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主人公らしいキャラクターを 深層学習で検出する (技術的な点 (QRNN(Quasi RNN)(2017) (例：映画についてのレビューおよび採点…
主人公らしいキャラクターを
深層学習で検出する
技術的な点
CNN(畳み込みニューラルネット)
画像の特徴量をつかむのに最適なアルゴリズム
系列データを扱う際にも有用である．
並列計算が可能である．
CNNにおいてConvolutionとMax-poolingを繰り返す
RNN(再帰的ニューラルネット)
音声や文字列などの連続的な系列データを扱うときに標準的なアルゴリズム
長い系列を扱いにくい(長期記憶がむずかしい)
並列計算ができない
LSTMにおいてLinearとLSTMを交互に繰り返し学習を行う．
QRNN(Quasi RNN)(2017)
CNN-like:時系列を並列計算させることができる手法
RNN-like:入力系列の順序全体が出力に影響を与える
例：映画についてのレビューおよび採点のデータ
X:レビュー文章(英語，自然言語)
y:対象についてp/nの評価(二値分類)
分類精度にて評価
複数タスクにおいてLSTMと同様or少し上回る結果
epochは従来の25%~50%になった
目的
画像や音声から見えない特徴(ステータス)を捉えることはできるのか．
人を分析する際の一つのアプローチとして最終的にはカウンセリングの補助をできるようにしていけると有用かな
主人公とは
(Wikipediaより)
機能
・語り手
主人公=語り手
視点人物である
・行為項
他の登場人物との関係(物語の機能)としての役割
・問題を解決する者
物語における最大の問題と対決する役割
・主題の実行者
理想や正義と行った目標を実現するための行動
・操作可能なキャラクター
プレイヤー自らを主人公として役割を演じる
・感情移入の対象
プレイヤーを主人公に共感させて感動させる
作者の思いや感情が反映されやすい
資質
・擬人化された存在
・特異な才能の持ち主
ずば抜けて高い能力をもつ
・何らかの欠落を抱える
・善人
善良な心，正義の味方など
特権
・製作者の表明
・キャストの順番
重要であるキャラクターの順番に先頭にならぶ
最初に登場した人物