stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
桐島ゆか
出演

※太字はメインキャラクター。
出演 > テレビアニメ

2013年
革命機ヴァルヴレイヴ
進撃の巨人 (エルド恋人)
出演 > ゲーム

蒼穹のスカイガレオン（2013年 - 2020年、ドゥルガー、ヴィカラーラ、ガンガー、ジャンヌ・ダルク、アールマティ、ウンディーネ、アリアンロッド、アリアンフロッド、ドゥルガー、ヴィカラーラ、ゾリャー、ザリャア、モーラ、オオトノベ、アメノサグメ、デメテル、セレス、エリニュエス、セレーネ、マンスラ、クナンサティー、ネクベト）
里見八犬伝〜村雨丸之記〜（妙椿）
夢現Re:Master（八尾）
おしゃべり！ホリジョ！撃掘（ウメルダ）
バレットブレイク（エステラ、マオ）
おしゃべり！ホリジョ！ホリスラッシュ（いなり）
メギド72（2021年 - 2023年、ブリフォー、バイフー）
出演 > ドラマCD

恐怖怪談 オウマガトキ 其之伍 語り手 藤原啓治（2013年、看護婦A、女子高校生）
新庄くんと笹原くん（2013年、女子生徒）
ところで今は何番目でしょうか。（2019年、由香）
出演 > 吹き替え

ルナ・シュヴァイガー（ドイツ語版）
ガーディアン（ドイツ語版）（ニナ）
ニック/NICK 狼の掟（ドイツ語版）（レニー）
ニック/NICK リベンジ（ドイツ語版）（レニー）
アイ・スピット・オン・ユア・グレイヴ アナザー（英語版）
ウトヤ島、7月22日（オーダ〈ジェニ・スヴェネヴィク〉 他）
ダーティ・ガイズ パリ風俗街潜入捜査線（フランス語版）（リンダ〈ジョセフィーヌ・ドゥ・ラ・ボーム（フランス語版）〉 他）
小さい魔女とワルプルギスの夜（ドイツ語版）
霊幻道士Ⅹ 最強妖怪キョンシー現る（スースー〈尤梦涵〉）
出演 > ボイスオーバー

未来世紀ジパング〜沸騰現場の経済学〜
スパニチ！！ WADAIの王国
出演 > イベント

2015年
最強ガレオニスト決定戦！スカイトーナメント2015 HMVカップ（声優ゲスト）
出演 > 舞台

カスタムプロジェクト マキビシステム
「陰謀の摩天楼にて」
出演 > インターネット番組

シシララTV (アシスタントMC 2018年 - )
【声優プログラマー】桐島ゆかが『プチコンBIG』でゲーム制作！(全20回 : 2018年）
桐島ゆかの『世紀末デイズ』実況！超ハードのコンプリートを目指して！ ( : 2018年 -)
出演 > CM

薔薇と椿 〜お豪華絢爛版〜（2024年、街頭CM）
ジョージア海峡

ジョージア海峡周辺の地図
島の向こうがジョージア海峡
ジョージア海峡（ジョージアかいきょう、英: Strait of Georgia）は、カナダのブリティッシュコロンビア州太平洋岸の本土とバンクーバー島（同様に、周辺のガルフ諸島）の間に位置する延長240キロメートル（150マイル）の海峡である。海峡の南端はピュージェット湾とファンデフカ海峡が交わるところであり、北端はジョンストーン海峡である。
ジョージア海峡、ファンデフカ海峡、ピュージェット湾などから構成される、バンクーバー島と北アメリカ大陸の間の内海は、セイリッシュ海（英語版）と総称される。
概要

この海峡はバンクーバー港が存在するために、北アメリカ西海岸における主要な航路となっている。本土（メインランド：バンクーバー市を含む大陸側の沿岸部の呼称）とバンクーバー島を結ぶ航路には、ツワッセン（バンクーバー市の南）とシュワルツベイ（ビクトリアの北）を結ぶ航路、ホースシューベイ（バンクーバー市の北）とナナイモを結ぶ航路がある。いずれの航路も、BCフェリーの船が航行している。
海峡内には様々な島が点在し、大きなものにテキサーダ島やラスクエティ島がある。海峡一帯は、世界有数の冷水スクーバダイビングスポットして広く知られている。
1960年代後半、ジョージア海峡の名を冠した新聞「The Georgia Straight」が誕生し、現在もなお広く読まれている。
歴史

海峡周辺の沿岸部には数千年前から先住民の集落が点在していた。初めてヨーロッパ人がこの地に足を踏み入れたのは、1791年になってからである（スペインのホセ・マリア・ナルバエス）。現在のジョージア海峡という名称（当時はジョージア湾と誤認されていた）は、1792年に北アメリカ西海岸の広範囲を探検したイギリスのジョージ・バンクーバーに由来している。
海峡沿岸部の主要な都市

バンクーバー島側
ナナイモ
キャンベルリバー
コートニー
パークスビル
ランツビル
本土カナダ側
バンクーバー
パウエルリバー
ギブソンズ
Sechelt
アメリカ合衆国側
ベリングハム他、ワシントン州の海峡沿岸部の都市
バンクーバー島の他の都市（例：ダンカン）は、沖合いにガルフ諸島の島々が点在しているため、直接ジョージア海峡には面していない。また近いと思われがちなピュージェット湾は実際はかなり南に位置している。
ジョージア海峡橋

1872年以来[要出典]、フェリーサービスに変わる新たな交通手段として、ジョージア海峡を横断する橋を建設してはどうかという議論が長年されている。様々な案がある中で、船の往来を自由にするために一部を橋、残りをトンネルとする案がある。
本土とバンクーバー島を結ぶ交通手段として機能を果たすかどうかと言う議論はあるものの、島内の観光業の発展が期待できるという点で支持されている。
一方、橋の建設により島内に過度な都市化を呼び起こし、また橋の建設や観光業の発展により自然に少なからず影響を与えてしまう点で反対されている。他に海峡の広さや深さ、海底部の軟弱な地盤、同様にバンクーバー島地方における地震活動などが問題とされている。
| 典拠管理データベース  |
| --- | --- |
全般:  FAST  VIAF  WorldCat 
国立図書館:  ドイツ  イスラエル  アメリカ 
その他:  IdRef
ストックホルム級コルベット

