程度のジャンルの正解率であった.

1. はじめにの各曲に対しても同様の特徴抽出を行い, 各曲と入力楽曲との距離を求め, 距離が小さい順に n 曲出力する．

アニメは今や日本を代表する文化産業の 1 つである. しかしアニメ作品に対するコンテンツベースの検索や推薦の

2.1 前処理研究は始まったばかりである [1]．通常, アニメには主題歌入力楽曲および DB 中の各曲の音響信号 (MP3) をサンが設定されているが, アニメの主題歌にはアニメ作品の雰プリング周波数 16kHz にダウンサンプリングした後, 音響囲気やテーマに沿った曲調の楽曲が採用されている傾向

信号の中心から 60 秒分を抽出する．

がある．そのため, 主題歌に対する類似楽曲検索 [2][3] やword2vec[4] による歌詞に対する文章間類似度算出法を用いることで, 間接的な類似アニメ検索を実現できると考えられる．本稿では, 文献 [3] を基にした文献 [5] の類似楽曲

2.2 メル周波数ケプストラム係数 (MFCC) の抽出
10ms 毎に 20 次元の MFCC ベクトルを抽出する．音響
信号が 60 秒のため, 6000 個のベクトルが得られる．

検索手法, word2vec[4] による歌詞に対する文章間類似度算
出法を用いて類似アニメ検索を行う．一方で, アニメには2.3 ベクトル量子化によるシグネチャの計算

アニメ作品の内容を簡易的な文章で表したあらすじが設け

6000 個のベクトルを k-means アルゴリズムを用いて 16られている. アニメ作品のあらすじに対する文章のベクト個のクラスタにまとめる. 各クラスタを正規分布と仮定しル化を行い, 文書間類似度算出法を用いたあらすじによるて平均ベクトルと分散共分散行列を求め, それを新たな特類似アニメ検索を行う. そして, アニメ主題歌, 歌詞を用い徴ベクトル (シグネチャ) とする．よって, 楽曲 P の特徴量た類似アニメ検索とあらすじを用いた類似アニメ検索 3 つは以下のような式で表される.の手法の精度を検証する.

P = (µp1 , Σp1 , ωp1 ), · · ·, (µpm , Σpm , ωpm )(1)

2. アニメ主題歌に対する類似楽曲検索手法
ここで, µpi は平均ベクトル, Σpi は分散共分散行列, ωpi は
文献 [5] の手法を用いてアニメ主題歌に対する類似楽曲重み, m はクラスタの数である.

検索を行う．あるアニメ主題歌が入力されると, 特徴抽出を行う．別途用意したアニメ主題歌のデータベース (DB)†1a)b)c)

現在，日本大学
homma@kthrlab.jp
uemura@chs.nihon-u.ac.jp
kitahara@chs.nihon-u.ac.jp© 2019 Information Processing Society of Japan

2.4 シグネチャ間の距離の計算
2. 3 節で得られたシグネチャは正規分布と仮定されているため, 分布間の距離を測ることができる Earth Mover’s

Distance (EMD) を用いて入力楽曲と各楽曲とのシグネ

918

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IPSJ Interaction 20193B-53
2019/3/6

表 1 「d アニメストア」における 11 種類のジャンル
SF/ファンタジーアクション/バトルロボット/メカ

チャ間の距離を計算する．

2.5 結果の出力
EMD が小さい順に n 曲 (現在の実装で 5 作品) 出力する．

コメディ/ギャグ

恋愛/ラブコメスポーツ/競技

歴史/戦記

ホラー/サスペンス/推理

戦争/ミリタリー

日常/ほのぼの青春/ドラマ

3. あらすじ, 歌詞に対する文章間類似度算出法
word2vec を用いてアニメのあらすじ, 歌詞に対する文章

1 の 11 ジャンルから再生数上位 20 位 (重複を除く) のアニ間類似度算出を行う．あるアニメのあらすじ, 歌詞が入力

メ作品を抽出し, その主題歌 (全てオープニング曲) と歌詞されると, あらすじ, 歌詞内の各単語のベクトル化表現を行

計 129 曲分とあらすじ計 129 作品分を用意した．129 作品い, 各単語ベクトルの平均値を求め, 1 つの文章ベクトルとの各曲 (各あらすじ, 歌詞) に対してその曲 (あらすじ, 歌する．別途用意したアニメのあらすじ, 歌詞のデータベー詞) 自身を除いた DB を用意して類似楽曲検索 (あらすじ,ス (DB) の各あらすじ, 歌詞に対しても同様の単語のベク

