文才が無いから、過程は書けないけど。2ちゃんねるへの書き込みを基にしたビジネス論の書籍である。プログラマになった主人公が入社日からの苛酷な日々を書き込み、それに数人の人か書き込んでいく話である。以下に文章の一部を示す。21:38:07.44職業はプログラマ。この職業、マジでやばすぎる。パソコンを渡される→指示された通り、色々なものをインストール→設計書を渡される。「いや作れって」「あ、え?は、はい」「みんな忙しいから、出来る限り自分で解決しろよ」そう言って去って行くチームリーダー。このまま悩んでもしょうがない。フレームワークがどうのこうの、うんたらかんたら・・・。テストにはどうのこうの・・・。ブログの文章ブログとは人や数人のグループで運営し、日々更新される日記的なWebサイトの総称である。内容は、ニュースや専門的トピックスに関して自らの専門や立場に根ざした分析や意見を表明したり、他のサイトの著者と議論したりする形式が多く、従来からある日記サイトとは区別されることが多い。一部のブログは、書籍化されている。ACADEMY6)というブログをサンプルとして使用する。ACADEMYのブログの文章を載せる。子供の頃にも日記はつけて続いたためしはなかったし、大人になってもそういった習慣はないのに、インターネットのサイトでかつて日記を始めたら、これが5年も続いて5冊の本になった。今まで書いてきたどの著作よりも、その日記が自分では一番の力作だと思っている。最初から、出版するつもりで書いたから、つまり仕事としてやったから続いたと思う。マンネリを感じて2001年でいったんやめてしまって、そのときは「ああ、もう書かなくて良いのだ」と本当に嬉しかった。小説をやめたら、同じくらい嬉しいだろう。日記をもう一度書いてみることにした。今回も仕事として書くし、出版物になる予定だから、続くだろう。前回は、「ネットの日記を本にするなんて」という目で見られたけれど、今では普通になった。もの凄い大勢の人がネットで日記を書いている。読み手はいるのか、と不思議。いう話はまたそのうちゆっくりと......。16メール文書からの感情等の特徴抽出について本研究は、メールの文章を読み込み感情等の情報を抽出することを最終目標とするが、まず指標に関する考察を行う。実験の再現性を確保するために、更新・削除が頻繁に行われるデータ情報ではなく、書籍化されているものが本研究のサンプルとして望ましい。特定の人物のメールの文章だけでは指標の検証で偏った結果が出てしまう恐れがある。よって、メールの文章をサンプルとして使用するのは難しい。サンプルとして使用する文章はある程度長い方がいい。12字のときとでは差が大きくなってしまう。それでは指標の検証ができないので短過ぎる文章は使えない。本研究では顔文字を指標として使用できないので顔文字が多く含まれている文章はあまり使いたくない。(アスキーアート)が多く書かれている。table2のようなものを指す。\|このようなアスキーアートを解析するのは非常に難しいため、本研究では考えない。このようなアスキーアート多く使われている文章はあまり使いたくない。顔文字は先に書いたように指標として扱っていない。“ブラック会社に勤めてるんだが、もう俺は限界かも知れない”のような顔文字、アスキーコードが多く含まれるスレッドの文章をサンプルとして使用するのは難しい。建城プルとして使用するのは難しい。2つと比べ本研究には向いている為、ブログの文章をサンプルとして使用することにする。平均・標準偏差等について本実験ではブログの文章をプログラムに入力し、指標毎に値を出力する。その作業を何回も繰り返し平均と偏差、及び各指標間の相関係数を求め考察する。本稿では記載していないがメールの文章を入力し指標毎に値を出力する際に、指標毎の偏差値も計算する。この偏差値を見て今までのメールとどのくらい違うのかを知ることができる。x、yは各指標の値の平均、sは不偏標準偏差、rは指標間の相関係数、tは偏差値を表す。1回増えてしまうので下のように変形して組み込む。ACADEMYの文章を入力した場合の出力の例を示す。3の表のような値を文章を読み込むたびに出力し、それを何回も繰り返す。(1)~(3)の計算式で求める。標準偏差は標本分散の正の平方根の標準偏差ではなく、不偏分散の正の平方根の不偏標準偏差を使用する。1”のどちらが入っているかである。不偏標準偏差は母集団の標準偏差を推定するために用いる。割ることで、不偏性を持った不偏推定量になる。2つの指標の値の類似性の度合いを示す統計学的指標である。2つの確率変数には正の相関があることを意味し、−1に近ければ負の相関があるということを意味する。0に近いときはもとの確率変数の相関は弱いことを意味する。1に近い場合、2つの指標は連動して一定の関係で動くことになり独立した指標とは言えないことになる。(13ヵ月分)のブログの文章をサンプルとして使用した。ACADEMYのブログの文章を解析した指標毎の値のデータの一部を示す。0.25sの度数が入る。5の表の各指標毎の値を使用したものである。各指標毎の相関係数の度数が入る。このグラフは、全ての指標が正規分布に似た形にはなっているが、正規分布のグラフに比べて、ばらつきが多いことが判る。60%にすら届いていない。6の表のような値となった。1に近く、正の相関があると言える。文の数や総字数が増えれば漢字や平仮名等の数が増えるのは当然の事なので、どちらかの指標を不要だと考えていいものなのか判断しづらい。3つの指標も正の相関があると考えられるが、漢字の数が多ければその漢字を含んでいる総字数が多く、総字数が多ければ平仮名や区切りも必然的に多くなると間接的に正の相関になっていると考えられる。故に、先程と同じようにどの指標を不要だと考えていいものなのか判断しづらい。2つの指標はほぼ連動していると考えられ、独立した指標とは言えないことが判る。建城いて考察し、文章から情報を読み取る際の指標について実験、考察した。3つの方法を挙げ考察した。1つ毎に喜怒哀楽の数値を入力したデータベースを作るというとてつもない作業が必要だったので、本研究では相手の文章の語句一つ一つの意味を調べずに感情等の情報を読み取る方法を考察した。この方法では喜怒哀楽という感情をコンピュータに絶対的な評価をさせるのは無理なので、過去の文章との比較による相対的な評価を行った。この方法で評価するときにメールの文章を数量化するために指標というものが必要になる。6つの指標を挙げ、その指標の有用性について実験し考察した。今回のブログの文章を人間が感情を判断して分類しておき、それと指標をつき合わせるという作業の実験をこの次にやりたかったが時間がなかった。今回の指標で文章から感情が抜きだせるのかの検証をする必要がある。これは今後の課題であろう。“平仮名の総数”相関係数がどうなるのかはまた、何回も別の人の文章を読み込んで実験しなければ判らない。その点も今後の課題である。