| ストックホルム級コルベット |
| --- | --- |
 
基本情報
艦種:  コルベット
就役期間:  1986年 - 現在
前級:  ノーショーピング級 (ミサイル艇)
次級:  イェーテボリ級
要目
基準排水量:  290→310トン
満載排水量:  320→335トン
全長:  50.5 m
最大幅:  7.5 m
吃水:  2.0 m
機関方式:  CODAG方式
主機:  MTU 16V396 TB94ディーゼルエンジン×2基  アリソン570KFガスタービンエンジン×1基 ※ヴェリコーTF-50に後日換装
推進器:  スクリュープロペラ×3軸
出力:  ディーゼル: 4,190 bhp  ガスタービン: 6,000→5,364 shp
速力:  30 ノット
乗員:  30名
兵装:  70口径57mm単装速射砲×1基  70口径40mm単装機銃×1基 ※後日撤去  RBS-15 SSM連装発射筒×4基  エルマ対潜迫撃砲×2基  533mm魚雷発射管×2基 ※400mm魚雷発射管4基に後日換装  機雷敷設軌条×2条 ※機雷×各20発以上
C4ISTAR:  MARIL-880武器管制装置 ※9LV Mk.3戦術情報処理装置に後日換装
FCS:  9LV300
レーダー:  シージラフ50HC 低空警戒/対水上用  PN-612 航法用
ソナー:  SS-304 スピラ 船底装備式  TSM-2642MF 可変深度式
電子戦・ 対抗手段:  EWS-905電波探知装置  ファランクス 36連装デコイ発射機×2基
テンプレートを表示
ストックホルム級コルベット（スウェーデン語: Korvetter av Stockholmsklass）はスウェーデン海軍が運用しているコルベットの艦級。計画名はスピカ-III型。現在は哨戒艇として就役している。
設計

計画名のとおり、先行するノーショーピング級魚雷艇（スピカ-II型）の発展型であり、設計はYA-81型と称されている。スピカ-II型と比して、基準排水量にして70トン、水線長にして4.6メートルの大型化となった。また2002年から2003年にかけて、大規模な近代化改修が行われた。これにより、ガスタービンエンジンは、当時建造が進められていたヴィスビュー級と同系列の機種に換装されたほか、レーダー反射断面積・赤外線シグネチャー低減のため、上部構造物は大規模に刷新されたほか、マストもラティス型から塔型に変更された。この結果、排水量は更に増大している。
装備

当初、戦闘システムの中核として、SRA社製センサー932Eコンピュータを用いた、エリクソン社製MARIL-880武器管制装置を搭載していた。その後、上記の近代化改修の際に、サーブ 9LV Mk.3に基づく戦術情報処理装置に換装された。
主兵装としては、上部構造物直後の中部甲板にRBS-15艦対艦ミサイルの連装発射筒を両舷に各2基、計4基搭載したが、これは、必要に応じて、533mm魚雷発射管2基か400mm魚雷発射管4基、ないし機雷敷設軌条2条
と換装可能であった。砲熕兵器としては、艦首甲板にボフォースMk.2 70口径57mm単装速射砲を、また艦尾甲板に70口径40mm単装機銃を1基ずつ備えていたが、後者は近代改装の際に撤去された。砲射撃指揮装置（GFCS）としては9LV300を備えているが、これは、艦橋上に9LV200レーダー方位盤、マスト後面に9LV100光学方位盤を有する。
同型艦一覧

1981年9月に2隻が発注され、1985年に順次就役した。
| # | 艦名 | 起工 | 進水 | 就役 | 配属 | 状態 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| K11 | ストックホルム HMS Stockholm | 1982年8月1日 | 1984年8月22日 | 1985年3月1日 | 第3戦隊 | 就役中 |
| K22 | マルメ HMS Malmö | 1983年3月14日 | 1985年3月23日 | 1985年5月10日 | 第3戦隊 | 就役中 |
感情分析

感情分析（かんじょうぶんせき、英: sentiment analysis）は、オピニオンマイニング（英: opinion mining）や感情AI（英: emotion AI）とも呼ばれ、自然言語処理、テキスト解析、計算言語学、バイオメトリクス (en:英語版) などを使用して、感情状態や主観的情報を体系的に識別、抽出、定量化、探究する技術である。感情分析は、マーケティングから顧客サービス、臨床医学に至るまで、さまざまな用途で、レビュー（英語版）やアンケート回答などの顧客の声、オンラインメディアやソーシャルメディアのコンテンツ、ヘルスケア情報などの分析に利用されている。RoBERTaのような深層言語モデルの登場により、たとえば記者が暗黙のうちに感情を表現することが多いニューステキストなど、より困難なデータ領域も分析できるようになった。
例

感情分析の目的と課題は、いくつかの簡単な例で説明することができる。
例 > 簡単な例

オールデイ・クルーザーの中でも、コロネットは最高のラインを持っている。
バートラムの船体は深いV字型で、海を軽々と滑走することができる。
1980年代のパステルカラーのフロリダ発のデイ・クルーザーは魅力がない。
古いキャビン・クルーザー（英語版）は嫌いだ。
例 > より難しい例

キャビンクルーザーが嫌いというわけではない。(否定の扱い)
水上バイクを嫌うのは、あまり得意ではない。(否定、逆語順)
時に複合艇はかなりイライラする。(副詞が感情を修飾する)
こんな天気で外出するなんてワクワクする。(皮肉の可能性がある)
ライムストーンよりクリスクラフトの方がかっこいい。(2つのブランド名、態度の対象を特定するのは難しい）。
クリスクラフトはライムストーンより美的感覚に優れているが、ライムストーンは耐航性と信頼性を醸し出している。(2つの態度、2つのブランド名)。
この映画は、不穏な展開が多くて驚かされた。(ある領域で肯定的な意味で使われる否定的な言葉）。
このヤバいデザートメニューを見てくれ。(甘くて濃厚という意味を持つ。態度用語は、最近、特定の領域で極性が変化している)
この携帯電話を愛用しているけど、同僚には勧められない。(分類が困難な、条件付きの肯定的な感情)
来週の演奏はkoide9だ!（フランス語で「Quoi de neuf?」（新しいもの）を意味する。新しく作られた用語は、非常に態度的であり、極性が不安定で、既知の語彙から外れていることがよくある)。
種類 > 極性の識別