歌詞に対する文章間類似度算出法) の実験をそれぞれ行っ

トル化表現を行い, 1 つの文章ベクトルとする. 各あらすじ,た．このとき入力楽曲 (あらすじ, 歌詞) のアニメのジャン歌詞と入力したあらすじ, 歌詞とのコサイン類似度を求め,ル (複数あり) に含まれるジャンルの主題歌 (あらすじ, 歌類似度が高い順に n 作品分のあらすじ, 歌詞を出力する．

詞) が得られたら正解とした．

3.1 前処理4.2 実験結果

入力するあらすじ, 歌詞および DB 中の各あらすじ, 歌詞

表2にに対して, NEologed[6] を辞書に設定した MeCab[7] で形態• アニメ主題歌に対する類似楽曲検索手法 (楽曲)

素解析を行い, 分かち書きをする.

• 歌詞に対する文章間類似度算出法 (あらすじ)• あらすじに対する文章間類似度算出法 (あらすじ)• 全てランダムに出力する手法. (30 回行いその平均値

3.2 word2vec のパラメータの設定と学習本研究では, 単語ベクトルの次元数を 200, 単語の最小出現回数を 1, ウィンドウサイズを 15 と設定し学習を行った.

を計算)
それぞれの手法で実験を行った際の検索精度 (正解率) を示す．アニメ主題歌に対する類似楽曲検索手法では全体で3.3 あらすじ, 歌詞の文章ベクトル化

63%, 歌詞に対する文章間類似度算出法では全体で 66%のあらすじ, 歌詞を構成する単語 (名詞, 動詞, 形容詞に限ジャンルの正解率を得ることができた. 一方で, あらすじ定) のベクトルの平均を当該あらすじ, 歌詞のベクトルと見に対する文章間類似度算出法では全体で 83%と高いジャンなす.

ルの正解率を得ている. また, 全てランダムに出力した際は全体で 56%のジャンルの正解率であった.

3.4 あらすじ, 歌詞間のコサイン類似度の算出

詳細な検索結果として, アニメ作品「鋼の錬金術師」, 「お3.3 節で得られたあらすじ, 歌詞の文章ベクトルを用いてそ松さん」を対象とした際のアニメ主題歌に対する類似楽

入力したあらすじ, 歌詞と DB 中の各あらすじ, 歌詞とのコ曲検索手法による検索結果を表 3, 表 4 に, あらすじに対すサイン類似度を計算する. このコサイン類似度を求める計る文章間類似度算出法の検索結果を表 5, 表 6 に, 歌詞に対算式は以下のように表される.

する文章間類似度算出法による検索結果を表 7, 表 8 に示

⃗ = ⃗qd⃗ =cos(⃗q, d)V∑す. おおむねが入力した楽曲, 歌詞, あらすじのジャンルとqi di(2)一致していることが分かる.

i=1

ここで, ⃗q は入力したあらすじ, 歌詞, d⃗ は各あらすじ, 歌詞,

5. 考察

V はあらすじ, 歌詞のベクトルの次元数である.

5.1 あらすじの精度

3.5 結果の出力法では, 全体で 83%, ジャンルごとに見ても一部を除き 80%

表 2 を見てみると, あらすじに対する文章間類似度算出
コサイン類似度が高い順に n 作品分のあらすじ, 歌詞 (現在の実装で 5 作品) を出力する．

4. 実験
4.1 実験方法
アニメ動画配信サイト「d アニメストア」[8] における表© 2019 Information Processing Society of Japan以上と高い精度を出すことができた. しかし [日常/ほのぼの], [コメディ/ギャグ] いずれかのジャンルを含むものはその他のジャンルより精度が低くなっている. 5.1 節では, これらの精度がなぜ低いのかを考察する.
まず [日常/ほのぼの] の検索結果を見てみると各ジャンルの総ジャンル数に対して, [スポーツ/競技][恋愛/ラブコ919

情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 2019

表 23B-53
2019/3/6

表 6 「おそ松さん」([コメディ/ギャグ][ドラマ/青春]) のあらすじをジャンルごとの検索精度 (正解率)

