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ユーザーレビュー ベストセラーコード 「売れる文章」を見きわめる驚異のアルゴリズム ジョディ・アーチャー / マシュー・ジョッカーズ / 川添節子 / 西内啓 LDA(潜在的ディリクレ配分法)でトピックモデリングを実施し、その本にどういうトピックが含まれているか、またその他機械学習で売れている本とそうでない本の違いを解析した結果が書かれている。 アルゴリズムが選んだベストセラーになる確率が一番高い本は「デイヴ エガーズ」の「ザ・サークル」だったそう。 ジョ...続きを読むン・グリシャム、ダニエル・スティールは多くのベストセラーがあるが、アルゴリズムでも説明できたんだそう。 ニューヨーク・タイムズのベストセラーリストから売れている小説を500冊ほど、それほど売れてない小説を4,500冊ほど選び、それを学習させモデルを作った。4年ぐらい掛けたらしい Posted by ブクログ ベストセラーコード 「売れる文章」を見きわめる驚異のアルゴリズム ジョディ・アーチャー / マシュー・ジョッカーズ / 川添節子 / 西内啓 小説を統計処理するとそれでベストセラーになるのかどうか判断できるか?ってもので、具体的には使われている単語によるセンチメント分析でそのセンチメントのゆらぎがどのように流れるものがよいのか?ってところとか。タイトルとかテーマとかの部分はどこまで?って感じがするけどセンチメントとか、!の用法とか、しゃべ...続きを読むるってのの言い方をいくつも使ったほうがよいのかよくないのか?ってところとかがデータを用いて明確にわかるってのはすごい。解説の人はこの本はあまり好きじゃないみたい。ぎりぎりの上手いバランスのところに着地している面白い本 Posted by ブクログ ベストセラーコード 「売れる文章」を見きわめる驚異のアルゴリズム ジョディ・アーチャー / マシュー・ジョッカーズ / 川添節子 / 西内啓 最新の自然言語処理技術と機械学習を用いて、「ニューヨーク・ベストセラーズ」にランキングされるために必要な小説の要素を分析した一冊。使われている技術は(基礎研究としては)特にこれといって新奇性のあるものではないし、分析の結果判った「ベストセラーになる要素」も特にこれと言って奇妙なものはない。しかし、基...続きを読む礎研究成果の丹念かつ有意義な応用という意味では非常に興味深い。著者たちはコンピューターが小説を書くことに関してはまだまだ懐疑的だが、良い小説を判定できるのであれば、良い小説を書くところまではもうあと 1ステップだという気がする。 Posted by ブクログ ベストセラーコード 「売れる文章」を見きわめる驚異のアルゴリズム ジョディ・アーチャー / マシュー・ジョッカーズ / 川添節子 / 西内啓 500冊のNYタイムズベストセラーとその他のノンベストセラーを読み込んだ傾向と対策の分析。 プロット(感情の上下で示す)に特定のパターンはないが、上下はリズミカルである。もっともそれが優れているのがダヴィンチコードである。多くのテーマはなく、2、3のテーマが物語の1/3までで出てくる。そのテーマは普...続きを読む遍的なもの特に人間関係が多く、複数のテーマ間で対立が描かれることになる。 主人公は、能動的でシンプルな動詞を使う。最近のGIRLが主人公のブームは、女性という今でも制約が多いと思われる状況で、規範から外れた行動と意思を示すことで物語をドライブしていく。 言葉は口語により近く、大仰な言葉遣いは避けられている。設定はあまり関係なく、状況や舞台が物語をドライブすることはない。 Posted by ブクログ ベストセラーコード 「売れる文章」を見きわめる驚異のアルゴリズム ジョディ・アーチャー / マシュー・ジョッカーズ / 川添節子 / 西内啓 購入。 アメリカのベストセラーを分析して、その特徴を解説する。 テキストマイニングと機械学習によりニューヨークタイムズ紙のベストセラーリスト掲載書籍とベストセラーにならなかった書籍の違いを分析している。 分析の手法については概要を述べるに留まるので、専門知識がなくても理解できるように書かれている...続きを読む。手法について興味があれば、どのような用語を調べればいいかが解説で案内される。 ジャンルとトピックのどちらを分析に使うべきか、という部分に気づきがあった。また分析には使われていないがBISACという書籍の内容を示すコードがある。この存在を初めて知った。 Posted by ブクログ マシュー・ジョッカーズのレビューをもっと見る