感情分析の基本的なタスクの1つは、与えられたテキストの極性（polarity）を、文書、文、または特徴／側面のレベルで決定することである。つまり、文書、文、またはエンティティ（実体）の特徴／側面で表現された意見が、肯定的（positive）、否定的（negative）、または中立的（neutral）かどうかを分類する作業である。「極性を超えた」高度な感情分類では、たとえば、喜び、怒り、嫌悪、悲しみ、恐怖、驚きなどの感情状態も考慮する。
感情分析以前には、文中のパターンを数値化することで洞察を与えた General Inquirer や、それとは別に、言語行動に基づいて人の心理状態（英語版）を分析する心理学研究などの方法があった。
その後、VolcaniとFogelが特許を取得した方法は、特に感情に焦点を当て、さまざまな感情尺度でテキスト内の個々の単語やフレーズ（熟語、言い回し）を識別した。彼らの研究に基づいて開発されたEffectCheckというシステムは、各尺度において感情喚起のレベルを増減させるために使用できる同義語を提示する。
その後の多くの取り組みはあまり洗練されておらず、感情を肯定的と否定的を両極に配した極性尺度で表現していた。たとえば、TurneyとPangは、それぞれ製品レビュー（英語版）と映画レビューの極性を文書レベルで検出するために異なる方法を適用した。しかし、PangとSnyderらのように、文書の極性を多方向スケールで分類しようとする試みもあった。たとえばPangとLeeは、映画レビューを肯定的か否定的かのいずれかに分類するという基本的なタスクを拡張し、3つ星または4つ星スケールでの星評価を予測しfた。Snyderは、レストランのレビューを詳細に分析し、料理や雰囲気など、与えられたレストランのさまざまな側面に対する評価を5つ星スケールで予測した。
2004年、アメリカ人工知能学会（AAAI）スプリングシンポジウムで、テキストにおける情動、魅力、主観性、感情に関する体系的な計算研究のために、学習・語彙・知識ベースなどのさまざまな手法を統合する第一歩が踏み出された。そこでは、言語学者、コンピュータ科学者、その他の関心を持つ研究者が互いの関心領域を調整し、共有タスクやベンチマーク用データセットを提案した。
多くの統計的分類法は、中立的なテキストが二値分類器の境界近くに位置するという前提で中立クラスを無視しているが、あらゆる極性問題と同様に、3つのカテゴリを識別する必要があることを示唆する研究者もいる。最大エントロピー（英語版）やサポートベクターマシン（SVM）などの特定の分類器では、中立クラスを組み込むことで、分類精度が全体的に向上することが実証されている。中立クラスを組み込む仕組みとして2つの方法がある。アルゴリズムが最初に中立的な言葉を特定し、フィルタで除外して、残りのテキストを肯定的な感情と否定的な感情の観点から評価する方法と、1つのステップで3方向の分類システムを構築する方法である。この2番目の方法では、多くの場合、すべてのカテゴリに対する確率分布を推定する（たとえば、NLTK（英語版）で実装されている単純ベイズ分類器による）。中立クラスを含めるかどうか、またどのように含めるかは、データの性質に依存する。データが中立的、否定的、肯定的な言葉に明確に分類されている場合、中立的な言葉を除外して、肯定的な感情と否定的な感情の間の極性に焦点を当てることは理にかなっている。一方、データのほとんどが中立的で、肯定と否定の感情がわずかに偏差をもつ場合、この戦略をとると、2つの極性を明確に区別することが難しくなる可能性がある。
感情を決定する別の方法は、スケーリングシステムを使用することである。一般的に否定的、中立的、または肯定的な感情と関連付けられた単語に、-10から+10のスケール（最も否定的から最も肯定的まで）、または単純に0から+4などの正の上限値で対応する数値が付与される。これにより、ある用語の感情を、その文脈（通常は文レベル）に関して調整することができる。構造化されていないテキストを自然言語処理で分析する場合、指定された文脈内の各概念は、その概念に対する感情語の関わり方と感情値に基づいてスコアが付与される。これにより、ある概念の感情値を周囲のあらゆる変化に対して相対的に調整できるため、感情をより高度に理解することができるようになる。たとえば、概念によって表現された感情を強める、緩和する、否定する単語は、そのスコアに影響を与える。また、テキストの全体的な極性や強さではなく、テキスト内の感情を判断することを目的とするなら、テキストに肯定的および否定的な感情強度スコアを与えることができる。
感情分析には他にも、アスペクトベース感情分析、グレーディング感情分析（肯定、否定、中立）、多言語感情分析、感情検出など、さまざまな種類がある。
種類 > 特徴や側面

特徴や側面に基づく感情分析は、携帯電話やデジタルカメラなど製品や、銀行などサービスなどの、実体が持つさまざまな特徴や側面に対して表明された意見や感情を特定して分析するものである。ここで、特徴（feature）や側面（aspect）とは、たとえば携帯電話の画面、カメラの画質、レストランのサービスなど、実体が備え持つ属性や構成要素のことである。この方法の利点は、関心のある対象についてのニュアンス（微妙な差違）を捉えることができることである。たとえば、あるホテルは便利な立地だが食事は平凡であるなど、異なる特徴によって異なる感情反応が引き出されることがある。このような分析には、関連する実体の識別、その特徴／側面の抽出、それぞれの特徴／側面について表明された意見が肯定、否定、中立かどうかの判断など、いくつかの下位問題が含まれる。特徴の自動識別は、構文解析、トピックモデリング（英語版）、ディープラーニング（深層学習）などによって行われる。このレベルの感情分析の詳細については、Liuの論文で議論されている。
種類 > 強度ランク

感動や感情は、本質的に主観的なものである。文書、文、あるいは特徴／側面のいずれのレベルであっても、与えられたテキストに表現される感動や感情がどの程度の強度を示すかは一件一件異なる。しかし、感動や感情だけを予測しても、必ずしもメッセージを包括的に理解できるとは限らない。感動や感情の強度や水準（例:「良い」対「すばらしい」）は、1つのクラス内の正確な感性を理解する上でしばしば重要な役割を果たす。これらに対応するため、一部の手法では出力を組み合わせたスタックアンサンブル法を採用し、畳み込み型ニューラルネットワーク、長期短期記憶ネットワーク、およびゲート付き回帰型ユニットに基づく深層学習モデルを組み込み、感動と感情の強度を予測している。
方法と特徴

