ニコニコ動画のコメント解析
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トピック 1. ごちうさ難民はどこへ行ったか 2. コメントによる動画要約 3. ニコニコ動画を表現するマルチモーダル特徴の検討
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ニコニコ動画のコメント解析
- 3. 今日の目標 コメント解析面白いので、皆さん一度やってみま しょう ニコニココメントデータセットを利用することで手 軽に始められます http://www.nii.ac.jp/cscenter/idr/nico/nico.html ただし、今日のトピックでは最新のコメントや動画 情報も利用するので、このデータで全く同じことを できるわけではないです
- 4. 米ってどんなデータ？ 動画とコメントが持つ情報 動画 米 • テキスト • 時間 • タグ • 画像 • 音声 • 視聴者、投稿者
- 7. この話で使う特徴 動画 米 • テキスト • 時間 • タグ • 画像 • 音声 • 視聴者、投稿者
- 8. なんで？なんで？(ごちうさ) そのコメントの異様(褒め言葉)さで衝撃を与えたア ニメ、”ご注文はうさぎですか” アニメが終わった途端に絶望感を感じ、ごちうさを みることをやめられなくなった人々の叫びだった 適当なアニメをレコメンドすればいいんじゃね！ http://pyon.hi-king.me/
- 10. 特徴量は、コメントの出現数 候補は2014春アニメの第一話に ついたコメントのうちの上位 つまり、同じ定型文がどれくら い出現しているか。 繰り返し正規化 一時期話題になった coooooolllllllllの論文[1] とりあえず4文字以内の繰り返し を一つにまとめてみた 動画同士の距離はコサイン類似 度 wwwwwwwwwwwww www 888888888888888888 8888888 ペロペロペロペロ ★≡＝― ★≡＝― ★≡＝― ★≡＝― [1] "Cooooooooooooooollllllllllllll!!!!!!!!!!!!!! Using Word Lengthening to Detect Sentiment in Microblogs" (Brody & Diakopoulos)
- 14. ブヒリティ?
- 18. この話で使う特徴 動画 米 • テキスト • 時間 • タグ • 画像 • 音声
- 19. 動画は楽しい でもすべての面白い(可愛い，クレイジーな，etc…) 動画を観るには人生は短すぎる 最速で動画を見るツールが欲しい
- 20. 一枚絵とagifで動画の雰囲 気を観よう 動画の中からコメントが盛り 上がってるシーンを抽出 あつめてagifに シーンごとのコメントから ワードクラウドを作る デモします
- 21. ヒストグラム? コメントのヒストグ ラム取ればいいん じゃね？ コメ数が3σを超えて いるフレームがキー フレーム 前のフレームに対し て独立と仮定してい るので、同じシーン が連続して抽出され るミスがある
- 22. カーネル密度推定 ガウスカーネルで密度推 定する 平均1枚/分になるように 盛り上がりTOPnの頂点 を取る +σを超える頂点も取って る 根拠はないです
- 23. 次への課題 コメントの投稿は、基本的に先行することはなくて、 遅れモデルになる。 刺激(シーン)に対する反応(コメント)って考えるとポ アソン分布なのかな 形態素解析でワードクラウド作るのは読みにくい cooooolllllllll論文のように、正規形の抽出すればいい かも シーンのクラスタリングには画像・音声を使うもの がよく研究されてるので、比較してみたい
- 25. この話で使う特徴 動画 米 • テキスト • 時間 • タグ • 画像 • 音声 • 視聴者、投稿者 全部考えてみる!
