2025年度 人工知能学会全国大会(第39回)

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[1E5-OS-3b] 大規模言語モデルとデータサイエンス

2025年5月27日(火) 17:40 〜 19:20 E会場 (会議室1101-2)

オーガナイザ:砂山 渡(滋賀県立大学),森 辰則(横浜国立大学),高間 康史(東京都立大学),西原 陽子(立命館大学)

18:00 〜 18:20

[1E5-OS-3b-02] 動画コンテンツにおける発話単語と高評価数の関連分析

瀧岡 要1、安尾 萌2、Shan Junjie1、〇西原 陽子1 (1. 立命館大学情報理工学部、2. 立命館グローバルイノベーション研究機構)

キーワード:データサイエンス

動画共有サイトには多数の動画があり,人気の動画を推定する指標として高評価の数値が挙げられる.しかし,高評価の値はアップロードされてからの時間的推移によって累積されるパラメータであり,アップロードされたばかりの動画の指標として扱うことは難しい.この問題に対して,本研究では動画の内容情報を利用して,動画が高評価となるかどうかを推定する方法について検討した.本稿では発話を主なコンテンツとする動画と視覚,音響情報を主なコンテンツとする動画を対象に,動画投稿サイトに動画の発話に含まれる単語と高評価数の関連を分析し,高評価数との間に相関のある品詞を明らかにした.

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