Learningのコースを修了した。習ったことを何か日常で気になることに生かせないかなと思って、服部平次の「おっさん」「おっちゃん」の呼び分けの傾向を求めるのに使ってみることにした。服部は中年男性のことを「おっさん」もしくは「おっちゃん」と呼ぶが、どうやって呼び分けてるんやろなって前から不思議に思っていた。4つを作ることにした。時代)初期の服部は割と雑な感じで「おっさん」って呼びがちで、最近の服部は人懐っこくて「おっちゃん」をよく使ってる気がする。親密さ服部と相手がどれくらい親しいか。馴染みの相手には「おっちゃん」を使う傾向が高そう。服部が相手に対してどれくらいの疑惑を抱いているか。胡散臭い相手に対しては「おっさん」の方が適している気がする。犯人だと確定している被害者だとしても、胡散臭くて怪しい奴であれば、1とする(K3で殺された新聞記者とか)。服部が相手に対してどういう方向で話しているか。面と向かっているときの方が「おっちゃん」を使いがちな気がする。服部のセリフデータから「おっさん」「オッサン」「おっちゃん」「オッチャン」で検索し、小五郎に言及しているもの以外を以下のようにまとめた。(一番右のカラムは、どれがどのシーンか思い出しやすいようにするためのメモ)データ数は80個となった。赤馬のおっちゃんや郷司のおっさんなど途中で疑惑度が変化した人もいるので、同じ人を複数回呼んでるのも全部記録した。シンフォニー号の事件で助けてくれた漁師の方たちとか親密さがわからない人については、適当に予想した。相関関係ここで相関関係求めて意味があるのかはわからんけど、試しに出してみた。scipy.stats.pearsonrに計算してもらうと、以下のようになった。0.8408797463324191巻数とyは思ったより相関関係あるし、親しさとyも小さいけど一応あると言える。疑惑度と方向については、yとの相関関係はほとんど見られないみたい。SVCで学習するまずはscikit-learnのSVCで学習してもらってみる。gamma=0.5)にした。グリッドサーチしたって言っても、めっちゃシャッフルの影響受けて毎回最適値がコロコロ変わるから、キリのいいところで適当に決めた。'おっちゃん']))訓練用データに対してのclassification_reportを出したら以下のような結果になった。80訓練用データだから高いのは当たり前なんだけど、それでも予想外に高かった。目的は呼び方を正しく予測することではなくて、だいたいの傾向を見出すことである。kernel使ったら、精度はいいけど、もともとのfeatureがどう影響してどうなってるのか私には全くわからん。kernelを使ったらそれぞれのfeatureにかかる係数を見れるみたいなので、試してみた。scoreは0.89だった。係数が正であれば、そのfeatureの値が大きいほど「おっちゃん」と呼びやすい。負であれば、そのfeatureの値が大きいほど「おっさん」と呼びやすい。符号的には予想と一致してるけど、巻数以外はほぼ影響してないように見える。kernel使って学習した結果をグラフにした。赤が「おっちゃん」、青が「おっさん」。functionから出てきた値のグラフ化。親しさについてはまあまあ傾向が感じられるけど、疑惑度と方向については何も読み取れない...。昔の服部は「おっさん」を使いがちで、近頃の服部は「おっちゃん」を使いがち。したら私がfeatureとして作れなかっただけで、もっとちゃんとした決め手があるのかもしれない。初対面の人を「おっさん」呼ばわりする失礼な服部も、馴れ馴れしく「おっちゃん」って呼ぶ服部も、どっちも好き。(1)Searchはてなブログをはじめよう!YaaMaaさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。