ジャンル

ランダム

MFCC

歌詞

あらすじ

SF/ファンタジー

68%

71%

81%

97%

アクション/バトル

63%

66%

73%

90%

ロボット/メカ

62%

68%

74%

99%

コメディ/ギャグ

49%

71%

55%

68%

恋愛/ラブコメ

57%

70%

73%

83%

スポーツ/競技

48%

43%

52%

84%

歴史/戦記

52%

46%

70%

76%

ホラー/サスペンス/推理

63%

65%

78%

88%

戦争/ミリタリー

50%

55%

55%

87%

日常/ほのぼの

32%

60%

51%

50%

ドラマ/青春

67%

70%

74%

94%

全体の平均

56%

63%

66%

83%

入力したときの検索結果 (下線：入力楽曲とのジャンルの一致)
作品名

曲名

ジャンル

銀魂 2 年目

銀色の空コメディ/ギャグ, アクション/バトル

銀魂 1 年目

Pray

コメディ/ギャグ, アクション/バトル

銀魂 4 年目

StairwayGeneration

コメディ/ギャグ, アクション/バトル

銀魂 3 年目

曇天

コメディ/ギャグ, アクション/バトル

今日からマ王again

コメディ/ギャグ, アクション/バトル

ドラマ/青春ドラマ/青春ドラマ/青春ドラマ/青春SF/ファンタジー

表 7「鋼の錬金術師」([SF/ファンタジー][アクション/バトル][ドラマ/青春]) の歌詞を入力したときの検索結果 (下線：入力楽曲とのジャンルの一致)

表 3 「メリッサ」([SF/ファンタジー][アクション/バトル][ドラマ/作品名

曲名

ジャンル

四月は君の嘘光るなら

恋愛/ラブコメ , ドラマ/青春

銀魂 2 年目

銀色の空

ドラマ/青春, アクション/バトル

ソードアート・オンライン 2

IGNITE

アクション/バトル, ドラマ/青春

アルドノアゼロ

heavenly blue

SF/ファンタジー, ロボット/メカ化物語

staple stable

ホラー/サスペンス/推理, 恋愛/ラブコメ青春]) を入力楽曲としたときの検索結果 (下線：入力楽曲とのコメディ/ギャグジャンルの一致)
曲名

歌手名

ジャンル

YOUTHFUL

99RadioService

スポーツ/競技, 青春/ドラマ

さらば

キンモクセイ

日常/ほのぼの, コメディ/ギャグ

トライアングラー

坂本真綾

SF/ファンタジー, ロボット/メカ

GLORY DAYS

D ☆ DATE

歴史/戦記, 青春/ドラマ

ボクにインピチーション

ジェイピー

日常/ほのぼのSF/ファンタジー,SF/ファンタジー,青春/ドラマ

表 8 「はなまるぴっぴはよいこだけ」([コメディ/ギャグ][ドラマ/青春]) の歌詞を入力したときの検索結果 (下線：入力楽曲とのジャンルの一致)

表 4 「はなまるぴっぴはよいこだけ」([コメディ/ギャグ][ドラマ/青春]) を入力楽曲としたときの検索結果 (下線：入力楽曲とのジャンルの一致)
曲名

歌手名

ジャンル

青春サツバツ論3 年 E 組うた担アクション/バトル, ドラマ/青春

ノーポイッ!

Petit Rabbit’s

日常/ほのぼの, コメディ/ギャグ

Fantastic dreamer

MachicoSF/ファンタジー, コメディ/ギャグ

トライアングラー

坂本真綾

SF/ファンタジー, ロボット/メカ,

Staple stable

戦場ヶ原ひたぎ (斎藤千和)

SF/ファンタジー, 恋愛/ラブコメ

作品名

曲名

ジャンル

生徒会役員共*花咲く☆最強レジェンド Days

恋愛/ラブコメ, コメディ/ギャグ

青の祓魔師

CORE PRIDE

アクション/バトル
ホラー/サスペンス/推理

はじめの一歩 NewChallenger

HEKIREKI

スポーツ/競技, ドラマ/青春

るろうに剣心明治剣客浪漫譚

そばかす

アクション/バトル, ドラマ/青春

ノーゲームノーライフ

This game

SF/ファンタジー
スポーツ競技, 恋愛/ラブコメ

ドラマ/青春ホラー/サスペンス/推理

表 5「鋼の錬金術師」([SF/ファンタジー][アクション/バトル][ドラマ/青春]) のあらすじを入力したときの検索結果 (下線：入
作品名

曲名

ジャンル

とある魔術の禁書目録 2

No Buts!