感情分析における既存の手法には、知識ベース技術、統計的手法、ハイブリッド手法の3つの主要カテゴリがある。知識ベース技術は、幸せ（happy）、悲しい（sad）、恐い（fraid）、退屈（bored）などの感情語の明確な存在に基づいて、テキストを感情カテゴリに分類する。知識ベースの中には、決まりきった感情語を列挙するだけでなく、任意の単語に特定の感情との「親和性」を付与するものもある。統計的手法では、潜在意味解析、サポートベクターマシン、バッグオブワード（英語版）、意味的指向の自己相互情報量、意味空間（英語版）モデルや単語埋め込みモデル、ディープラーニング（深層学習）などの機械学習要素を使用する。より高度な手法では、単語の文法的関係を利用して文脈の中で意見を掘り下げ、感情の保有者（その感情状態の持ち主）とその対象（その感情が感じられる実体）を特定し、発言者が述べた意見から特徴を得ようとする。文法的な依存関係は、テキストを詳細に構文解析することで得られる。ハイブリッド手法は、機械学習と、オントロジーや意味ネットワークなどの知識表現要素の両方を組み合わせ、他の概念に暗黙的にリンクする概念など、意味の微妙な表現を検出する。
さまざまなオープンソースのソフトウェアツールや、無償／有償の感情分析ツールは、機械学習、統計、自然言語処理の技術を使用して、ウェブページ、オンラインニュース、インターネット上のディスカッショングループ、オンラインレビュー、ウェブブログ、ソーシャルメディアなど、大規模テキストに対する感情分析を自動化する。一方、知識ベースシステムは、一般公開されているリソースから、自然言語の概念に関連する意味情報や感情情報を抽出し、システムが感情的な常識推論（英語版）を行うことを可能にする。感情分析は、画像や動画などのビジュアルコンテンツにも適用できる（マルチモーダル感情分析（英語版）を参照）。この分野の最初の手法として、ビジュアルコンテンツの形容詞-名詞ペア表現を利用した SentiBank がある。さらに、ほとんどの感情分類手法では、文脈や文法だけでなく語順さえも無視するバッグオブワード（英語版）モデルに依存している。単語がより長いフレーズの意味を構成する方法に基づいて感情を分析する手法は、注釈に伴う追加作業が発生するが、より良い結果を示している。
感情分析では、自動システムが個々のコメント投稿者の過去の傾向やその理由を分析することができず、表現された感情を誤って分類することが多いため、人間による分析工程が必要である。人間が正しく分類したコメントのうち、約23%が自動システムと異なる。しかし、人間はお互い異なる意見を持ち、人間どうしの合意は、自動化された感情分類器が最終的に到達できる上限を規定すると主張する研究者もいる。
評価

感情分析システムの精度は、基本的には人間の判断との一致度に基づいて評価され、通常は、否定的テキストと肯定的テキストの2つのカテゴリに対する適合率と再現率（英語版）の変量指標で測定される。しかし、研究により、人間の評価者は80%程度しか同意しないことが示されている（評価者間信頼性（英語版）を参照）。そのため、70%の精度を持つプログラムは、精度は優れないようにも取れるが、人間とほぼ同等と考えられる。また、人間はどのような答えに対しても20％程度は反対する傾向があるため、仮にプログラムの精度が100%であっても20％程度は同意しないことになる。
しかし、コンピュータシステムと人間の評価者の精度を比較することは、誤りの種類が異なるため、完全に適切とは言えない。たとえば、コンピュータシステムは、否定、誇張、冗談、皮肉など、一般的に人間が理解しやすい表現を不得手とすることがある。コンピュータシステムによる誤りの中には、人間にとってあまりに幼稚に見えるものもある。一般的に、学術研究から定義された感情分析の実用性は商業目的においては疑問視されている。その主な理由は、否定から肯定への単純な一次元の感情モデルでは、ブランドや企業の評判に及ぼす世論の影響を懸念する顧客にとって、十分に実用的な洞察を提供しないためである。
感情分析の評価は、市場の要求に応えるため、PR代理店や市場調査の専門家と共同で開発された課題指向の指標に移行している。たとえば、RepLabの評価データセットでは、調査対象のテキストの内容そのものよりも、テキストがブランドの評判に与える影響に重点が置かれている。感情分析の評価はますます課題指向になってきているため、特定のデータセットに対してより正確な感情表現を得るために、それぞれの事例ごとに個別の訓練モデルが必要となる。
Web 2.0

「評判管理」、「web 2.0」、および「データマイニング」も参照
ブログやソーシャルネットワークなどのソーシャルメディアの台頭により、感情分析への関心が高まっている。オンラインレビュー、評価、推奨など、 オンライン上の表現が豊富になったことで、企業はこの一種の仮想通貨を使用して、製品のマーケティング、新しい機会の発見、評判の管理などを目指すようになった。そして多くの企業は、ノイズを除去し、会話を理解し、関連するコンテンツを特定し、適切な対処をとる過程を自動化するために感情分析に注目している。しかし、4chanやRedditといった匿名によるソーシャルメディア・プラットフォームの台頭は、この過程に複雑さを加えている。Webの次の段階では、Web 2.0がパブリッシング（出版）の民主化とすれば、すべての公開コンテンツに対するデータマイニングの民主化となる可能性がある。
研究の分野において、この目標に向けた第一歩が進められている。2009年現在、世界中の大学のいくつかの研究チームが、感情分析によって電子コミュニティ内の感情のダイナミクスを理解することに専念している。たとえば、2010年のCyberEmotionsプロジェクトでは、ソーシャルネットワーク上での議論を推進する上で、否定的な感情が重要な役割を果たすことを明らかにした。
感情分析アルゴリズムの多くは、単純な用語を使用しているため、製品やサービスに関する感情を表現するのに課題を抱えている。しかし、文化的な要因、言語的なニュアンス、文脈の違いによる影響もあり、記述されたテキストを単純に賛成／反対の感情に変換する非常に困難を伴う。さらに、テキストの感情の解釈に関する人間どうしの意見の相違は、コンピュータにとってこの作業がいかに難しいかを表している。さらにテキストの長さが短いほど、その難しさが増してくる。
Twitterは短い文字列のために難しいが、マイクロブログ上の感情分析により、政治的感情の有効なオンライン指標となることが実証された。ツイートの政治的感情は、政党や政治家の政治的立場と密接に対応しており、Twitterメッセージの内容がオフラインの政治情勢を反映していることが示唆される。さらに、Twitterの感情分析は、医薬品の副作用や人間の生殖サイクルなど、公衆衛生に関する問題や背後にある世界的な世相を捉えられるのに有効であることが立証されている。
感情分析は、ソーシャルメディアや製品レビューなど、著者が明示的に意見を表明する領域（「この映画は素晴らしい」）で広く利用されているが、感情が暗黙的または間接的に現れる他の領域に対する堅牢な手法が近年になって開発された。たとえば、ニュース記事では、ジャーナリズムの客観性が期待されるため、ジャーナリストは情報の極性を直接述べるのではなく、行動や出来事を説明することがよくある。辞書や表面的な機械学習機能を用いた従来の手法では、「行間の意味」を捉えることができなかったが、最近、研究者は、ニュース記事の感情を分析できるディープラーニングに基づく手法とデータセットを提案した。
推薦システムへの応用

