本研究では，朝日歌壇に掲載されている短歌の特徴を，Fisherの線形判別分析を用いて調査する．どのような短歌が朝日歌壇に掲載されているのかを調査するために，比較の対象として生成モデルによって作成された短歌を用意する．生成短歌には，もし朝日歌壇に投稿されていたら掲載されるような短歌(正例)から，掲載されないような短歌(負例)まで，多様な短歌が幅広く含まれている．こうした朝日歌壇短歌と生成短歌に対して，本研究では従来の線形判別分析をPU学習の枠組みに拡張した手法を提案し，朝日歌壇短歌を正例データ，生成短歌を正例と負例が混在するラベルなしデータとみなして，これらが混在するPU学習の枠組みで分析を行った．

朝日新聞には，一世紀を超える短歌の投稿欄である「歌壇」があり，毎週，読者から送られる短歌のなかから選ばれた作品を掲載している1）．本稿では，朝日歌壇短歌と生成モデルから生成された短歌をFisherの線形判別分析（LinearDiscriminantAnalysis,LDA）を用いて比較することで短歌の特徴を分析する．朝日歌壇に投稿された短歌のうち選ばれなかった歌は非公開である．よって生成短歌との比較を行うが，そのなかには朝日歌壇に載ってもよい歌も含まれていると考えられる．そこで，私たちは正例およびラベルなしデータからの学習（PU学習[1]）の枠組みをLDAに拡張し，朝日歌壇および選者がどのような歌を選んでいるか，という軸を定量的に明らかにすることを試みる．1）https://www.asahi.com/rensai/list.html?id=639