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ポケモン言語学におけるクラスタリング解析
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235113
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2351136acb3858-fd9b-4b76-90fc-e6c35ce34a87
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-NL24260022.pdf (2.8 MB)
2026年6月21日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, NL:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-06-21 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | ポケモン言語学におけるクラスタリング解析 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Cluster analysis in Japanese Pokémon Names | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 言語分析 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| お茶の水女子大学大学院人間文化創成科学研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| お茶の水女子大学大学院人間文化創成科学研究科 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Humanities and Sciences, Ochanomizu University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Humanities and Sciences, Ochanomizu University | ||||||||||
| 著者名 |
田畑, 千織
× 田畑, 千織
× 吉田, 裕亮
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| 著者名(英) |
Chiori, Tabata
× Chiori, Tabata
× Hiroaki, Yoshida
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 本研究では，日本語の既存ポケモンにおける名前について，先行研究では行われていないクラスタリングを通して解析を行った．レーベンシュタイン距離を用いてクラスタリングを行った結果，撥音が多く含まれるクラスターの重さの値が大きくなるということが判明した．また，音象徴ベクトルを用いてクラスタリングとを行い，主成分分析をした結果，第一主成分が負の値であるクラスターには阻害音と前舌母音が多く，第一主成分が正の値であるクラスターには共鳴音と後舌母音が多く観測された．この第一主成分と第二主成分の値からポケモンをタイプ別にプロットしたところ，18 タイプ中 3 タイプでは分布に偏りがはっきりと表れた．このことから，ポケモンの世界においてもタイプごとに，名前に含まれる音に異なる傾向があることが示唆される． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | In this study, we shall conduct an analysis of existing Japanese Pokemon names through clustering, which has not been explored in previous research yet. As the result of clustering, using Levenshtein distance, we can find that the clusters containing a high ratio of the syllabic nasal in Japanese tend to have higher weights. Furthermore, based on the clustering analysis by sound symbolic vectors and on Principal Component Analysis, the clusters with a negative value in the first principal component contains many obstruents and front vowels, while the clusters with a positive value in the first principal component contains many resonants and back vowels. As a result of the plotting of the data by types with the first and second principal components, it can be found that three of the 18 types show a significant bias in distribution. Therefore, it might be suggested that there are different tendencies in the sounds contained in names for each type of Pokemon. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10115061 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告自然言語処理（NL） 巻 2024-NL-260, 号 22, p. 1-9, 発行日 2024-06-21 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8779 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