「レコメンダシステム」も参照
感情分析は、レコメンダーシステム（推薦システム）のための有益な技術であることが実証されている。レコメンダーシステムの主な目的は、あるアイテムに対する対象ユーザーの好みを予測することである。ほとんどの主流のレコメンダーシステムは、明示的なデータセットに基づいて動作する。たとえば、協調フィルタリングは評価行列で動作し、コンテンツ依存フィルタリング（英語版）はアイテムのメタデータに基づいて動作する。多くのソーシャル・ネットワーキング・サービスや電子商取引サイトでは、ユーザーがアイテムに関するレビュー、コメント、フィードバックをテキストで提供することができる。これらのユーザーが作成したテキストは、さまざまなアイテムに対するユーザーの感情的意見が豊富に含まれている。テキストはまた、あるアイテムに関する特徴／側面の種類だけでなく、それぞれの特徴に対するユーザーの感情の両方を明らかにすることができる。レコメンダーシステムにとって、これらの特徴／側面は、コンテンツ依存フィルタリング（英語版）におけるメタデータと同様の役割を果たすが、前者の方がより価値がある。ユーザーが記述したテキストによる幅広い特徴に言及しているため、アイテムに対するユーザー体験の影響を大きく反映した最も重要なものと考えられる。これに対し、一般に生産者が提供するアイテムのメタデータは、ユーザーが懸念する重要な特徴を見落とす可能性がある。ユーザーは、特徴を共有するさまざまなアイテムに対して、異なる感情を抱くかもしれない。また、同じアイテムの特徴であっても、ユーザによって異なる感情が生じる可能性がある。ユーザの特徴に対する感情は、アイテムに対するユーザの好みを反映した多次元評価スコアとして考えることができる。
ユーザが作成したテキストから抽出した特徴／側面と感情を基づき、ハイブリッド推薦システムを構築することができる。ユーザにアイテム候補を推薦する動機は2つある。第一の動機は、候補アイテムがユーザーが好みのアイテムと多くの共通点を持つことであり、第二の動機は、候補アイテムがその特徴に対して高い感性スコアを獲得していることである。あるアイテムが好みのアイテムと同じ特徴を持つ場合、ユーザーはそのアイテムを好むと考えるのが妥当である。一方、特徴を共通とする2つの候補アイテムの場合、他のユーザが一方に肯定的で、もう一方は否定的な感情を抱く可能性がある。もちろん、評価の高いアイテムがユーザーに推奨されるはずである。この2つの動機に基づき、類似性と感情評価の組み合わせることで、候補アイテムごとのランキングスコアを算出することができる。
感情分析を行うことの本質的な難しさとは別に、感情分析をレビューやフィードバックに適用する場合、スパムや偏ったレビューという課題にも直面する。これに対し、各レビューの有用性を評価することに重点を置いた研究がなされている。書き方が不十分なレビューやフィードバックは、レコメンダーシステムにとってほとんど役に立たない。さらに、よく書かれているレビューが、特定の製品の販売を妨害するように意図されている場合、レコメンダーシステムにとって有害となる可能性もある。
研究により、ユーザーが生成した長文のテキストと短文のテキストは、異なる扱いをする必要があることが明らかになった。興味深いことに、短文のテキストでは無関係な情報を除外しやすいため、長文よりも有益な場合があるという。長文のテキストを長くしても、テキスト内の特徴や感情の数が比例して増えるとは限らない。
Lamba & Madhusudhanは、今日の図書館利用者の情報ニーズに対応するため、Twitterなどのソーシャルメディアから感情分析の結果を再パッケージ化し、さまざまな形式で利用できる時間ベースの統合化サービスとして新たな方法を紹介した。また、ソーシャルメディアマイニングと感情分析を利用した、図書館の新しいマーケティング方法も提案している。
参考項目

アフェクティブ・コンピューティング（英語版） - 人間の感情を扱えるシステムや装置の研究や開発を目指す学際的な分野
消費者態度指数（英語版） - 経済に対する消費者の信頼感を定量化するための経済指標
感情認識 - 人間の感情を識別する過程、およびそれを研究する分野
友好的な人工知能 - 人間に良性な影響を与えるか、その利益に沿うような仮説上の人工一般知能
マルチモーダル感情分析（英語版） - テキストに加え、音声や視覚データなどのモダリティを含むの感情分析の技術
計量文献学 - 文書群に統計的分析を適用して特徴や形式を評価する言語学の分野
オーギュスト・アナスタジ

| オーギュスト・アナスタジ Auguste Anastasi |
| --- | --- |
 ミシェル・ベルソー撮影
生誕:   (1820-11-15) 1820年11月15日 フランス、パリ
死没:  1889年3月15日(1889-03-15)（68歳没） パリ
テンプレートを表示
オーギュスト・アナスタジ（Auguste Paul Charles Anastasi、1820年11月15日 - 1889年3月15日,）は、フランスの風景画家、版画家である。
略歴

パリで生まれた。1839年になってパリ国立高等美術学校で学び、ポール・ドラローシュとジャン＝バティスト・カミーユ・コローの弟子になった.。フォンテーヌブローの森の風景やノルマンディーの風景を描くようになった。1843年にパリのサロンにデビューし、1848年のサロンで風景画が2等のメダルを受賞した。イタリアやオランダなどを旅し、風景を描いた。
美術雑誌「 L'Artiste」や「Les Artistes Contemporains」のために、他の画家の作品を版画にする仕事もした。1865年のサロンでは版画作品で3等のメダルを受賞した。
1868年にレジオンドヌール勲章（シュバリエ）を受勲した。
1870年までに失明し、以降は絵を描くことはできなくなり、同僚の支援を受けた。1889年にパリで亡くなった。
作品

夕暮れのアムステルダム　
コンデ美術館
オランダの夕日(1857) 
ランス美術館
トレブールの渡船乗り場　(1870)
カンペール美術館
版画作品、ローマのドリア・パンフィーリ邸
版画作品、ナイル川の風景、プロスペル・マリヤの原画による
ラバルム

338年頃に鋳造された古代ローマの貨幣フォリスの図案から再現されたコンスタンティヌス1世のラバルム。☧の下の3つの丸は、コンスタンティヌス1世と彼の息子たちを示すと言われている。
キー・ロー（ギリシア語版、英語版）
ラバルムのイメージ。☧に加えギリシア文字のアルファとオメガが内部に書かれている。これはヨハネの黙示録の一節による。
ラバルム（Labarum）とは、ローマ帝国正規軍のウェクシルム（軍旗）の一つ。コンスタンティヌス1世が用いた。
ギリシア文字のΧ・Ρを重ね合わせたモノグラム（組文字）☧を旗印としたことが特徴。この☧は、今日でもイエス・キリストの象徴となっている。
ミルウィウス橋の戦い

