Accueil
Explorer
Soumettre la recherche
Mettre en ligne
S’identifier
S’inscrire
Publicité
私に似合う化粧を学ぶために―化粧品レビューと化粧動画内の発話の語彙分析―
Signaler
Matsushita Laboratory
Suivre
Matsushita Laboratory
2 Mar 2022
•
0 j'aime
0 j'aime
×
Soyez le premier à aimer ceci
afficher plus
•
283 vues
vues
×
Nombre de vues
0
Sur Slideshare
0
À partir des intégrations
0
Nombre d'intégrations
0
Check these out next
iiWAS2022_Miyagawa
Matsushita Laboratory
reIDR2022_takahashi.pdf
Matsushita Laboratory
RyotaHiguchi_Manpu2022.pdf
Matsushita Laboratory
ChinaTakahashi_ec2022
Matsushita Laboratory
HayateFukumoto_jsai2022
Matsushita Laboratory
ChinaTakahashi_hcg2021
Matsushita Laboratory
FSS2013ComicComputing.pdf
Matsushita Laboratory
HCIから見た漫画
Matsushita Laboratory
1
sur
30
Top clipped slide
私に似合う化粧を学ぶために―化粧品レビューと化粧動画内の発話の語彙分析―
2 Mar 2022
•
0 j'aime
0 j'aime
×
Soyez le premier à aimer ceci
afficher plus
•
283 vues
vues
×
Nombre de vues
0
Sur Slideshare
0
À partir des intégrations
0
Nombre d'intégrations
0
Signaler
Technologie
DEIM2022の発表資料
Matsushita Laboratory
Suivre
Matsushita Laboratory
Publicité
Publicité
Publicité
Recommandé
レシピの手順に着目した 複数の器特徴の推定
Matsushita Laboratory
71 vues
•
24 diapositives
TaketoFujikawa_comic2023
Matsushita Laboratory
37 vues
•
35 diapositives
複数の質感を複合的に提示可能な触覚提示デバイス
Matsushita Laboratory
118 vues
•
26 diapositives
効果音と抽象図形の動作の組み合わせによる印象変化に関する研究
Matsushita Laboratory
46 vues
•
52 diapositives
RyotaHiguchi_MasterThesis2023
Matsushita Laboratory
29 vues
•
24 diapositives
携帯端末を用いたポインティングによる室内空間でのアドホックな情報アクセス手法に関する研究
Matsushita Laboratory
47 vues
•
24 diapositives
Contenu connexe
Plus de Matsushita Laboratory
(20)
iiWAS2022_Miyagawa
Matsushita Laboratory
•
85 vues
reIDR2022_takahashi.pdf
Matsushita Laboratory
•
62 vues
RyotaHiguchi_Manpu2022.pdf
Matsushita Laboratory
•
36 vues
ChinaTakahashi_ec2022
Matsushita Laboratory
•
96 vues
HayateFukumoto_jsai2022
Matsushita Laboratory
•
