私は感性情報処理に関する研究をしています。
そして，感情類似度なるものを提案しているのですが，今日准教授が面白い見方を教えてくださいました。
私の提案している手法は文の類似度計算の変形というか異次元なものなんですが，
文の表現している感情が似通っていれば1に近づき，似通っていなければ0に近づくという性質が
感情類似度にはあります。
まぁやってることが，例えば喜びの感情類似度を計算をするなら，
喜びを表しているだろう文字列に喜びの重みのバイアスをかけて類似度計算しているのです，
簡単に言えば。
（感情類似度に関する論文が二本，すでに国際会議に通っているので，
ここで概要書いても問題ないでしょう，多分）
この計算過程の見方を変えて，喜びのバイアスをかけたときの類似度計算を，
喜びの空間へ類似度の次元を変換させて類似度を計算していると見るとするとー，
ベクトル空間モデルで次元圧縮させてどーたらして類似検索している手法が使えるかもしれなくてー，
みたいなことを准教授がおっしゃってました。
まぁ半分くらい話がわからんかったわけですが（笑）
何かおもしろそうな香りがしてきたので早速Amazonで参考書を発注。
二冊発注したのですが，そのうちの一冊は持っていたような気が。
しかし，どっかの段ボールにしまいこんでしまってる気がします。
面倒なので発注。
三年前の教科書がここで役に立ってくるとは。
でまぁ感情の空間が見えてきたら，
喜びの空間や哀しみの空間を分離するためのエレガントな式が定義できるんじゃない？と言われました。
エレガント，ですかー…と沈黙してると，
エレガントさを追求しなくてもいいけど，と訂正されました。
まぁそこが最重要なわけではないですけど，
准教授さんとしてはいつもエレガントさが割と重要な位置を占めているような気が。
まぁわからんでもないんですけどね，せっかくやるんだからカッコイイ数式をバシッと提案してやりゃあね。
とにかく，何やら面白い展開になっていきそうな最近の研究状況でした。
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