ならば

2015-10-17 収束する音価

[]付点音符の点を増やす

付点音符の点の数についてLilypondのメモ。

七個くらいなら問題なく重ねられた。MIDI出力もできた。

f:id:naraba:20151017075844p:image

\version "2.16.2"

\paper {
  #(set-paper-size "a7" 'landscape)
}

\header {
  title = "複付点"
  subtitle = " "
  tagline = ##f
}

\score {
  \relative c' { \tempo "Marcato" 4 = 120 \time 4/4  
                  c1.......( f'128) |
                  c,16 d16. e16.. f16... g16.... a16..... b16...... c16....... d |
                  c1
                  \bar "|." } 
  \layout { }
  \midi { }
}

実用上は三個までで充分。

2015-04-05 空から降る一億の騎士

[]落ち武者

チェスのナイトで落ち物ゲーム。タイトルは後付け無理矢理。

D


同色のナイトが四つ以上連なる場合に消えるというよくある派生だ。目が光っている駒が次に消える。

f:id:naraba:20150405171608p:image:w600


オレンジで囲んだ駒二つが落下したところ。二色の駒で、広い範囲で連なりができる。

f:id:naraba:20150405171736p:image:w600


どの駒がどこまで連なるか見極めるのは難しいが、八方に桂馬飛びするため、適当にやっていても駒が増えると割と簡単に*1消える。
八方に連なるパターンを意識して組むのは大変そうだけど、頭の中にパターン認識の回路が出来上がれば速く判断できるようになるのでは*2。でも連鎖となると相当難しそうだ。

ゲームとして面白くするにはもっとひねりがいりそう。

*1:気付いていないところで

*2:某ぷよでさえあまりやったことなくて実感がない

2014-06-25 モナリザ、江戸兵衛、見知らぬ女

[]EyeProofで視線を可視化する

The Eye Tribe Trackerは今の時点では開発者向けパッケージしかなく、視線のデータを使って何かをするアプリケーションは自分で作る必要があった。しかし、つい最近、The Eye Tribe Trackerと連携して視線のデータを解析・可視化するウェブアプリEyeProofがスタートした。今はまだクローズドβだけれど、一般公開されれば、デバイスさえ買えばプログラムを一行も書かずにヒートマップやスキャンパスを作ることができる。

参加者に応募していたら当選して招待メールが届いたので、使ってみた*1

操作はとても簡単。

  • まず、対象とする画像*2をEyeProofにアップロードして、呈示と切り替えのタイミングを設定する。
  • 次に、PCにThe Eye Tribe Trackerを繋いで、専用のクライアントソフトを起動して、呈示される画像を眺める。
  • 最後に、いくつか用意されている解析方法のどれを適用するかを選ぶ。これだけで視線を可視化できる。専門知識はいらない。

複数の被験者でデータを採って、その統計情報を取得することもできるようだ。
下の画像は、解析方法にスキャンパスを選んで可視化したところ。

f:id:naraba:20140625221038p:image:w500


結果

ヒートマップ:どこをどのくらい見ていたか

f:id:naraba:20140625220541p:image:w500

f:id:naraba:20140625220918p:image:w500

f:id:naraba:20140625220950p:image:w500



スキャンパス:視線の軌跡

f:id:naraba:20140625220542p:image:w500

f:id:naraba:20140625220919p:image:w500

f:id:naraba:20140625220951p:image:w500



昔、ITU Gaze Trackerというソフトと自作プログラムでスキャンパスのようなものを作ったことがあるが、それよりずっと簡単に綺麗な結果が得られるようになった。
視線追跡が身近になってきた。いろいろなデータが見たい。