SF/ファンタジー
アクション/バトル

SF/ファンタジー,
again

アクション/バトル
ドラマ/青春SF/ファンタジー,クロスアンジュ天使と竜の輪舞

禁断のレジスタンス

ロボット/メカ
ドラマ/青春SF/ファンタジー,
夏目友人帳

一斉の声

ホラー/サスペンス/推理ドラマ/青春

SF/ファンタジー,ブラックブレット

ジャンルを含んでいる作品と混同されにくいことが考えられる.
この仮説を裏付けるために [日常/ほのぼの] に混同されやすいジャンル, 混同されにくいジャンルそれぞれの特徴

力楽曲とのジャンルの一致)

鋼の錬金術師 FULLMETALALCHEMIST

ルを含んでいる作品と混同されやすく, [ロボット/メカ] のblackbullet

アクション/バトル
恋愛/ラブコメ

語を調べ, その特徴語間の類似度を word2vec を用いて計算した. 文書中に含まれる単語の重要度を評価する手法の1 つである tf-idf を用いて出力した各ジャンルの特徴語上位 10 件を表 9 に示す. また, 各ジャンルの特徴語間の類似度を計算した結果を表 10 に示す.
表 10 より [日常/ほのぼの] の特徴語と, [スポーツ/競技][恋愛/ラブコメ] の特徴語間の類似度を見てみると [ロボット/メカ] との特徴語間の類似度に比べて高いことがわかる. よって [日常/ほのぼの] のジャンルを含んでいる作
品は, [スポーツ/競技][恋愛/ラブコメ] それぞれのジャンル

メ] の順にいずれかを含んだ作品が不正解として多く挙げを含んでいる作品と特徴語が類似しているため混同されやられていた. 一方で, [ロボット/メカ] を含んだ作品の不正

すく, [ロボット/メカ] のジャンルを含んでいる作品とは特解数は 0 だった.

徴語が類似していないため混同されにくいと考えられる.

このことから [日常/ほのぼの] のジャンルを含んでいる[コメディ/ギャグ] の検索結果を見てみると各ジャンル

作品は, [スポーツ/競技][恋愛/ラブコメ] それぞれのジャンの総ジャンル数に対して, [スポーツ/競技][ドラマ/青春] の© 2019 Information Processing Society of Japan920

情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 20193B-53
2019/3/6

表 9 [日常/ほのぼの][スポーツ/競技][恋愛/ラブコメ][ロボット/メ

表 13

カ] の特徴語上位 10 件

楽曲間の EMD の平均ランク[日常/ほのぼの][スポーツ/競技][恋愛/ラブコメ][ロボット/メカ]

1

青葉

戦車道

IS

IS

2

料理バスケットクラス

オブジェクト3

イーグル・ジャンプ

みほ

キャラ

ネウロイ

4

入社

南郷

ピアノ

ラプラス

5

新入社員

大洗女子学園

空白箱

6

つむぐ履修

秀麗

地球

7

クール

かるた

官吏

ロボット

8

ラビットハウス

花道

女性

G-セルフ

9

ちの

赤木

ネトゲ

OZMA

10

かわいい麻雀

荘

鉄華団

表 10

[スポーツ/競技][日常/ほのぼの][ホラー/サスペンス/推理] の表 14[スポーツ/競技]-[スポーツ/競技]

55.47138[スポーツ/競技]-[日常/ほのぼの]

54.60162[スポーツ/競技]-[ホラー/サスペンス/推理]

57.89729[歴史/戦記][日常/ほのぼの][コメディ/ギャグ] の楽曲間のEMD の平均[歴史/戦記]-[歴史/戦記]89.62123[歴史/戦記]-[日常/ほのぼの]

74.14599[歴史/戦記]-[コメディ/ギャグ]

74.32233[日常/ほのぼの][スポーツ/競技][恋愛/ラブコメ][ロボット/メカ] の特徴語における全組み合わせ間の類似度の平均[日常/ほのぼの]-[スポーツ/競技]

0.092321[日常/ほのぼの]-[恋愛/ラブコメ]

0.076678[日常/ほのぼの]-[ロボット/メカ]

0.018250[スポーツ/競技] の検索結果を見てみると各ジャンルの総ジャンル数に対して, [日常/ほのぼの][ホラー/サスペンス/推理] の順にいずれかを含んだ作品が不正解として多く挙げられていた. そこで [スポーツ/競技] のジャンルを含む作