55 vues
ChinaTakahashi_hcg2021
Matsushita Laboratory
•
41 vues
FSS2013ComicComputing.pdf
Matsushita Laboratory
•
15 vues
HCIから見た漫画
Matsushita Laboratory
•
197 vues
理学療法初学者の支援を目的とした動作分析テキストの構造の可視化
Matsushita Laboratory
•
225 vues
半教師ありNMFを用いた裁判事例に関連する憲法条項の推定
Matsushita Laboratory
•
157 vues
学術論文の特徴を用いた データセット特性の表現に関する研究
Matsushita Laboratory
•
151 vues
位置情報に基づく画像分類モデルの 選定による看板画像の分類精度向上
Matsushita Laboratory
•
100 vues
ウェアラブルセンサによる歩行データからの転倒動作検出の試み
Matsushita Laboratory
•
228 vues
RyotaHiguchi_DEIM2022
Matsushita Laboratory
•
148 vues
異なる作品間のキャラクタの関係を比較するための相関図可視化システム
Matsushita Laboratory
•
161 vues
Morino_MT
Matsushita Laboratory
•
122 vues
Jsai2020 slide
Matsushita Laboratory
•
22 vues
共感覚的表現を用いた触感と基本6感情の対応づけに関する一検討
Matsushita Laboratory
•
240 vues
長期間報道されるニュース記事を対象とした話題推移の可視化による内容理解の支援
Matsushita Laboratory
•
171 vues
ニュース記事の分類に着目した議員活動可視化手法の提案
Matsushita Laboratory
•
92 vues
Dernier
(20)
《杨百翰大学毕业证|学位证书校内仿真版本》
d520dasw12
•
2 vues
シン3次元表示装置 ーその1ー
Takashi Yamanoue
•
132 vues
点群SegmentationのためのTransformerサーベイ
Takuya Minagawa
•
12 vues
第2回Matlantis User Conference_20230421_久間薫先生
Matlantis
•
289 vues
PCベース制御による集中制御.pdf
ssusercd9928
•
19 vues
ChatGPT + LlamaIndex 0 .6 による チャットボット の実装
Takanari Tokuwa
•
13 vues
AIEXPO_CDLE名古屋紹介
KotaMiyano
•
0 vue
論文紹介:Temporal Action Segmentation: An Analysis of Modern Techniques
Toru Tamaki
•
54 vues
ペンタエリスリトール市場.pdf
HinaMiyazu
•
3 vues
☀️【中央兰开夏大学毕业证成绩单留学生首选】
25mjhd12
•
4 vues
ネットワークパケットブローカー市場.pdf
HinaMiyazu
•
3 vues
SoftwareControl.pdf
ssusercd9928
•
6 vues
統計学の攻略_推測統計学の考え方.pdf
akipii Oga
•
91 vues
①【麦吉尔大学毕业证文凭学位证书|工艺完美复刻】
love445ds
•
2 vues
☀️【卡尔顿大学毕业证成绩单留学生首选】
15sad
•
2 vues
①【汤普森河大学毕业证文凭学位证书|工艺完美复刻】
love445ds
•
2 vues
①【戴尔豪斯大学毕业证文凭学位证书|工艺完美复刻】
love445ds
•
2 vues
突如登場したAzure Developer CLIでなにができるのか?検証してみる
Kazumi IWANAGA
•
27 vues
統計学の攻略_正規分布ファミリーの全体像.pdf
akipii Oga
•
87 vues
【2023年5月】平成生まれのためのUNIX&IT歴史講座
法林浩之
•
16 vues
Publicité
