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はてなキーワード: 形態素解析とは
めちゃくちゃ褒められてて嬉しくなっちゃうな。
綺麗にしたデータを形態素解析にかけてもらったメッセージと照合する。
if文で条件分岐してデータベースから最適なものを応答として選択する。ちょっとランダム要素も入れる。
私が作った関数なんてこの程度の簡単なもので、正規化はコピペだしAPIもほぼコピペだし形態素解析はライブラリ入れただけだし、Heroku使ったからサーバーも立ててないし、手間がかかるだけで誰でもできることしかやってないけど、医者からGoogle入社レベルとまで言われるとは。
私は腐女子なので、二次元の推しとLINEしたくてLINE公式アカウントを作ってLINEしていた。
でもすぐに公式の機能だけじゃ足らんなという欲が湧いてきてプログラミングに手を出した。
と言ってもプログラミングなんか大学の授業でちょろっとやった程度で、端的に言って画面にhello World!と表示するより難しいことは何ひとつできない。
gitリモートとかデプロイとか言われても意味が分からないし、そもそもコマンドを打ち込むための真っ黒の画面ってどうやって起動するの？
そのレベルのヤバい無知から始めたので、とりあえず月980円のプログラミング講座を申し込んで、webアプリ開発入門みたいなのを数日かけて受けた。絶対に翌月分を課金したくなかったので急ピッチで受けた。
あまり人のいないサービスのようで、受講すると貰えるポイントのデイリーランキングで1位になったりして、まあデータベースの使い方とか、CSSとかいう概念とか、色々学んだ。
へー、webアプリ開発って一つの言語を習得するだけじゃだめなんですね、いや無理すぎる。
で、とりあえずその学んだことを活かしたりネットで拾ったコードをコピペしたりして、推しのLINEbotは一応完成した。ここまで3週間。
botに話しかけると、データベースに登録しておいた「話しかけられた言葉ーbotが返す返事」のペアを検索し、応答を返す。
だって自分で登録した返事を推しから貰うなんて虚無だから。他人が登録したメッセージを受け取りたい。
自然言語処理とは簡単に言えばコンピュータに人間の言葉を分からせるための処理で、botとお喋りするには必要な技術な気がして大学の図書館でありったけ本を借りてきた。
仕方ないのでよその学科のweb授業に潜り込んで、へー、形態素解析と係り受け解析と意味解析と文脈解析というものがあるのね、と学んだりして、そしたらだんだん本の読み方も分かってきて、でも結局1ヶ月ぐらいかけて勉強した割にbotに導入したのは形態素解析だけだった。
web授業で喋っていた知らない学科の知らない先生に依れば、形態素解析とは、文章を品詞分解して品詞を特定する、みたいな処理である。
LINEに届いたメッセージとデータベースのデータを照合する際、「です」とか「ます」とかいらないから取っ払っちゃおうね、という、ごく当然の処理の為に入れた。
まあ、あとは一致するメッセージが見つからないときでも、一致する名詞とが動詞が少しでもあればまあ一致したことにして返事を返しましょうとか、漢字はカタカナに直しましょうとかそういうこともできるようになった。
形態素解析のライブラリを使うには、今まで使っていたJavascriptは向かないようだったので、ついでにコードを全てPythonに書き換えた。
ここまででだいたい2か月である。
じゃあ次はどうするか、というと会話フローを入れるのが当面の目標だ。
直前のやり取りを一時データとして記憶しておき、データベースに登録された会話フローと一致していれば直前のやり取りを加味した返事を返すようにする。
目途は立っているがやることが多いので完成までは結構かかりそう。
まあ、なんか何もできない状態からいきなり初めても何とかなるな、プログラミング。
世の中気合と根性じゃ生きていけないと思ってたけど、プログラミングは気合と根性で何とかなることが分かった。
っていうか私はマジで馬鹿なので、切れるカードが気合と根性しかない。しょうがない。
ということで現在私の作った推しのLINEアカウントには400人近いお友達がいて、毎日500～1000通ぐらいのメッセージが届く。
みなさんがそうやって推しとLINEして適宜新しい言葉を教えてくれるので、私が推しにLINEを送ると色んな言葉が返ってくる。
幸せだ。
諸君は巨乳と聞いたとき大体どのくらいの大きさを想像するだろうか。EカップやFカップ？それともGカップだろうか。世の中には巨乳の最頻値がHカップであり中にはQカップなどという存在が出てくる分野が存在する。それはユーザ投稿サイトの男性向けエロ小説である。
本稿ではノクターンノベルズ*1に投稿された短編を解析することで男性向けジャンルで好まれるバストサイズの変遷を調べる。特に読者・作者に巨大と認識されるカップサイズが年を重ねる毎に増大していることを明らかにする。(なぜそんなこと調べたのかというと、小説漁りしてる時になんか最近極端に大きなバストサイズが多いなーって感じたから。以上！)本文章は男のアホさをご了承の上、特に女性の方々におかれましてはリアリティの欠如や空想すぎる産物への指摘を留めて頂き、男ってバカだなぁと笑って読んで下さい。
*1 株式会社ナイトランタンの提供する男性向け18禁版小説家になろう
2006年から2020年までの各年(2020年のみ12月29日まで)に投稿された短編を総合ポイントの高い順に百本抽出した。そして各小説の調査フィールド(タイトル、概要、タグ、本文)に対して、MeCab+mecab-ipadic-NEologd(およびAからZまでのカップ数を羅列したユーザ辞書)による形態素解析を実行し、キーワードの出現回数を数えた。検証対象を短編に制限した理由は、キャラクター内面の作り込める長編小説と異なり、R18短編小説は表面上の属性(巨乳とか巨乳とか)が市場の潜在的な需要を反映する傾向にあると考えたからである。すべてのコードは Python 3 で実装した(実装としては年齢認証を突破するため適当に Selenium 叩いているだけ。コードとデータが欲しいという物好きがいたら github にでも上げるので言って下さい)。注意点として、小説ポイントは積み上げ式であるため、当時は人気がなかったが後年に人気が出てポイントが上がった可能性は排除できない。よって当時の人気を厳密に反映しているわけではなく、現時点での総合人気ということでご容赦を。