*1:クローズドβの利用規約は公開されていないが、運営者にメールして、サービスや使った結果についてブログに書いていいと許可を得た

*2:これを書いている時点では対応しているデータは画像だけだが、今後はウェブサイトや動画にも対応する予定らしい

2014-04-19 終夜

[]百人一首の形態素解析

Ubuntu 14.04 LTSがリリースされた。
少し前には中古和文UniDicも更新されていた。
何の関係性もないけど、新しい仮想環境を作って遊んだ。

前にやったときの記事:MeCabで古文の形態素解析


さて、小倉百人一首 第85番を解析にかけたところ、いきなり、夜もすがら、とそのまま出てきた。
解析に失敗しているのではと疑って意味を検索した(無教養)。

echo "夜もすがら 物思ふころは 明けやらで 閨のひまさへ つれなかりけり"  | mecab -d ./unidic-mecab/
夜もすがら	副詞,*,*,*,*,*,ヨモスガラ,夜もすがら,夜もすがら,ヨモスガラ,ヨモスガラ,和,夜もすがら,ヨモスガラ,ヨモスガラ,ヨモスガラ,*,*,*,*,*,*,"0,3",*,*
物	名詞,普通名詞,サ変可能,*,*,*,モノ,物,物,モノ,モノ,和,物,モノ,モノ,モノ,*,*,*,*,*,*,"2,0",C4,*
思ふ	動詞,一般,*,*,文語四段-ハ行,連体形-一般,オモウ,思う,思ふ,オモウ,オモフ,和,思ふ,オモウ,オモフ,オモウ,*,*,*,*,*,*,2,C1,*
ころ	名詞,普通名詞,副詞可能,*,*,*,コロ,頃,ころ,コロ,コロ,和,ころ,コロ,コロ,コロ,コ濁,基本形,*,*,*,*,1,C3,*
は	助詞,係助詞,*,*,*,*,ハ,は,は,ワ,ハ,和,は,ワ,ハ,ハ,*,*,*,*,*,*,*,"動詞%F2@0,名詞%F1,形容詞%F2@-1",*
明け	動詞,一般,*,*,文語下二段-カ行,連用形-一般,アケル,明ける,明け,アケ,アケ,和,明く,アク,アク,アク,*,*,*,*,*,*,0,C2,*
やら	動詞,非自立可能,*,*,文語四段-ラ行,未然形-一般,ヤル,遣る,やら,ヤラ,ヤラ,和,やる,ヤル,ヤル,ヤル,*,*,*,*,*,*,0,C4,*
で	助詞,接続助詞,*,*,*,*,デ,で,で,デ,デ,和,で,デ,デ,デ,*,*,*,*,*,*,*,動詞%F2@0,*
閨	名詞,普通名詞,一般,*,*,*,ネヤ,閨,閨,ネヤ,ネヤ,和,閨,ネヤ,ネヤ,ネヤ,*,*,*,*,*,*,"1,2",C3,*
の	助詞,格助詞,*,*,*,*,ノ,の,の,ノ,ノ,和,の,ノ,ノ,ノ,*,*,*,*,*,*,*,名詞%F1,*
ひま	名詞,普通名詞,形状詞可能,*,*,*,ヒマ,暇,ひま,ヒマ,ヒマ,和,ひま,ヒマ,ヒマ,ヒマ,*,*,*,*,*,*,0,C3,*
さへ	助詞,副助詞,*,*,*,*,サエ,さえ,さへ,サエ,サヘ,和,さへ,サエ,サヘ,サエ,*,*,*,*,*,*,*,"名詞%F2@1,動詞%F2@0,形容詞%F2@-1",*
つれなかり	形容詞,一般,*,*,文語形容詞-ク,連用形-補助,ツレナイ,つれない,つれなかり,ツレナカリ,ツレナカリ,和,つれなし,ツレナシ,ツレナシ,ツレナシ,*,*,*,*,*,*,3,C1,*
けり	助動詞,*,*,*,文語助動詞-ケリ,終止形-一般,ケリ,けり,けり,ケリ,ケリ,和,けり,ケリ,ケリ,ケリ,ケ濁,基本形,*,*,*,*,*,*,*
EOS

