消費者庁、打消し表示に関する実態調査報告書を公表 | スラド
ストーリー by headless 2017年07月16日 19時06分 ※個人の感想です。 部門より 消費者庁は14日、景品表示法に関連する「打消し表示に関する実態調査報告書」を公表した(公表資料一覧、 概要: PDF、 報告書: PDF)。 広告で訴求点を強調する「強調表示」は事実に反するものでなければ問題になることはないが、強調した内容に例外がある場合には適切な「打消し表示」をしなければ景品表示法上の不当表示になる可能性もある。この調査では打消し表示を含む表示物の収集・分析、分析結果をもとに制作した架空の表示物6点(動画3/Web2/紙面1)を用いて消費者の意識調査を実施。問題となるおそれのある打消し表示の方法や内容、留意点などをまとめている。 すべての媒体に共通して問題となるおそれのある打消し表示の方法としては、文字が小さい、強調表示から離れた位置にある、背景との区別がつきにくいと
Universal Dependencies 2.4がリリース | スラド
Universal Dependencies 2.4が無事にリリースされた、との連絡をいただいた。Universal Dependencies 2.4は、ドイツ語・チェコ語・日本語・ロシア語・フランス語・アラビア語・スペイン語・ノルウェー語・英語など83の言語にまたがるツリーバンクで、UDPipe・StanfordNLP・NLP-Cubeなどの解析エンジンと組み合わせて、係り受け解析に用いることができる。半年前のUniversal Dependencies 2.3に比べて、古典ロシア語・古典中国語(漢文)・ウォロフ語・グアラニー語(ムブヤ)・ウェールズ語・カレリア語・現代アラム語(アッシリア)の7つの言語が増えており、古典中国語のツリーバンクは、私(安岡孝一)の共同研究班「東アジア古典文献コーパスの実証研究」が制作した「四書」(孟子・論語・大學・中庸)の全文係り受けデータである。係り受け解
Microsoft Storeでは「価値のない」アプリの配信が強制停止されることがある？ | スラド
Microsoftのアプリ配信サービス「Microsoft Store」では「Microsoft Storeポリシー」や「アプリの品質」という認定基準があり、これに満たしていないアプリについては配信を停止される場合があるそうだ。そのため、実際に配信を止められたという開発者がそのことを報告している。 この開発者は視覚障害者の補助のためのアプリを作成していたそうだが、下記のMicrosoft Storeポリシー10.1.4を理由にアプリの配信が停止されたという。 製品には明確で情報として役に立つメタデータが必要で、価値のある高品質なユーザー エクスペリエンスを提供する必要があります。 Microsoft Store で製品のプレゼンスがアクティブになっている必要もあります。
「公式」QRコードリーダーを使うと読み取り時の位置情報がQRコード作成者に提供される | スラド Submission
あるAnonymous Coward 曰く、 先日、読み取りづらいQRコードに遭遇したため、いくつかのQRコードリーダーを試していたところ「公式」を謳うQRコードリーダーが起動時に位置情報の取得を要求してくることに気づいた。位置情報を要求してくるのは、QRコードの特許及び商標を保有している株式会社デンソーウェーブと、アララ株式会社が共同開発している「公式QRコードリーダー "Q"」。 不審に思って調べてみたところ、実はこの「公式」QRコードリーダーは「アクセス解析機能」が有効化された特別なQRコードを読み取ると、GPSを使った高精度の位置情報が開発元のログ収集サーバー(api.qrqrq.com) に送信される仕組みとなっていた(ログ送信時のキャプチャ)。もちろんQRコード自体に、そのような仕様が存在しているわけではなく、位置情報の送信は「公式QRコード作成サイト」(2017年9月開始)
ゲームにおける「ガチャ」のようなシステムに対し世界各国で規制が議論される | スラド
昨今ではいわゆる「ガチャ」のような、ランダムにゲーム内アイテムを提供するようなシステムが用意されているゲームは少なくないが、海外でこういったシステムへの規制が議論されている（GameIndustry.biz、AUTOMATON）。 オーストラリア・ビクトリア州では、「ルートボックス」（ランダムにアイテムが封入されたボックス。開封にはゲーム内通貨もしくはリアルマネーでの支払いが必要となることが多い）について 、賭博の要件を満たしているとして規制が議論されているという。また、ベルギー賭博委員会ではこうした仕組みのあるタイトルは賭博要素を含んでいる可能性があるとしてこちらも議論を進めているようだ。 そのほか、米国や英国でもこうした問題に対し議論が行われているという。
著作権法における「引用」と「技術の開発又は実用化のための試験の用に供するための利用」と「情報解析のための複製等」 | yasuokaの日記 | スラド
