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March 18, 19
スライド概要
DEIM2019で発表した内容です.
明治大学 総合数理学部 先端メディアサイエンス学科 中村聡史研究室
,
0
: 4 1 98 ! ! 0/12 7 ,
. 9 3 5 7 % , 0
スポーツ観戦の楽しみ方
スポーツ観戦の楽しみ方 ある問題が発生
1 20 5 . 2 0 8 9 3 1 3 - ,
ネタバレの経路 ! .
ネタバレの経路 ! .
ネタバレ防止研究 ) () ) V l l ) )) ) a ST b W
ネタバレ防止研究 ) () ) V l l ) )) ) a ST b W
ネタバレ防止研究 ) () ) V l l )) ) W ではコミュニケーションをいかに遮断せず にネタバレのみを遮断するか(精度)が重要 ) a ST b
研究全体の目的 スポーツにおける 上の ネタバレ判定手法の提案および有用性の検証
これまでの取り組み l l D FS S
これまでの取り組み l l D FS S
通常の
通常の
試合状況手法 +
適用イメージ
これまでの取り組み l l D FS S 8 3. 40 7 8 .25 +
これまでの取り組み l l D FS 8 サッカー以外のスポーツの精度を 3. 40 検証できていない 7 8 .25 + S
本研究の目的 サッカー以外のスポーツの判定精度の検証
本研究の目的 サッカー以外のスポーツの判定精度の検証
ネタバレデータセットの構築 収集するスポーツ . : : . 2 . 2
ネタバレデータセットの構築 収集するスポーツ . : : . 2 . 2
ネタバレデータセットの構築 収集するスポーツ . : : . 2 . 2
ネタバレデータセットの構築 収集した試合 WBSC vs WBSC vs WBSC vs 2015FIVB 12 – 6–5 12 – 3–4 12 – 11 – 1 – vs 2015FIVB 3–2 – 1–3 vs – 2015FIVB vs 2–3 2015/11/15 2015/11/19 2015/11/21 2015/09/08 2015/09/22 2015/09/23 # #
ネタバレデータセットの構築 データの分類 :
データセット構築の難しさ : 1 18 :
データセット構築の難しさ : 1 ネタバレデータセットの構築には 分類基準の固定が必要 18 :
ネタバレデータセットの構築 データの分類 :
ネタバレデータセットの構築 データの分類 = 0) : 31(5 (
ネタバレデータセットの分析 5 0 8 7 1 9 623 0 7 7 623 .455 67
ネタバレデータセットの分析 5 0 8 7 1 9 623 0 7 7 623 .455 67
ネタバレデータセットの分析 5 0 勝敗状態によって ネタバレ頻出単語に特徴があった! 8 7 1 9 623 0 7 7 623 .455 67
ネタバレ判定実験 : 3 : + +
比較項目について = = = " #
比較項目について = = = " #
野球とバレーボールの結果( 値) 9 40 2. 752 + + 8 9 36
野球とバレーボールの結果( 値) + + V 6 0. S F 7M 9 8 342 65
野球とバレーボールの結果(,値) F 8 70 < 0 90 . . 6 F 8 70 + < 0 0 2453
野球とバレーボールの結果( 値) 9 40 2. 36 752 + + : 8 9 : N P : B
本研究の目的 サッカー以外のスポーツの判定精度の検証
実際の状況での判定精度の検証
実際の状況での判定精度の検証 2 F 3 30 5 . 8 9
本研究の知見
まとめ l l l ] l l [