从事房地产技术业务的电气通信大学和Taski Co.，Ltd的Maki Sakamoto实验室共同研究了“使用拟声词对城市气氛进行评分并从统计信息中预测回归”，以及2022日本社会人工智能全国大会于 XNUMX 年宣布。
在房地产开发商在规划城市建筑时制作的营销报告中，关于城市特征和氛围的定性信息往往偏向于负责人的经验和主观性。为此，课题组开展了“用拟声词给城市气氛打分”的联合研究，将房地产信息的定性信息量化，从而根据事实制作营销报告。
拟声词是用声音表达各种状态和动作的词。在研究中，为了量化城市的气氛，对电气通信大学的20名学生进行了问卷调查。结果，提取了76个拟声词作为衡量城市气氛的参数。 采用坂本实验室拥有的专利技术，用76种形容词对量表对43个拟声词进行量化，并采用Ward方法进行聚类分析，从每个聚类中提取10个拟声词。
此外，随机选择东京的 40 个站点，并使用 SD 方法（语义差分方法）对 5 个 CrowdWorks 用户进行 400 个阶段的主观评估并进行评分。作为预测拟声词的解释变量，我们使用了东京都统计局公布的政府统计数据和 162 种城市人口和家庭统计数据。通过构建和学习一个回归模型，通过向量回归输入统计数据来预测城市气氛，结果很明显，在确定城市气氛时，存在影响力大的象声词和影响力低的象声词。..
未来，我们将致力于学习数据的添加，对预测有效的特征的分析，以及对预测准确率低的拟声词的进一步分析和改进，并将致力于开发一个评分系统。城市的气氛。