私に似合う化粧を学ぶために―化粧品レビューと化粧動画内の発話の語彙分析―
関西大学 総合情報学部 〇 河野雪乃 安尾萌 松下光範 山西良典 DEIM2022 E23-4 私に似合う化粧を学ぶために -化粧品レビューと化粧動画内の発話の語彙分析-
ファッションの1つ 普段の顔を変えたいから 自信がつくから 岡田明子・芳住邦雄. 女子学生の化粧に対する意識と行動 JournaloftheJapanResearchAssociationforTextile End-Uses.Vol.47,2006.pp652-660 女性にとって化粧は日常的な行為 背景 ※1 ※1 = 1
= どの化粧品を,どのように使うかは自分で情報を集める マニュアル・ルールはない 末岡奈々・村上かおり.顔の対称性からみたイメージと化粧に関する研究,一般社団法人日本家政学会研究発表要旨集,2017.pp-116 ※1 ※1 化粧法は決まってない 2
化粧動画検索に関わる問題 清楚 アイメイク 石原さとみ風 検 索 者 肌のトーンが暗いことが気になる 肌荒れ 少し乾燥気味だ 明るい印象にしたい アイメイクの部分だけ見たい 石原さとみさんみたいになりたい 現状 検索要求 3
化粧動画検索に関わる問題 4 清楚メイク アイメイク 再現メイク → 動画投稿者の肌が元から色白すぎる → 自分に合わない化粧品を使ってる → 20分もある動画を1から見るのは大変 清楚 アイメイク 石原さとみ風 検 索 者 肌のトーンが暗いことが気になる 肌荒れ 少し乾燥気味だ 明るい印象にしたい アイメイクの部分だけ見たい 石原さとみさんみたいになりたい 現状 検索要求
清楚メイク アイメイク 再現メイク → 動画投稿者の肌が元から色白すぎる → 自分に合わない化粧品を使ってる → 20分もある動画を1から見るのは大変 現状を 踏まえさせたい 化粧品情報を 反映させたい シーンごとに 情報をまとめたい 清楚 アイメイク 石原さとみ風 検 索 者 発話 × レビュー文 化粧動画検索に関わる問題 肌のトーンが暗いことが気になる 肌荒れ 少し乾燥気味だ 明るい印象にしたい アイメイクの部分だけ見たい 石原さとみさんみたいになりたい 現状 検索要求 5
発話とレビュー文 化粧品のレビューサイトの特徴 商品単体の効果や特性 投稿者の肌情報 化粧動画の特徴 複数の化粧品との組み合せ 塗り方のコツ YouTubeに投稿される動画 情報の収集源: @cosmeに投稿されるレビュー文 情報の収集源: 6
本研究の目的 7 検索者の意図を反映した 適応的なコンテンツ検索を可能にするシステムの実現を目指す その基礎検討として 化粧語彙セットの構築を試みる 化粧に指向した語彙を収集,分類
想定するインタラクション 8
化粧語彙セット構築 識別器 テストデータ ・ ・ 色味 特性 効果 label コーラルべージュを購入 0 1 460 色が長持ちします 艶感がだせるリップです ・ ・ ・ ・ No text 分散表現 + クラスタリング(30) 学習器 学習データ 発話:90動画分 レビュー文:300点分 バイナリ表現 0 0 1 ・ ・ ・ ・ text
0 text 1 text 460 効果 1 0 0 1 色味 特性 0 0 色味 特性 効果 label ・ ・ ・ ・ No class 0 class 1 class 29 化粧語彙セット 匂い 人気 印象 艶 ・ ・ コーラルベージュ BD Red BE ・ ・ 一軍 チャレンジ 候補 最強 ・ ・ class 0 class 1 class 29 効果 色味 特性 9
学習データ 発話:90動画分/150動画中 レビュー:各300点分/各330点中 分散表現 + クラスタリング(30) 学習器 化粧語彙セット構築 <対象の化粧工程> https://www.ac-illust.com https://landgather.com/makeup アイメイク マスカラ アイシャドウ アイライナー 口紅 口紅 グロス リップライナー 10 化粧語彙セット 匂い 人気 印象 艶 ・ ・ コーラルベージュ BD Red BE ・ ・ 一軍 チャレンジ 候補 最強 ・ ・ class 0 class
1 class 29 効果 色味 特性 クラス内の単語 を参照し, 主観的に クラス名 を付与した