百首すべて解析して、品詞と単語の出現頻度をmatplotlibで円グラフにした。


品詞の出現頻度。n=550。

f:id:naraba:20140419214118p:image


単語の出現頻度。
上位11位以下を「その他」にすると助詞と助動詞しか上位に来ない。

f:id:naraba:20140419214119p:image


自立語と付属語で分けた場合。
自立語はまだ「その他」が圧倒的に多い。

f:id:naraba:20140419214400p:image


品詞ごとに分けた場合。
名詞が一番豊か。
形状詞って何だろう。

f:id:naraba:20140419214415p:image


ところで、今回の結果では接続詞として唯一「さて」が出ているが、さすがに和歌に接続詞はないだろうと思って原文を検索してみたら、

思ひわび さてもいのちは あるものを 憂きにたへぬは 涙なりけり

副詞「さても」を誤って解析していることが分かった。

この単語しか確認していないけど、他にも誤りはあると思った方がいい。高校生が古文の宿題を解くのに全面的に信頼して使ってはいけない。

mamorukmamoruk 2014/04/21 09:01 古文の形態素解析関係の研究をしている者です。

古文の形態素解析に限らず、自動解析は100%信じて使うものではありません。ただし、人手でやるより遥かに高速、大量に解析することができますし、形態素解析であれば、訓練を受けていない人よりは高精度にできます。

あと、和歌は特に解析が難しいです。詳しくは、小木曽さんの奈良先端大の博士論文を見ていただければよいかと思います。

narabanaraba 2014/04/22 01:19 専門分野の論文まで示していただき、ありがとうございます。
ご指摘の通り、自動解析一般が常に正解を得られるものではないことは承知しています。
今回の結果についてたまたま見つけた具体的な誤りを指摘したついでに、十分な知識がない人(例として宿題に困る高校生)が気軽に使うには危ういと軽く書いたつもりでしたが、言葉足らずで軽率でした。

2014-02-23 明日に向かってまばたけ

[]まばたきの記録

The Eye Tribe Trackerでまばたきの検出もできると書いたので実際にやった。

視線は無視して、まばたきの検出だけで良ければ被験者の負担はとても軽くなる。
理由は、視線の座標を取得する場合には、視線と画面上の位置の対応付けが狂わないようにキャリブレーションの後はできる限り頭を固定する必要があるのに対して、まばたきは赤外線カメラから見たときの瞳孔の有無だけ分かれば良いので、デバイスが発する赤外線の範囲に目が正面向きで入ってさえいれば画面に対する相対的な位置はどうでもいいためである。

というわけで、目が隠れなければ多少頭を振ろうがコーヒーを飲もうが自由にやっても問題なく、そればかりか一度立ち上がってキッチンでコーヒーを淹れなおしてきて座っても、立ち上がる前と同じようにまばたきは検出してくれる。

要するに被験者にとって長時間記録し続けるだけの身体的な余裕が生まれるということだ。
だから二時間以上記録した。この間ずっとDVDで映画を見ていた。

結果

コーヒー:

飲んでない。


まばたきの頻度:

平均すると、1分間に2.71回だった。
日本語版Wikipediaを見ると

まばたきの回数は子供では1分間につき約5 - 18回、大人では男性が20回、女性が15回程度といわれている[誰によって?]。

まばたき

とあって一瞬とても不安になったが、英語版には

when the eyes are focused on an object for an extended period of time, such as when reading, the rate of blinking decreases to about 3 to 4 times per minute

Blink

とあるので、ずっと映画に見入ってたからこんなものだろう多分。確かに今これを書いているときはもっと頻度が高い。


まばたきの分布:

1分あたりのまばたき発生回数は有意水準5%でみたときにポアソンしているという目論見。

回数01234567以上
観測度数326313824940
期待度数9.0224.433.0229.7820.1510.914.922.79

カイ二乗検定で、

¥chi^2 = 10.55

¥chi_6^2(0.05) = 12.59

というわけで、ポアソンしていないとは言えない。


目のサービス稼働率
  • 平均まばたき間隔 (MTBB) を、まばたきから次のまばたきまでの時間の平均値とする。
  • 平均まばたき時間 (MTTO) を、目を閉じてから開けるまでの時間の平均値とする。
  • このとき、目のサービス稼働率は次の式で表すことができる。

¥frac{¥rm MTBB}{{{¥rm MTBB} + {¥rm MTTO}}

実測値は、MTBBが21.89秒、MTTOが0.22秒。したがって、何かに見入っているときの稼働率は99.00%ということになる。
ミッションクリティカルシステムレベルではない。