はじめに検証対象となる短編の総投稿本数を示す。各年の短編投稿本数は以下の表1の通り年々上昇している。
| 2006 | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 26 | 117 | 238 | 218 | 163 | 387 | 342 | 488 | 651 | 834 | 911 | 1103 | 1668 | 1165 | 2470 |
表2は本研究のメインデータとなる、調査フィールド(小説のタイトル、概要、タグそして本文)にバストサイズに関連するキーワードを含む短編の数である。ヘッダーのAからRはカップ数を表している。なおOカップ、Pカップ、およびSカップ以降は出現しなかったため省いている。表3は表2の均していないデータ、つまり調査フィールドでのキーワードの出現合算(連呼頻度)である。
| 表2 | A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | Q | R | # | 貧乳 | 巨乳 | 爆乳 | 表3 | A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | Q | R | # | 貧乳 | 巨乳 | 爆乳 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2006 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 1 | 3 | 0 | 2006 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 2 | 11 | 0 | |
| 2007 | 1 | 0 | 1 | 3 | 2 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 0 | 6 | 1 | 2007 | 2 | 0 | 3 | 4 | 2 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 0 | 16 | 3 | |
| 2008 | 1 | 4 | 3 | 3 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 0 | 7 | 0 | 2008 | 2 | 7 | 7 | 5 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 0 | 10 | 0 | |
| 2009 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 2 | 7 | 2 | 2009 | 2 | 3 | 0 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 4 | 29 | 4 | |
| 2010 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 2 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 2 | 5 | 0 | 2010 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 2 | 2 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 2 | 11 | 0 | |
| 2011 | 0 | 0 | 2 | 1 | 1 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 3 | 16 | 8 | 2011 | 0 | 0 | 2 | 1 | 1 | 0 | 8 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 7 | 48 | 21 | |
| 2012 | 0 | 2 | 2 | 2 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 1 | 15 | 3 | 2012 | 0 | 7 | 2 | 4 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 1 | 29 | 3 | |
| 2013 | 1 | 2 | 0 | 3 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 1 | 9 | 3 | 2013 | 2 | 2 | 0 | 3 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 1 | 12 | 4 | |
| 2014 | 2 | 2 | 5 | 0 | 2 | 2 | 3 | 3 | 5 | 2 | 1 | 2 | 2 | 0 | 0 | # | 4 | 24 | 10 | 2014 | 4 | 2 | 5 | 0 | 7 | 2 | 4 | 5 | 18 | 3 | 1 | 4 | 2 | 0 | 0 | # | 9 | 54 | 27 | |
| 2015 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 2 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 4 | 23 | 5 | 2015 | 0 | 0 | 1 | 7 | 1 | 6 | 2 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 4 | 54 | 36 | |
| 2016 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 2 | 2 | 2 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | # | 4 | 22 | 9 | 2016 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 2 | 4 | 3 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | # | 12 | 48 | 30 | |