312年10月28日、コンスタンティヌス1世はローマ近郊のミルウィウス橋で簒奪皇帝マクセンティウスと戦い（ミルウィウス橋の戦い）、勝利を収めてローマに入城、西方の正帝に即位した。
この戦闘では、コンスタンティヌスは十字架を旗印としたが、それには幾つかの説がある。
この戦闘の前、コンスタンティヌスは空に十字架（または☧ともいわれる）と"Ἐν τούτῳ νίκα"（「汝、この徴にて勝利せよ（ギリシア語版、ラテン語版、英語版）」の意。）の文字を見たという。
前日のコンスタンティヌス1世の夢に、☧を円形で囲んだモノグラムが現れ、どこからか"Ἐν τούτῳ νίκα"という天の声が聞こえたという。
ラバルムとキリスト教

皇帝に即位したコンスタンティヌスは、正規軍を改編し、円形中にキリストのギリシア語綴り"Χριστός"の最初の2文字から、ギリシア文字のΧ（カイ／キー）およびΡ（ロー）をかたどった旗印を定めた。この☧をあしらったウェクシルムは「ラバルム」とよばれる。同じ形のラテン文字に置き換えたものとする説もある。
コンスタンティヌスがキリスト教を公認したことは有名であるが、実際には彼自身はローマの伝統である多神教における代表者の座を維持しつづけた。一般にこのことは「コンスタンティヌスがキリスト教徒ではなかった」という誤解を生み出しており、研究家達にも、ラバルムとキリスト教を切り離して考える者が多く見られる。
ラブライブ! μ's First LoveLive!

『ラブライブ！ μ's First LoveLive!』（ラブライブ ミューズ ファースト ラブライブ）は、2012年11月21日に発売されたμ'sの映像作品。2012年2月19日に横浜BLITZにて開催された「ラブライブ！ μ'ｓ First LoveLive!」の演目を収録。メディアはBlu-ray (LABX-8021/2) とDVD (LABM-7103/4) で、Blu-rayにのみ外箱が付属する。
概要

μ'sにとって初の映像作品。ライブ中に上演されたドラマパートも特典として収められている。
初回版限定で「μ'sの1st Live直前 意気込みメッセージ入り特製ラージサイズLoveca」を封入。内容はBlu-rayとDVDで異なる。なお、本ソフト以降カードに付与されるポイントが従来の「Loveca」から新サービスの「Loveca+」に切り替わった。
アニメイト・ゲーマーズ・とらのあな・ソフマップ・HMV・タワーレコードの各店舗ではBlu-rayにのみ購入者特典が付録する。
本ソフトの発売を記念して、AKIHABARAゲーマーズ本店にて衣装展が開催された。期間は2012年11月20日から12月9日まで。また11月24日には、「ラブライ部員とμ'sの課外活動 第14回 μ's First LoveLive! Blu-ray Disc 開封式 & 生鑑賞オーディオコメンタリー大会」が実施された。
初動売上こそ2000枚程度ではあったが、その後はロングヒットし続け、2015年3月2日付の週間Blu-rayランキングで100週に到達。音楽Blu-rayランキングの集計開始後、初の100週突破を果たした作品となった。
2016年1月17日に「μ'sありがとうProject 〜Road to μ'sic Forever〜」の劇場スペシャル上映が全国の劇場で開催され、サイリウムの持ち込みや声を出しての鑑賞などが可能なスペシャルステージとして行なわれた。入場者特典としてμ'sありがとうProject劇場スペシャル上映描き下ろし色紙が配布された。
収録曲

僕らのLIVE 君とのLIFE
歌：μ'ｓ
MC1
Mermaid festa vol.1
歌：μ'ｓ
夏色えがおで1,2,Jump!
歌：μ'ｓ
ダイヤモンドプリンセスの憂鬱
歌：BiBi
MC (BiBi)
ラブノベルス
歌：BiBi
Love marginal
歌：Printemps
sweet& sweet holiday
歌：Printemps
MC (Printemps)
もうひとりじゃないよ
歌：高坂穂乃果（新田恵海）
スピカテリブル
歌：南ことり（内田彩）
私たちは未来の花
歌：園田海未（三森すずこ）
MC (lily white)
知らないLove＊教えてLove
歌：lily white
あ・の・ね・が・ん・ば・れ！
歌：lily white
MC2
もぎゅっと"love"で接近中！
歌：μ'ｓ
baby maybe 恋のボタン
歌：μ'ｓ
MC3
Snow halation
歌：μ'ｓ
友情ノーチェンジ
歌：μ'ｓ
MC4
愛してるばんざーい！
歌：μ'ｓ
MC5
僕らのLIVE 君とのLIFE〜Finale
歌：μ'ｓ
オープニング映像
ライブドラマ「プロローグ 〜ライブをはじめよう！〜」
ライブドラマ「レッスン開始！」
ライブドラマ「そして −ライブ当日！」
ライブドラマ「アンコール！アンコール！」
田島公

田島 公（たじま いさお、1958年 - ）は、日本の歴史学者、東京大学史料編纂所教授。専門は日本古代史・日本目録学。
概略

長野県生まれ。1986年、京都大学大学院文学研究科博士後期課程中途退学。宮内庁書陵部陵墓課陵墓調査室員・同編修課皇室制度調査室員（実録編修室兼務）・同編修課皇室制度調査室主任研究官を経て、1997年、文部省に出向、東京大学史料編纂所助教授。2006年、東京大学史料編纂所教授。
著書 > 共編

『今日の古文書学〈第12巻〉史料保存と文書館』（雄山閣出版、2000年）
『史料から読み解く三河』（笠間書院、2012年）
『近衞家名宝からたどる宮廷文化史』（笠間書院、2016年）
『禁裏・公家文庫研究 第一輯』（思文閣出版、2003年）
『禁裏・公家文庫研究 第二輯』（思文閣出版、2006年）
『禁裏・公家文庫研究 第三輯』（思文閣出版、2009年）
『禁裏・公家文庫研究 第四輯』（思文閣出版、2012年）
『禁裏・公家文庫研究 第五輯』（思文閣出版、2015年）
『禁裏・公家文庫研究 第六輯』（思文閣出版、2017年）
ジョー・シーウェル

| --- | --- |
 
基本情報
国籍:   アメリカ合衆国
出身地:  アラバマ州
生年月日:  1898年10月9日
没年月日:   (1990-03-06) 1990年3月6日（91歳没）
身長 体重:  5' 7" ＝約170.2 cm 155 lb ＝約70.3 kg
選手情報
投球・打席:  右投左打
ポジション:  遊撃手、三塁手
プロ入り:  1920年
初出場:  1920年9月10日
最終出場:  1933年9月24日
経歴（括弧内はプロチーム在籍年度）
  クリーブランド・インディアンス (1920 - 1930)  ニューヨーク・ヤンキース (1931 - 1933)
アメリカ野球殿堂   殿堂表彰者  
選出年:  1977年
選出方法:  ベテランズ委員会選出
 この表について  この表はテンプレートを用いて表示しています。編集方法はTemplate:Infobox baseball playerを参照してください。 ■プロジェクト:野球選手  ■テンプレート  
ジョー・シーウェル（Joseph Wheeler "Joe" Sewell , 1898年10月9日 - 1990年3月6日） は、アメリカ合衆国アラバマ州テトス生まれのメジャーリーグ選手（内野手）。1920年代 - 1930年代に活躍し、メジャーリーグ史上最高のコンタクトヒッターといわれる。
経歴