- 27. 動画 特徴量 • いろんなのを 結合 識別器 • ランダムフォ レスト固定 カテゴリ • アニメ、ゲー ム等29カテゴ リ タスク マルチモーダル特徴を用いて、動画の属するカテゴ リの推定を行う
- 28. 動画 特徴量 • いろんなのを 結合 識別器 • ランダムフォ レスト固定 カテゴリ • アニメ、ゲー ム等29カテゴ リ タスク マルチモーダル特徴を用いて、動画の属するカテゴ リの推定を行う 目的は、このタスクを解くことではなく、 どのような特徴量がつくれて、どうはたらくかを確かめること
- 29. 画像
- 30. 画像特徴量 局所特徴量(SIFT等) 大域特徴量 エッジベース(GIST) 色あい(カラーヒストグラム) CNN(畳み込みニューラルネット)
- 31. 局所特徴量 画像中のあるパーツが存在することを認識する 人間の目、猫の耳など 一つの画像から不定個数の特徴量が出現 たとえば、猫の出る動画一覧とか、そういう機能に向い ているはず。タグ認識くらいの細かいタスクだと強力か も ただし、動画の膨大な画像に対して10個程度のラベルしか ついていない問題だときびしいかもしれない。教師データ は別に用意する必要があるかも
- 32. 大域特徴量 画像全体に対して一つ定まる特徴 色使い エッジの密度・構図(GIST) http://people.csail.mit.edu/torralba/code/spatialenvelope/
- 33. CNN CNN(畳み込みニューラルネット)も比較に使う 局所特徴をどんどん構造化してくモデル。物体認識で成功している トレーニング済みのモデルを利用して、中間層を特徴量にする ほんとはニコニコのサムネに対してファインチューニングしたほうがいい Caffeのcaffenetモデルを利用 http://nbviewer.ipython.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/filter_visualizati on.ipynb この層の値を特徴量に
- 34. 実験結果 特徴量 正答率 ランダム 3.48% GIST 13.18% CNN 26.43% • データ: 2876サンプル • 29カテゴリから100サンプルずつ。 • ニコニコ新検索で”人気順” • 学習方法: 2776で学習、100でテストを繰り返すクロスバリデーション
- 35. CNNの混同行列 歌ってみたは、元のVOCALOIDのサムネをそのまま使ってる場合が多いので無理か 技術部が作ってみた、科学と混同されるのは妥当だけど、どういう特徴だろう (車載，旅行) や (アニメ, アイドルマスター)など、妥当な間違いが多い
- 36. 音
- 37. 音特徴量 音声(意味のある語を発声したもの) MFCC 音程(基本周波数)を取り除いた後の、語による特性(声動 特性)を表している。音声認識できる 音楽(語に落としこむのが目的ではない) スペクトログラム分析(周波数x時間の画像) 使われている楽器 盛り上がり BPM 基本周波数の軌跡(メロディライン)
- 38. パワーの統計特徴量 音楽として統制の とれたジャンルと、 ホームビデオ的な ジャンルでは、音 量の分布に差があ る。 Max, min, avg, std の4次元の統計量 を特徴として用い てみた 初音ミクさんが歌う「あったかいんだからぁ♪」 熊に手を振ったらこうなった
- 39. 周波数領域の瞬時特徴量 やはり、音声といえば周波数分 解。 発話内容を認識したり、音楽 ジャンル(ロック <-> クラシッ ク)を認識したりするタスクで は、周波数分解が活躍する。 今回のタスクを解くのにうまい やり方が思いつかなかったので、 動画の中でパワーが最大となる ところの瞬時スペクトルをその 動画の特徴としてみた このウィンドウの瞬時周波数スペクトル
- 40. 実験結果 特徴量 正答率 ランダム 7.23% 音量統計量 18.81% 瞬時特徴 20.69% 両方 24.82% • データ: 1382サンプル • 動画の取得に結構失敗したため画像の例よりサンプルが少ない • さらに、カテゴリの割合がばらついている。 • 学習方法: 1282で学習、100でテストを繰り返すクロスバリデーション
- 41. 音声結合特徴の混同行列 演奏してみた、は認識できているけど、VOCALOIDと歌って みたは混同している。声質までは認識できていないか 動物の精度もよい。ホームビデオ感がとらえられている？
- 42. コメントテキスト
- 43. コメント特徴量の候補 • 正規化済み生コメントのままつかう • Ngramに分解 • 形態素解析 • tfidfフィルタリングの追加
