2022年度 人工知能学会全国大会(第36回)

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[2K4-GS-10] AI応用:一般

2022年6月15日(水) 13:20 〜 15:00 K会場 (Room K)

座長:斉藤 史朗(電気通信大学)[遠隔]

14:40 〜 15:00

[2K4-GS-10-05] オノマトペを用いた街の雰囲気のスコア化と統計情報からの回帰予測

〇家田 大希1、野崎 裕二1、坂本 真樹1 (1. 電気通信大学)

[[オンライン]]

キーワード:不動産、Webアンケート、回帰予測

本研究では,街の雰囲気による物件探しの手助けとなるよう,オノマトペを用いた街の雰囲気のスコア化を行い,それを街に関する統計情報から予測することができる回帰モデルを構築する.オノマトペを用いてスコア化した街の雰囲気を予測する回帰モデルを構築するため,オノマトペ選定実験,アノテーション実験の2つの実験を行った.オノマトペ選定実験では,街の雰囲気を表すオノマトペ尺度を選定するため,駅周辺における雰囲気についてオノマトペで回答してもらうアンケートを実施した.また,アノテーション実験では,回帰モデルを構築する際に用いる学習データを作成するため,選定したオノマトペ尺度を用いて駅周辺の雰囲気について評価してもらうアンケートを実施した.回帰モデルを構築するため,アノテーション実験で作成した学習データと,特徴量として人口や公園面積等の街に関する統計情報を用いて,Support Vector Regression(SVR)による学習を行った.その結果,選定した10個のオノマトペ尺度のうち「きびきび」「ほわほわ」「ゆるゆる」「いそいそ」では50%以上の精度で,街の雰囲気に対する評価を予測することができた.

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