昨日の日記の読者から、「引用」は「著作権法第三十二条」であって「著作権法第三十条の四」ではない、という御指摘をいただいた。実を言うと私(安岡孝一)個人は、近江龍一・西原陽子・山西良典の論文『ドメインにより意味が変化する単語に着目した猥褻な表現のフィルタリング』(人工知能学会第31回全国大会論文集, 2M2-OS-34a-1, 2017年5月24日)が、引用要件を満たしているとは考えていない。だから、昨日の日記で「著作権法第三十条の四」と書いたのだ。当該論文を少し見てみよう。 10個の小説の中に文は全部で7,009文あった．そのうち猥褻な表現に関する文は3,199文あった．クラス1に分類された文は615文，クラス2に分類された文は575文，クラス3に分類された文は8文，クラス4に分類された文は2,130文であった．いずれにも分類されないものはなかった．なお，同時に2クラス以上に属する文もある
書写言語研究におけるサンプルデータの重要性と妥当性 | yasuokaの日記 | スラド
私(安岡孝一)の2016年2月26日の日記の読者から、近江龍一・西原陽子・山西良典の『ドメインにより意味が変化する単語に着目した猥褻な表現のフィルタリング』(人工知能学会第31回全国大会論文集, 2M2-OS-34a-1, 2017年5月24日)という論文を読んでほしい、との御連絡をいただいた。読んでみたのだが、書写言語研究におけるサンプルデータの重要性を全く理解していない論文で、正直、頭が痛くなった。 本研究では猥褻な表現に関する文を集めるために，pixivに投稿されているR-18小説を用いた．R-18小説に分類される小説の中から，2016年10月のウィークリーランキングTop10の小説を選択し，分析に用いた． そんな偏ったサンプルデータ10本で、まともな結果が出るわけが無いだろう。しかも、なぜpixivに限定しなければいけないのか、pixivに限定する意図は何なのか、この論文には全く書
日本感性工学会の考えるキラキラネームと人名用漢字 | yasuokaの日記 | スラド
山西良典・大泉順平・西原陽子・福本淳一の論文『人名の言語的特徴の分析に基づくキラキラネーム判定』が、無事「日本感性工学会論文誌」最新号(Vol.15, No.1)pp.31-37に掲載された、との御連絡を、大学入試業務の真っ最中にいただいた。掲載にあたって、「訂正」は全くおこなわれなかったらしい。つまり、この論文の早期公開版に対する私(安岡孝一)の以下の指摘は、ムダに終わったということである。 常用漢字表と人名用漢字表を元にしたにもかかわらず、データベース内の漢字が13389個となっている点。(ここやここ参照) 「史料編纂所データベース異体字同定一覧」に基づいてしまったことによる問題点。(ここ参照) 「漢字の音訓読みと人名の読み方の部分一致判定アルゴリズム」中の定数(CNumberc ・PNumberp ・PCNumberp )に関する定義の混乱と、アルゴリズムそのものの崩壊。(ここ参照)
09/05 音響学会3日目まとめ | aitoの日記 | スラド
スペシャルセッション音声A/音声B/電気音響［音によるシーン理解とその進展 I］ ・あらゆる音の検出・識別を目指して―音響イベント検出研究の現在と未来―（NTT CS研・大石康智） さまざまな録音に対して、これまでは音声や音楽などの特別な信号を検出・識別することが多かったが、それ以外の雑音も含めてすべての音を認識する「音によるシーン理解」。ICASSPでの発表件数も徐々に増えている。 これまでの研究課題を「音の特定度」と「時間的参照範囲」を軸として整理する。特定度は、データベースの音との同一性基準（完全同一波形かどうか）で、時間的参照範囲はフレーム単位か長時間統計を使うか。これらの分類は音楽検索からの借用。 大分類として「同一音の検出・識別」「音響イベントの検出・識別」「音声・音楽の区間検出・識別」「音環境の検出・識別」の４つを認定。 同一音の検出は完全に同じ波形の検出。研究は少ないが、今
ASJ2日目午後 音楽音響 まとめ | aitoの日記 | スラド
前半は嵯峨山研セッション。 ☆打楽器・低音旋律パターン特徴とクロマベクトルの相互相関特徴量を用いた自動ムード認識(東大) 角尾さん。以前からやっているリズムマップと、クロマベクトルの相互相関を特徴量として、音楽のムードを認識する。ムードはaggressive, passionate, fun, sadの４つ。Aggressiveとpassionateって何が違うんだろう。特徴量を全部使って58%ぐらい。ムード分類はジャンルより難しいというけれど、「人間の感じ方」という定義がはっきりしているので（判断の揺れはあるが）、ジャンルよりもわかりやすいんじゃないだろうか。 ☆和音認識のためのスペクトル特徴量の検討(東大) 和音認識と言いつつ、やっているのは和音系列の認識。クロマベクトルのフーリエ変換か、スペクトルのPCAを特徴量として、和音進行をHMMで表現する。PCAのほうがやや良い。クロマベクト
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Ingressエージェント夜を往く、不審者から防犯ボランティアにジョブチェンジ | スラド