- 44. “あずにゃんペロペロペロペロ” をアニメと認識させる 分解方法 分解結果 生コメント あずにゃんペロペロペロ ペロペロペロ 全く同じコメントが少な いから難しい 正規化 あずにゃんペロ テンプレが認識される。 けどあずにゃんじゃない 対象ではだめ 2gram [あず, ずに, にゃ…] “あず”や”ペロ”という特徴 語が現れるので認識しや すくなる 形態素解析 [あずにゃん, ペロ] 2gramより、意味を持っ た次元になる。ただし辞 書が整ってない場合はお かしな位置で切られてし まう
- 45. Tf-IDF TF: コメントの出現回数じゃなくて、出現確率にす る。コメントが少ない動画でも認識されるように IDF: どんな動画でも出現するコメントの重要度を減 らす。例えばwは重要じゃないとされる
- 46. 今回用いた特徴 1. ユニコード正規化(NFKC) 2. 4文字以内の繰り返しを正規化 3. 1-gramと2-gramのベクトルに分解 4. 教師データ内での出現頻度上位10000次元に制限(計 算資源の都合) 5. tfとidfのフィルタかける
- 47. 実験結果 特徴量 正答率 ランダム 3.45% 生コメント10000次元 42.30% 1gram+2gram10000次元 54.65% 1gram+2gram10000次元tf-idf 57.97% • データ: 2896サンプル • 29カテゴリから100サンプルずつ。 • すごい検索で”人気順” • 学習方法: 2796で学習、100でテストを繰り返すクロスバリデーション
- 49. マルチモーダル
- 50. マルチモーダル特徴? いままで画像、言語、音と個別に比較した特徴を結 合する それぞれのベクトルを単純に結合 重みはランダムフォレストによって調整できるため
- 51. 実験結果 特徴量 次元数 正答率 サンプル数 ランダム 7.24% 2876 コメント 10000 57.97% コメント+CNN 10960 58.84% 特徴量 次元数 正答率 サンプル数 ランダム 3.48% 1382 コメント 10000 62.42% コメント+音 10068 63.14% コメント+音+CNN 11028 63.58% 個別実験と同じ、その日の人気TOP100動画
- 52. 大規模データで再実験 サンプルサイズを大きくし、超人気動画以外も取ってみ る。 新検索で人気順各カテゴリ1000 -> 約29000動画 一時的に結果公開します http://vps.hi- king.me/deeptag/category/categories_bigram_cnn 特徴量 次元数 正答率 サンプル数 ランダム 8.13 26053 コメント 10000 57.12% コメント+CNN 14096 58.26%
- 53. コメント+CNNの混同行列
- 54. 音楽, アニメ 音楽, 歌ってみた アニメ, エンターテイメント たしかに、視聴者も近く、サムネイルも似ているものが混同している コメント+CNNの混同行列
- 55. コメント数毎の正答率 だいたい300コメント集まれば精度が頭打ちになる 10コメント以下でも、壊滅的な精度ではない 画像特徴が精度向上に結びついてない原因か 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0-9 30-39 60-69 90-99 120-129 150-159 180-189 210-219 240-249 270-279 300-309 330-339 360-369 390-399 420-429 450-459 480-489 510-519 540-549 570-579 600-609 630-639 660-669 690-699 720-729 750-759 780-789 810-819 840-849 870-879 900-909 930-939 960-969 990-1000 正答率 コメント数 コメント数と各特徴量による正答率 画像 コメント 画像+コメント
- 56. 考察 動画+コメントという体験はマルチモーダルなものであ り、特徴量を結合することで解析精度が上がることもあ る。しかしコメントがほぼ上位互換 音声情報や画像情報だけでもそれなりの識別は可能であ り、タスク次第では有用性はある。 より細かいクラス分類。たとえばボカロカテゴリ内のジャ ンル判定とかで使えるかも。 “似た雰囲気のもの”を探す特徴は意外と研究されていな いと感じる。問題の定義自体が難しいかもしれない。