1920年にサザンリーグのニューオーリンズからクリーブランド・インディアンスに入団する。野球一家であり、弟のルーク・シーウェル（英語版）とトミー・シーウェル（英語版）、いとこのリップ・シーウェル（英語版）も後にメジャーリーグの選手になっている。シーウェルは、この年に頭部への死球の事故によって急逝した遊撃手のレイ・チャップマンの後釜を任されることになった。22試合で70打数23安打、.329の成績を残す。翌1921年からインディアンスのレギュラーに定着、打撃面でもコンスタントに3割をマークする打者になった。1923年には打率.353と109打点を挙げる活躍をし、翌1924年はリーグ最多の45二塁打と106打点を記録した。インディアンスには1930年まで計11年在籍したが、打率が3割を切ったシーズンは2回しかなかった。
一方で1923年以降は毎年全試合出場を続け、1930年までに当時最長となる1103試合の連続出場の記録を作ったが、1930年シーズン途中にニューヨーク・ヤンキースに放出され、連続試合出場の記録は途絶えてしまう。
三振の少なさもシーウェルの特徴だった。特に1925年以降、毎年100試合以上出場しながら1シーズンの三振数が10未満という少なさだった。1929年シーズンには115試合無三振というメジャーリーグ記録を作り、ヤンキースでワールドシリーズに出場した1932年は、打数503に対してわずか3三振しかしなかった。1933年オフにヤンキースから放出され、34歳でメジャーリーグから引退した。
1977年にベテランズ委員会によりアメリカ野球殿堂入りを果たす。1990年にアラバマ州モービルで死去。満91歳没。
抜群のミートの巧さからバットを折られることが無く、14年の現役生活をたった一本のバットで乗り切った話が有名である。このバットは入団の際、当時のインディアンスの一塁手だったジョージ・バーンズからもらったもので、シーウェルはこのバットに「ブラック・ベッツィー」と名前をつけ、日頃からコーラの瓶と噛み煙草で入念に手入れをしていたそうである。
詳細情報 > 年度別打撃成績

| 年  度 | 球団 | 試合 | 打席 | 打数 | 得点 | 安打 | 二塁打 | 三塁打 | 本塁打 | 塁打 | 打点 | 盗塁 | 盗塁死 | 犠打 | 犠飛 | 四球 | 敬遠 | 死球 | 三振 | 併殺打 | 打率 | 出塁率 | 長打率 | OPS |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1920 | CLE | 22 | 83 | 70 | 14 | 23 | 4 | 1 | 0 | 29 | 12 | 1 | 0 | 3 | -- | 9 | -- | 1 | 4 | -- | .329 | .413 | .414 | .827 |
| 1921 | CLE | 154 | 683 | 572 | 101 | 182 | 36 | 12 | 4 | 254 | 93 | 7 | 6 | 20 | -- | 80 | -- | 11 | 17 | -- | .318 | .412 | .444 | .856 |
| 1922 | CLE | 153 | 656 | 558 | 80 | 167 | 28 | 7 | 2 | 215 | 83 | 10 | 12 | 19 | -- | 73 | -- | 6 | 20 | -- | .299 | .386 | .385 | .771 |
| 1923 | CLE | 153 | 682 | 553 | 98 | 195 | 41 | 10 | 3 | 265 | 109 | 9 | 6 | 24 | -- | 98 | -- | 7 | 12 | -- | .353 | .456 | .479 | .935 |
| 1924 | CLE | 153 | 685 | 594 | 99 | 188 | 45 | 5 | 4 | 255 | 106 | 3 | 3 | 22 | -- | 67 | -- | 2 | 13 | -- | .316 | .388 | .429 | .817 |
| 1925 | CLE | 155 | 699 | 608 | 78 | 204 | 37 | 7 | 1 | 258 | 98 | 7 | 6 | 23 | -- | 64 | -- | 4 | 4 | -- | .336 | .402 | .424 | .827 |
| 1926 | CLE | 154 | 672 | 578 | 91 | 187 | 41 | 5 | 4 | 250 | 85 | 17 | 7 | 21 | -- | 65 | -- | 8 | 6 | -- | .324 | .399 | .433 | .832 |
| 1927 | CLE | 153 | 652 | 569 | 83 | 180 | 48 | 5 | 1 | 241 | 92 | 3 | 16 | 23 | -- | 51 | -- | 9 | 7 | -- | .316 | .382 | .424 | .805 |
| 1928 | CLE | 155 | 678 | 588 | 79 | 190 | 40 | 2 | 4 | 246 | 70 | 7 | 1 | 25 | -- | 58 | -- | 7 | 9 | -- | .323 | .391 | .418 | .809 |
| 1929 | CLE | 152 | 672 | 578 | 90 | 182 | 38 | 3 | 7 | 247 | 73 | 6 | 6 | 41 | -- | 48 | -- | 5 | 4 | -- | .315 | .372 | .427 | .800 |
| 1930 | CLE | 109 | 414 | 353 | 44 | 102 | 17 | 6 | 0 | 131 | 48 | 1 | 4 | 13 | -- | 41 | -- | 7 | 3 | -- | .289 | .374 | .371 | .745 |
| 1931 | NYY | 130 | 571 | 484 | 102 | 146 | 22 | 1 | 6 | 188 | 64 | 1 | 1 | 17 | -- | 61 | -- | 9 | 8 | -- | .302 | .390 | .388 | .788 |
| 1932 | NYY | 125 | 576 | 503 | 95 | 137 | 21 | 3 | 11 | 197 | 68 | 0 | 2 | 14 | -- | 56 | -- | 3 | 3 | -- | .272 | .349 | .392 | .740 |
| 1933 | NYY | 135 | 606 | 524 | 87 | 143 | 18 | 1 | 2 | 169 | 54 | 2 | 2 | 10 | -- | 71 | -- | 1 | 4 | -- | .273 | .361 | .323 | .683 |
| 通算：14年 | 通算：14年 | 1903 | 8329 | 7132 | 1141 | 2226 | 436 | 68 | 49 | 2945 | 1055 | 74 | 72 | 275 | -- | 842 | -- | 80 | 114 | -- | .312 | .391 | .413 | .804 |
各年度の太字はリーグ最高
詳細情報 > 記録

