音楽分野における、より良いレコメンデーションシステムを創作することを目的とする。論文では、まず従来モデル（協調フィルタリング方式にもとづいたレコメンデーションシステム）の問題点をいくつか指摘し、それらの問題解決の方法の方針を示す。そしてその方針にしたがって、具体的なデータ分析の観点から従来の方法を改善することに取り組み、初期視覚野の進化モデルに着想を得た、新しいデータ分析手法を提案する。

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Musical psychologists illustrated musical emotion with various numbers of dimensions ranging from two to eight. Most of them concentrated on classical music. Only a few researchers studied emotion in popular music, but the number of pieces they used was very small. In the present study, perceptual experiments were conducted using large sets of popular pieces. In Experiment 1, ten listeners rated musical emotion for 50 J-POP pieces using 17 SD scales. The results of factor analysis showed that the emotional space was constructed by three factors, ``evaluation,'' ``potency'' and ``activity.'' In Experiment 2, three musicians and eight non-musicians rated musical emotion for 169 popular pieces. The set of pieces included not only J-POP tunes but also Enka and western popular tunes. The listeners also rated the suitability for several listening situations. The results of factor analysis showed that the emotional space for the 169 pieces was spanned by the three factors, ``evaluation,'' ``potency'' and ``activity,'' again. The results of multiple-regression analyses suggested that the listeners like to listen to a ``beautiful'' tune with their lovers and a ``powerful'' and ``active'' tune in a situation where people were around them.

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本稿では，Wikipediaの構造特徴および表記特徴を利用した別称コーパス生成ツールを開発した．正式名称の他に別称を持つ知識は多く，特にWeb上では別称での記述が多い．提案ツールは，正式名称と「略称」「愛称」「通称」それぞれが対応づいたコーパスを，Wikipediaの構造と表記特徴を利用して生成する．ダイナミックに編集・更新され，固有名詞に関する記事が多く存在するWikipediaを情報源とすることで，日々増加する固有名詞についても対応したコーパスの自動生成が可能となる．評価実験の結果，生成された各コーパスは自動抽出されたコーパスとしては非常に高い精度で別称が収集されていることを確認した．正式名称と別称が対応付いたコーパスを生成することで，Web上で別称を用いて記述された意見・評判の取得が可能となるだけでなく，正式名称からの別称推定研究における学習データとしての応用も期待される．

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