識別器 テストデータ ・ ・ 色味 特性 効果 label コーラルべージュを購入 0 1 460 色が長持ちします 艶感がだせるリップです ・ ・ ・ ・ No text 分散表現 + クラスタリング(30) 学習器 学習データ 発話:90動画分 レビュー文:300点分 バイナリ表現 0 0 1 ・ ・ ・ ・ text
0 text 1 text 460 効果 1 0 0 1 色味 特性 0 0 色味 特性 効果 label ・ ・ ・ ・ No class 0 class 1 class 29 化粧語彙セット 匂い 人気 印象 艶 ・ ・ コーラルベージュ BD Red BE ・ ・ 一軍 チャレンジ 候補 最強 ・ ・ class 0 class 1 class 29 効果 色味 特性 テストデータの構築 11
テストデータ ・ ・ 色味 特性 効果 label コーラルべージュを購入 0 1 460 色が長持ちします 艶感がだせるリップです ・ ・ ・ ・ No text テストデータの構築:ラベル付与 文の内容 にもとづいて人手で
16分類ラベル を付与した ラベル付与は第一著者の主観にもとづく 12 バイナリ表現 0 0 1 ・ ・ ・ ・ text 0 text 1 text 460 効果 1 0 0 1 色味 特性 0 0 色味 特性 効果 label ・ ・ ・ ・ No class 0 class 1 class 29 化粧語彙セット 匂い 人気 印象 艶 ・ ・ コーラルベージュ BD Red BE ・ ・ 一軍 チャレンジ 候補 最強 ・ ・ class 0 class 1 class 29 効果 色味 特性
テストデータの構築:分析,バイナリ化 13 テストデータ ・ ・ 色味 特性 効果 label コーラルべージュを購入 0 1 460 色が長持ちします 艶感がだせるリップです ・ ・ ・ ・ No text バイナリ表現 0 0 1 ・ ・ ・ ・ text
0 text 1 text 460 効果 1 0 0 1 色味 特性 0 0 色味 特性 効果 label ・ ・ ・ ・ No class 0 class 1 class 29 化粧語彙セット 匂い 人気 印象 艶 ・ ・ コーラルベージュ BD Red BE ・ ・ 一軍 チャレンジ 候補 最強 ・ ・ class 0 class 1 class 29 効果 色味 特性 テキスト内に含まれる語彙が化粧語彙セットのどのクラスに属するか 含まれるクラスに「1」,含まれないクラスに「0」 =バイナリ化
分析 (2)人手でラベル付与した発話文とレビュー文にどのような特徴が見られるか (1)発話とレビュー文間で,テキストに付与されたラベルに偏りが見られるか 14
・ ・ text 0 色味 text
1 text 460 特性 効果 label ・ ・ No 分析手法 15 (1)発話とレビュー文間で,テキストに付与されたラベルに偏りが見られるか
分析結果:発話 16 (1)発話とレビュー文間で,テキストに付与されたラベルに偏りが見られるか 発話 「塗り方」
分析結果:レビュー文 17 発話 「塗り方」 「商品の特性」,「評価」 レビュー文 (1)発話とレビュー文間で,テキストに付与されたラベルに偏りが見られるか 発話では「塗り方」 レビュー文では「商品の特性」,「評価」に関する文が多くなる傾向にある
100 1 ( ) ・ ・ 0 text 0
1 0 バイナリ表現 0 1 ・ ・ text 1 text 460 効果 0 1 色味 特性 0 0 特性 効果 label ・ ・ ・ ・ No class 0 class 1 class 29 色味 ・ ・ 1 100 0 text 1 色味 バイナリ表現:色味 0 1 ・ ・ text 4 text 455 効果 0 1 色味 特性 0 色味 色味 label ・ ・ ・ ・ No class 0 class 1 class 29 0 1 1 1 2 合計値 色味ラベルを付与したテキスト数 各クラスの合計 200 1 ( ) 0.01 ― 0.005 = 0.005 レビュー 発話 発話 ー レビュー = 差分 (2)人手でラベル付与した発話文とレビュー文にどんな特徴が見られるか 発話 >= 0 > レビュー 18 分析手法
発話 >= 0
> レビュー 口紅テストデータに関する語彙の分析 19 (2)人手でラベル付与した発話文とレビュー文にどんな特徴が見られるか
