　自主企画を立ち上げ多くの方にご参加頂き何よりでした、みたいな内容が前回エピソードのハイライトでした。

　当初は、品詞の組み合わせのみを分析するつもりでした。

　実際、分析を進め、助詞-終助詞_記号-句点の組み合わせが多いというような結果が得られました。

　こちらの分析結果とは別に、平均文長やひらがなと漢字の比率も調べました。こちらはおまけのような位置づけのつもりでした。

　もうなんとなくお気づきかもしれませんが、このひらがな比率などの結果の方が、どういうわけか好評でした。

　比率や文長の分析は簡単にできますが、品詞の組み合わせの調査は手作業の部分が多く、わりと時間がかかります。にもかかわらず、あんまり反応がよくなかったかな？　と思う次第です。

　正直、助詞-終助詞_記号-句点の比率が多かったです、と例文付きでいわれても、いまいちピンとこないかもしれないです。ちなみに、ひどいのかい。のかいが助詞-終助詞で、。は記号-句点です。

　正確には、品詞の組み合わせという文章の特徴を用いて、教師あり学習の一つである決定木という手法で分析しています。

　この手法でも、いわゆるAI診断みたいなイメージで、未学習の作品が誰の作品なのか当てることができます。

　どんな基準で分類しているかわからない――ブラックボックス化しているなんて言われることもありますが、この手法であれば、助詞-終助詞_記号-句点の比率が多い時は〇〇さんというように、どのように分類しているかわかります。

　で、今回参加下さった方々の中で、作品数の多い方は、精度よく分類することができていました。なので、著者推定という意味では、先行研究で示された通りの結果が得られてよかった、と前向きにとらえることにしています。評判はいまいちだった印象ですが（汗）

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