連続試合出場：1103（1922年 - 1930年、2007年現在で歴代7位）
通算打数／三振率（3000打席以上）：62.6（歴代1位）
連続無三振試合数：115（1929年5月17日 - 9月19日）※メジャーリーグ記録
ワールドシリーズ出場：2回 （1920年、1932年）
出典・外部リンク

Baseballhalloffame.org（英語）– アメリカ野球殿堂（National Baseball Hall of Fame）による紹介
選手の通算成績と情報 ESPN、Baseball-Reference、Fangraphs、The Baseball Cube、Baseball-Reference (Register)
| 表 話  歴アメリカ野球殿堂表彰者 遊撃手 |
| --- | --- |
 ルイス・アパリシオ  ルーク・アップリング  デイブ・バンクロフト  アーニー・バンクス  ルー・ブードロー  ジョー・クローニン  ジョージ・デイヴィス  トラビス・ジャクソン  ヒューイー・ジェニングス  デレク・ジーター  バリー・ラーキン  ジョン・ヘンリー・ロイド  ラビット・モランビル  ピー・ウィー・リース  カル・リプケン・ジュニア  フィル・リズート  ジョー・シーウェル  オジー・スミス  ジョー・ティンカー  アラン・トランメル  アーキー・ヴォーン  ホーナス・ワグナー  ボビー・ウォレス  モンテ・ウォード  ウィリー・ウェルズ  ロビン・ヨーント 
| 表 話  歴クリーブランド・ガーディアンズ |
| --- | --- |
球団:  歴史  選手  監督  成績 
歴代本拠地:  リーグ・パーク  ミュニシパル・スタジアム  プログレッシブ・フィールド 
文化:  ワフー酋長  『メジャーリーグ』『メジャーリーグ2』 
永久欠番:  3  5  14  18  19  20  21  25  42  455 
ガーディアンズ球団殿堂:  アール・アベリル  ジョー・ジャクソン  メル・ハーダー  ナップ・ラジョイ  ジョー・シーウェル  トリス・スピーカー  サイ・ヤング  ハル・トロスキー  ケン・ケルトナー  スティーブ・オニール  ルー・ブードロー  ビル・ブラッドリー  ボブ・フェラー  ボブ・レモン  エルマー・フリック  サチェル・ペイジ  スタン・コベレスキ  ラリー・ドビー  ジム・ヒーガン  アーリー・ウィン  ルイス・ソカレキス  レイ・チャップマン  ロッキー・コラビト  アディ・ジョス  アル・ロペス  サム・マクダウェル  アル・ローゼン  ハーブ・スコア  ジム・バグビー・シニア  マイク・ガルシア  チャールズ・ナギー  アンドレ・ソーントン  ジョー・ゴードン  マイク・ハーグローヴ  サンディー・アロマー・ジュニア  ウェス・フェレル  ケニー・ロフトン  ゲイロード・ペリー  カルロス・バイエガ  オマー・ビスケル  チャーリー・ジェイミーソン  フランク・ロビンソン  ジム・トーミ 
ワールドシリーズ優勝（2回）:  1920  1948 
ワールドシリーズ敗退（4回）:  1954  1995  1997  2016 
リーグ優勝（6回）:  1920  1948  1954  1995  1997  2016 
できごと:  10セント・ビア・ナイト  アーマンド・ガララーガの幻の完全試合 
傘下マイナーチーム:  コロンバス・クリッパーズ（AAA級）  アクロン・ラバーダックス（AA級）  レイクカウンティ・キャプテンズ（High-A級）  リンチバーグ・ヒルキャッツ（Low-A級）  アリゾナ・コンプレックスリーグ・ガーディアンズ（Rookie級）  ドミニカン・サマーリーグ・ガーディアンズ（Rookie級） 
| 表 話  歴クリーブランド・インディアンス 1920年のワールドシリーズ ロースター |
| --- | --- |
 ジム・バグビー / ジョージ・バーンズ / レイ・コールドウェル / スタン・コベレスキ / ジョー・エバンス / ラリー・ガードナー / ジャック・グラニー / チャーリー・ジェイムソン / ドック・ジョンストン / ハリー・ランテ / ダスター・メールス / レス・ヌーナメイカー / スティーブ・オニール / ジョー・シーウェル / エルマー・スミス / トリス・スピーカー / ピンチ・トーマス / ジョージ・ウール / ビル・ワムズガンス / スモーキー・ジョー・ウッド   監督 トリス・スピーカー 
| 表 話  歴ニューヨーク・ヤンキース 1932年のワールドシリーズ ロースター |
| --- | --- |
 1 アール・コームス / 2 リン・ラリー / 3 ベーブ・ルース / 4 ルー・ゲーリッグ / 5 フランキー・クロセッティ / 6 ベン・チャップマン / 7 ジャック・ソルツゲイバー / 8 ビル・ディッキー / 9 アート・ヨルゲンス / 10 ジョージ・ピプグラス / 11 レフティ・ゴメス / 12 ハーブ・ペノック / 14 エド・ウェルズ / 15 レッド・ラフィング / 17 ダニー・マクファディエン / 18 ジョニー・アレン / 20 チャーリー・ディヴェンス  / 20 ジョニー・マーフィー / 21 ジョー・シーウェル / 22 ドク・ファレル / 23 トニー・ラゼリ / 24 サミー・バード / 26 ジョー・グレン / 27 マイリル・ホウグ / 28 アイビー・アンドリュース / 32 ダスティ・クック / 32 エディ・フィリップス / - ロイ・シャーク  監督 ジョー・マッカーシー
水無月祓

水無月祓（みなづきのはらえ、みなづきばらえ、みなづきばらい）
大祓のうち、6月に行われるもの。夏越の祓。
水無月祓 (能) - 能の演目。
ラバルナ1世

| ラバルナ1世 |
| --- | --- |
 ヒッタイト王
在位:  ? - 紀元前1565年頃

死去:  紀元前1565年頃 
テンプレートを表示
ラバルナ1世（Labarna I、? - 紀元前1565年頃）は、ヒッタイトの大王。ヒッタイト古王国初代の王。