2017 Fiscal Year Annual Research Report
Computational models of aesthetic appreciation for literary and visual arts
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15K12045
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
内海 彰 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (30251664)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 美的判断 / ベクトル空間モデル / 意味空間 / メタファー / 言語芸術 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年では，経験美学の分野で美的判断に関する仮説検証型の実験研究が多く行われているが，美的判断を客観的に定量化する計算モデルは提案されていない．そこで本研究では，ベクトル空間モデルという計算モデルを基盤として，比喩などの言語芸術や絵画などの視覚芸術の美を推定する計算モデルの開発を目的として研究を実施した．３年間の研究の結果，以下の成果を得た．平成29年度は下記の(3)と(4)について実施した．
(1) 視覚芸術として絵画を取り上げ，絵画の鑑賞・審美的評価に関する心理実験を実施した．様式やジャンルの異なる100件の著名な絵画を材料として，審美的評価に関する23個の評価軸（例：魅力度，覚醒度，興味深さ）に対して100名の実験参加者（絵画制作経験者50名，非経験者50名）が5件法による評定を行った．
(2) 上記(1)で得られた23項目の評定データを従属変数，絵画の特徴量を独立変数とする重回帰分析を行うことによって，審美的評価の認知モデルを構築した．絵画の特徴量として，RGB等の他に，絵画の画像データから得られるSIFT特徴量に基づくBag of visual wordsを用いた．その結果，いくつかの評価軸を説明する特徴量を見出すことができた．
(3) 言語情報と画像情報を両方を用いて単語のマルチモーダル意味空間を生成する新たな手法を提案した．提案手法では，特に従来のマルチモーダル意味空間で問題となっていた抽象語の扱いについて，抽象語は言語情報を介して間接的に実世界に接地するという身体性認知の最新理論を援用して，性能が向上することを確認した．
(4) 言語芸術として比喩表現を取り上げ，意味空間モデルを用いて，文脈を考慮してメタファーを生成する新たな手法を提案して，その性能を評価した．一部の事例に対しては，小説に実際に用いられている表現と同等のメタファーを生成することが可能になった．
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Research Products
(2 results)
