VTuber やったり同人サークルやったりデータをこねたりしております
ネットの姿: えてみなる @eteeeeeerminal (Twitter, GitHub)
VTuber の姿: 珠響そうき @tamayurasouki (Twitter, GitHub)
リアルの姿: 田中久温 / Tanaka Kuon (所属)
創作も享受も──あまねく表現・体験・知識への道づくりに貢献する
- 2017年 缶サット甲子園2017 準優勝
- 2022年4月～2025年3月 電気通信大学 坂本真樹 研究室
- 2023年 8～9月 アポロ株式会社 インターン POSデータ分析
- 2025年 4月～now 合同会社DMM.com MLエンジニア
- 珠響そうき：VTuberとしてゲーム・雑談・技術系配信。ぶいぎーく！所属
- Willadge：VTuber のためのノウハウ情報共有プラットフォーム開発中。コアメンバー
- バーチャル学会：お手伝い
- 同人サークル Visterminal：私の1人サークル。コミケで小説同人誌の頒布
体系的に習得するよりも、その時やりたい事に合わせて都度都度勉強しているので、詳細はOutputsを見てください。
: 2019/12/25 ~ 2020/02/29
: 2020/10/03 ~ Now ✨
- DMM Tech Blog
- 技術同人誌
- 技術書典 19 イエナリ「25年度新卒エンジニア5人が"こだわり"を持ち寄った本」
近年VTuber（バーチャルYouTuber）の人気は増しており，VTuberの人数は2万人を超えた．多くのVTuberがいる一方で，好みのVTuberを探す方法は少なく，新たに見つけたVTube の魅力を理解するには時間がかかる．本研究では，VTuberの魅力を短時間で知るために，雑談配信からの自己開示の抽出を行った．まず，抽出対象として，ランダムなVTuber96名から各2本ずつ雑談配信を収集した．次に，既存研究とLLMによる質的分析により，「体験の振り返り」や「現在の目標」などを含む31の自己開示項目を作成した．そして，GPT4o-miniを用いて，雑談配信の文字起こしが自己開示項目に該当するか分類を行った．分類結果の一部について，人間によるアノテーションと比較・検証した．その結果，VTuberの雑談配信の80%以上が自己開示であった．また，自己開示の中で，目標やVTuber活動などの内容は精度よく抽出できたが，興味や性格などの内容は精度が低くなった．本研究を通じて，LLMによる質的分析の有用性やLLMの出力する予測確率が予測精度の指標として使用できることも示唆された．
📄 VTuber 推薦のためのオノマトペを使った VTuber の印象推定(卒論内容, JSAI2023で発表)
- VTuber データを収集
- YouTube データの収集: YouTube Data API, yt-dlp
- VTuber まとめサイトのスクレイピング: Selenium
- VTuber データに対するアノテーション
- アノテーションソフトの自作: Svelte, Svelte-kit
- VTuber の動画から印象を推定する Deep Learning モデルの構築
- PyTorch, PyTorch Lightning, hydra, poetry
所属研究室のホームページを Next.js の SSG (Static Site Generator) 機能で書き直し中 一部作業は YouTube Live 上で公開
競わないし作らない第三のプログラミング 楽しんでプログラミングを学ぶクソコード大喜利大会 コンセプトページ
- マインクラフトの Mob に関するテキストを収集
- データの大部分はニコニコ動画のコメントデータセット
- Bert で文章ベクトル計算
- huggingface Transformers
- マインクラフト Mod で、プレイヤーの付近にいる Mob に関するテキストを表示
- Java (Mod) と Python (PyTorch) 間でソケット通信
