声優統計hackathon！！！ - 声優統計
というわけで、声優統計ひとりでできるもん！と題してちょっと頭の中にあったモデルを実践してみました。 お題：「声優キャスティングトピックモデル」。 事前知識 自然言語処理の分野には「トピックモデル」と呼ばれるモデルがある。 ものすごくざっくり説明すると、文章（の一塊）を単語の集まりでとらえた時に、その文章が「何について」の文章かで、どういう単語が良く登場するか、という「分布」が変化する、というようなことを考える。 ここで、「何について」という漠然とした「話題」を、「トピック」と呼ぶ。 例えばトピックとは、新聞における「政治」「国際」「経済」「社会」というような区分けだったり。 ブログ記事における（タグ付けで表記される）「日記」「感想」とか「アニメ」「ドラマCD」みたいなやつだったりする。 ここで問題になるのが、ひとつの文章は実際にはひとつの「トピック」では完結することはまずない、ということだ
開発合宿してきた & 声優統計メンバーy_benjoからのWikipediaのリンク構造に対するメッセージをお読みください - 糞糞糞ネット弁慶
というわけで毎年恒例二泊三日の開発合宿を@inut，@syou6162，@twittoru，@wakuteka，@yag_aysとやってきた． 開発合宿してきます - 糞ネット弁慶 現実逃避のために開発合宿してきた - 糞ネット弁慶 合宿そのもの 卓球して 酒飲んで 温泉に入って アノテーションして 漫画を読んで という感じだった． 寝て起きたら@twittoruがコード修正しててくれたり，相手のマシンにsshしてscreen -xやってペアプロやってる人がいたりして良かった．わっせわっせと集まって色々喋りながらそれぞれのテーマに取り組むと「それ***でできるよ」とか「それ今やりました」みたいなやり取りが生まれ続けるので効率というか相互作用が良い． 二日目は丸一日文字列がアニメタイトルかそうでないかだけを判別し続けた．人力アノテーションとかそもそもやったことが無く，NLP業界の人だと「アノ
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