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C96にて頒布した4コマ漫画評論とプログラミングをかけ合わせた『tech.』の総集編です。 サイズ、ページ数：A5 72ページ（表紙込み) 後書き・謝辞を書かないまま入稿したので後付ペーパーが挟まります。 以下、ブログ記事にも書いた紹介文です http://esuji5.hateblo.jp/entry/2019/08/04/134240
新刊の内容について
1章の内容と被りますが、弊サークルは2015年冬コミから4コマ漫画評論とプログラミングの力をかけ合わせて新しい分析・評論の可能性を探る『tech.』を刊行し、コマの切り出し、セリフの抜き出し、分析等の技術を向上してきました。 今回の新刊では4年分の成果を1冊にまとめ、データ収集から分析・評論までを一気通貫に行う方法を紹介しています。 内容は同人誌以外にPythonのカンファレンスや勉強会、ゆゆ式Advent Calendarのブログ記事などで発表してきたものをブラッシュアップし、セリフデータの分析など新たに書き下ろしたものになっています。 また、技術書というよりは、技術を基にした評論本として書いたため、詳細なプログラミングのコードが出てくるというよりは、それぞれの処理がどんな考え方で実行されていくのか、どのくらい便利になっていくのかを説明するものになっています。ただし、この本で使用したコードなどはすべてGitHubのリポジトリで公開しますので、だれでも同様の成果を得られるでしょう。
今後の展望
今回の本で表データをゆゆ式1〜9巻、セリフデータを1,5,9巻分データ化していますが、それをもっと楽にデータ化する手法の開発や、もっとゆゆ式の本質に迫る分析ができるといいと思っています。特にセリフデータをいい感じに形態素解析・ベクトル化して発話者特定とかしたいですが、いまいち方法がわからんので詳しい人にアイデアもらいたいです。 4コマ漫画の自動生成できかもですねえと、言われることも多いのですが、あまり面白いものができる未来は現状見えません。「三上先生を納得させるレベルのゆゆ式チューリングテストを考案し、それを突破する会話劇をGANかなんかで生成する」というよくわからないアイデアならあります。よろしくおねがいします。 また、コミック工学と呼ばれる漫画やアニメを主体とした技術研究の界隈があることを、本プロジェクトで参考にできそうな技術情報・論文を探すうちに知りました。詳しくは https://www.ai-gakkai.or.jp/MY-BOOKMARK_VOL32-NO6/ を一読いただけると良いかと思います。様々な研究で本プロジェクトはのようにコマ抜き出し、セリフ抜き出しなどが考案・実施されています。私とは進む道やモチベーションは違えど、技術やアイデアなどで協力できる部分があればと考えています。（先日行われたキックオフイベントがすごいから見て https://sig-cc.org/?p=22 )