表 11[コメディ/ギャグ][スポーツ/競技][ドラマ/青春][歴史/戦記]品の楽曲間同士, [スポーツ/競技] のジャンルを含む作品との特徴語上位 10 件

[日常/ほのぼの] のジャンルを含む作品の楽曲間, [スポーランク[コメディ/ギャグ][スポーツ/競技][ドラマ/青春][歴史/戦記]1

キメる戦車道戦車道

陽子

2

キャラバスケットバスケット慶理] のジャンルを含む作品の楽曲間の EMD の平均値を計

3

クラス

みほみほ

ケイキ

算した. その結果を表 13 に示す. 同様に, [歴史/戦記] の検

4

ラビットハウス

南郷

南郷租界

5

チノ

大洗女子学園妖怪秀麗

6

かわいい履修錬成

官吏[日常/ほのぼの][コメディ/ギャグ] の順にいずれかを含ん

7

勇者かるた

パラサイト

王

8

ネトゲ

花道

大洗女子学園国王だ作品が不正解として多く挙げられていた. [歴史/戦記] の9

宇宙人

赤木

履修

甲賀

ジャンルを含む作品の楽曲間同士, [歴史/戦記] のジャンル

10

天人

麻雀

エド

協商を含む作品と [日常/ほのぼの] のジャンルを含む作品の楽ツ/競技] のジャンルを含む作品と [ホラー/サスペンス/推索結果を見てみると各ジャンルの総ジャンル数に対して,曲間, [歴史/戦記] のジャンルを含む作品と [コメディ/ギャ表 12[コメディ/ギャグ][スポーツ/競技][ドラマ/青春][歴史/戦記]の特徴語における全組み合わせ間の類似度の平均

グ] のジャンルを含む作品の楽曲間の EMD の平均値を計算した結果を表 14 に示す.

[コメディ/ギャグ]-[スポーツ/競技]

0.124504[コメディ/ギャグ]-[ドラマ/青春]

0.120666

表 13 より [スポーツ/競技] のジャンルを含む作品の楽曲[コメディ/ギャグ]-[歴史/戦記]

0.055548

間同士の EMD の平均値が, [日常/ほのぼの][ホラー/サスペ
ンス/推理] それぞれのジャンルを含む楽曲間との EMD の順にいずれかを含んだ作品が不正解として多く挙げられ平均値に比べて高い, もしくは近い値であることがわかる.

た. 一方で, [歴史/戦記] を含んだ作品の不正解数が最も少

また, 表 14 でも [歴史/戦記] のジャンルを含む作品の楽なかった. [日常/ほのぼの] と同様に [コメディ/ギャグ] に

曲間同士の EMD の平均値が, [日常/ほのぼの][コメディ/混同されやすいジャンル, 混同されにくいジャンルそれぞギャグ] それぞれのジャンルを含む楽曲間との EMD の平れの特徴語上位 10 件を表 11 に, 特徴語間の類似度を計算均値に比べて高い値であることがわかる.

した結果を表 12 に示す.

このことからアニメ主題歌に対する類似楽曲検索法では,

表 12 より [コメディ/ギャグ] の特徴語と, [スポーツ/競

正解であるはずの自身のジャンルを含む作品の楽曲より他

技][ドラマ/青春] の特徴語間の類似度を見てみると [歴史/のジャンルを含む作品の楽曲の方が出力されやすいことが戦記] との特徴語間の類似度に比べて高いことがわかる.

[スポーツ/競技][歴史/戦記] の精度が低い原因だと考えら
れる.

5.2 MFCC の精度
表 2 を見てみると, アニメ主題歌に対する類似楽曲検索

5.3 歌詞の精度法では, 全体で 63%, ジャンルごとに見ても一部を除きおお表 2 を見てみると, 歌詞に対する文章間類似度算出法でむね 60%以上の精度を出すことができた. しかし [スポーは, 全体で 66%, ジャンルごとに見ても一部を除きおおむ

ツ/競技], [歴史/戦記] いずれかのジャンルを含むものはそね 70%以上の精度を出すことができた. しかし [日常/ほのの他のジャンルより精度が低くなっている. 5.2 節では, こぼの][スポーツ/競技] いずれかのジャンルを含むものはそれらの精度がなぜ低いのかを考察する.の他のジャンルより精度が低くなっている. 5.3 節では, [日© 2019 Information Processing Society of Japan921

情報処理学会 インタラクション 2019
IPSJ Interaction 2019

表 153B-53
2019/3/6[日常/ほのぼの][戦争/ミリタリー][スポーツ/競技][歴史/戦合やリズムを考慮した類似楽曲検索を視野に入れて, 類似記] の歌詞間の類似度アニメ検索の精度を高めていきたい.