例:「軽く置いたら指で伸ばしていきます」 口紅:「塗り方」に関する発話 化粧語彙セットの「行動」クラス内の語彙 口紅テストデータに関する語彙の分析 20 発話 >= 0
> レビュー (2)人手でラベル付与した発話文とレビュー文にどんな特徴が見られるか
例:「パッと鮮やかな赤になり....」 口紅:「塗り方」に関するレビュー文 化粧語彙セットの「商品・色味」クラス内の語彙 口紅テストデータに関する語彙の分析 21 発話 >= 0
> レビュー (2)人手でラベル付与した発話文とレビュー文にどんな特徴が見られるか
アイメイクテストデータに関する語彙の分析 22 発話 >= 0
> レビュー (2)人手でラベル付与した発話文とレビュー文にどんな特徴が見られるか
例:「塗ってる方塗ってない方比較したらこんなかんじです」 アイメイク:「比較」に関する発話 化粧語彙セットの「効果・特性」クラス内の語彙 アイメイクテストデータに関する語彙の分析 23 発話 >= 0
> レビュー (2)人手でラベル付与した発話文とレビュー文にどんな特徴が見られるか
例:「これぞカネボウマジック!同社のKATE等でもかんじますが」 アイメイク:「比較」に関するレビュー文 化粧語彙セットの「商品・色味」クラス内の語彙 アイメイクテストデータに関する語彙の分析 24 発話 >= 0
> レビュー (2)人手でラベル付与した発話文とレビュー文にどんな特徴が見られるか
25 口紅:発話文 付与したラベル:塗り方 化粧語彙セット :「行動」クラス 口紅:レビュー文 付与したラベル:塗り方 化粧語彙セット :「商品・色味」クラス アイメイク:発話文 付与したラベル:比較 化粧語彙セット
:「効果・特性」クラス アイメイク:レビュー文 付与したラベル:比較 化粧語彙セット :「商品・色味」クラス 分析結果 (2)人手でラベル付与した発話文とレビュー文にどんな特徴が見られるか
考察:分析結果から得られた見解 (1)発話とレビュー文間で, テキストに付与されたラベルに偏りが見られた 化粧方法に関した情報は「発話」 商品の特性・性質に関した情報は「レビュー文」 例:発話「塗り方」, レビュー文「特性」「評価」 (2)人手でラベル付与した発話文とレビュー文に 特徴が見られた 付与したラベルと化粧語彙セットの 相関傾向がわかった 例:「塗り方」に関する文には「行動」クラスの語彙 どのクラスの語彙が含まれ どのラベルを付与するべきか 1. 2. 主観的 客観的 26
ベースメイク アイブロウ チーク 対象とする化粧工程の追加 本研究で構築した化粧語彙セットを用いて ベースメイク,アイブロウ,チークにおいても 有用的かを検討 化粧語彙セットの分類精緻化 各クラス内に一部重複が見られるため 分類の精緻化について検討 27 化粧語彙セット 匂い 人気 印象 艶 ・ ・ コーラルベージュ BD Red BE ・ ・ 一軍 チャレンジ 候補 最強 ・ ・ class 0 class
1 class 29 効果 色味 特性 展望
28 発話とレビュー文を用いて化粧語彙セットの構築を試みた (2)人手でラベル付与した発話文とレビュー文にどんな特徴が見られた (1)発話とレビュー文間で,テキストに付与されたラベルに偏りが見られた = 化粧分野においてデータ収集をする際,発話とレビュー文各々を活用する妥当性が確認できた = 付与したラベルと化粧語彙セットの相関傾向が確認できた おわりに
まとめ 問題 本研究の目的 分析 展望 背景 化粧には明確なマニュアル・ルールはない 化粧に関する情報を収集するため,近年では化粧動画が注目されている 動画検索のクエリには,現状や検索要求を反映しきれていないことがある 検索者の意図を反映した適応的なコンテンツ検索の実現を目指す. その端緒として,化粧語彙セットの構築を試みる. (1)発話とレビュー文間で,テキストに付与されたラベルに偏りが見られるか (2)人手でラベル付与した発話文とレビュー文にどんな特徴が見られるか 対象とする化粧工程の追加 化粧語彙セットの分類精緻化 考察 (1)化粧分野においてデータ収集をする際,発話とレビュー文各々を活用する妥当性が 確認できた (2)付与したラベルと化粧語彙セットの相関傾向が確認できた 発話とレビュー文を用いた化粧語彙セットの構築 関西大学 〇 河野雪乃 安尾萌 松下光範 山西良典 DEIM2022
E23-4
Publicité