[日常/ほのぼの]-[戦争/ミリタリー]

0.212760[日常/ほのぼの]-[スポーツ/競技]

0.246256[日常/ほのぼの]-[歴史/戦記]-0.108738

謝辞
本研究は, JSPS 科研費＜ 17H00749 ＞から支援を受けた．
参考文献

常/ほのぼの] に焦点を当てて, 精度がなぜ低いのかを考察

[1]

する.

[日常/ほのぼの] の検索結果を見てみると各ジャンルの総ジャンル数に対して, [戦争/ミリタリー][スポーツ/競技][2]の順にいずれかを含んだ作品が不正解として多く挙げられていた. 一方で, [歴史/戦記] を含んだ作品の不正解数が最も少なかった. そこで [歴史/戦記] のジャンルを含む作品[3]の歌詞間同士, [歴史/戦記] のジャンルを含む作品と [日常/ほのぼの] のジャンルを含む作品の歌詞間, [歴史/戦記] のジャンルを含む作品と [コメディ/ギャグ] のジャンルを含

[4]
[5]

む作品の歌詞間のコサイン類似度を計算した. その結果を[6]

表 15 に示す.
表 15 よ り [日 常/ほ の ぼ の] の 歌 詞 と, [戦 争/ミ リ タリー][スポーツ/競技] の歌詞間の類似度を見てみると [歴[7][8]H. Cho, M. L. Schmalz, S. A. Keating, and J. H. Lee: Information Needs for Anime Recommendation: Analyzing
Anime Users’ Online Forum Queries, ACM/IEEE Joint
Conf. on Digital Libraries (JCDL), 2017.
E. Pampalk: Computational Models of Music Similarity and their Application in Music Information Retrieval,Doctoral Thesis, Vienna University of Technology, Austria, 2006.
B. Logan and A. Salomon: A Content-based Music Similarity Function, Technical report, Compaq Cambridge Research Lab, 2001.
word2vec, https://code.google.com/archive/p/word2vec/人工知能に関する断創録―類似楽曲検索を作ろう―, http://aidiary.hatenablog.com/entry/20121014/1350211413
mecab-ipadic-neologed,
https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd
MeCab, http://taku910.github.io/mecab/
d アニメストア, https://anime.dmkt-sp.jp/

史/戦記] との歌詞間の類似度に比べて高いことがわかる.
よって [日常/ほのぼの] のジャンルを含んでいる作品の歌
詞は, [戦争/ミリタリー][スポーツ/競技] それぞれのジャンルを含んでいる作品の歌詞と類似しているため混同されやすく, [歴史/戦記] のジャンルを含んでいる作品とは歌詞が類似していないため混同されにくいと考えられる.

6. おわりに本研究では, アニメの主題歌にはアニメ作品の雰囲気やテーマに沿った曲調の楽曲が採用されている傾向があるといった特徴から, 楽曲間, 歌詞間の類似度を測ることで類似アニメを検索する手法を検討した. アニメジャンルをアニメ作品間の類似度の指標とし, 楽曲間の類似度を測った
結果, 全体として MFCC では 63%, 歌詞では 66%のアニメジャンルの正解率を得られることができた. このことから,本研究の楽曲を用いた類似アニメ検索手法に於いては現段
階で 6 割程度の精度で類似アニメを検索することが可能であることが分かった.
一方で, アニメのあらすじによる文章間の類似度算出法
では全体として 83%と高いアニメのジャンルの正解率を得ることができたことから, あらすじを用いたアニメ推薦は有効であるということが示された. しかし, 全体の精度としてみると, あらすじを用いたほうが精度は良いが, 表 2
ジャンルごとの検索精度を見てみると [コメディ/ギャグ],[日常/ほのぼの] を含むものは, あらすじを用いたときよりも楽曲を用いたときの方が同等または高い検索精度を得ていることが分かる.
今後主題歌, 歌詞による手法とあらすじによる手法の統© 2019 Information Processing Society of Japan922