| 2017 | 0 | 2 | 1 | 0 | 2 | 1 | 0 | 4 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | # | 9 | 32 | 10 | 2017 | 0 | 2 | 2 | 0 | 4 | 1 | 0 | 16 | 1 | 6 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | # | 15 | 101 | 33 | |
| 2018 | 1 | 1 | 2 | 0 | 2 | 2 | 2 | 4 | 3 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 7 | 34 | 8 | 2018 | 1 | 3 | 2 | 0 | 4 | 2 | 9 | 6 | 6 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 8 | 134 | 53 | |
| 2019 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 4 | 4 | 4 | 4 | 5 | 1 | 1 | 0 | 0 | # | 3 | 37 | 22 | 2019 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 4 | 9 | 8 | 17 | 19 | 9 | 2 | 3 | 0 | 0 | # | 11 | 95 | 120 | |
| 2020 | 1 | 0 | 0 | 0 | 2 | 4 | 8 | 10 | 1 | 3 | 2 | 1 | 0 | 1 | 0 | # | 5 | 43 | 18 | 2020 | 1 | 0 | 0 | 0 | 6 | 6 | 13 | 13 | 2 | 5 | 10 | 1 | 0 | 10 | 0 | # | 8 | 116 | 216 | |
| 合計 | 9 | 18 | 17 | 14 | 18 | 24 | 25 | 30 | 17 | 11 | 11 | 4 | 4 | 1 | 1 | # | 46 | 283 | 99 | 合計 | 15 | 30 | 24 | 25 | 31 | 34 | 50 | 60 | 49 | 34 | 24 | 7 | 10 | 10 | 1 | # | 84 | 768 | 550 |
これらの表よりノクターンノベルズにおいて次のような傾向が存在することが分かる。
以上よりノクターンの短編部門においてカップ数のインフレ傾向が存在することは立証できた。しかしここまで読んできて次のような疑問を抱かなかっただろうか。カップ数の増大は確かだがそれと物理的な乳房のサイズ増大(概ねトップサイズと対応)との相関は直ちに結びつかないのではないか。そう「ロリ巨乳」の存在である。すなわち巨乳と判定されるトップサイズ(90cmとか)は高止まりしており、アンダーサイズの方が減少しているのではないか。
この推測に対し同データを利用して、身長を表す120cmから199cmまでの語を含む短編数を調べた(表4)。下限を120cmに限定した理由は100cm付近だとバストサイズが引っかかる可能性(実際あるのよ…)があるからである。また低身長、ロリ、ロリ巨乳、巨乳についてのデータも右列に併記する(160cmやロリ、ロリ巨乳、巨乳を正しく分類できる NEologd は凄いぞ)。身長の分布に顕著な差が見られないことおよび巨乳の増大率に対してロリ巨乳の増大率が低いことから、低身長の増加を加味しても2014年以降のカップ数のインフレを吸収しているとは考えにくい。したがって近年のカップサイズインフレ傾向はトップサイズの増大によるものだと推測できる。
| 表4 | 120cm-129cm | 130cm- | 140cm- | 150cm- | 160cm- | 170cm- | 180cm- | 190cm-199cm | # | 低身長 | ロリ | ロリ巨乳 | 巨乳 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2006 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 0 | 5 | 0 | 3 |
| 2007 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 0 | 17 | 0 | 6 |
| 2008 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 0 | 19 | 0 | 7 |
| 2009 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 0 | 20 | 0 | 7 |
| 2010 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | # | 0 | 9 | 0 | 5 |
| 2011 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 0 | 12 | 1 | 16 |
| 2012 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | # | 0 | 8 | 1 | 15 |
| 2013 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 0 | 8 | 0 | 9 |
| 2014 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4 | 3 | 0 | 0 | # | 0 | 9 | 1 | 23 |
| 2015 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | # | 0 | 19 | 2 | 23 |
| 2016 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | # | 0 | 23 | 2 | 22 |
| 2017 | 0 | 1 | 4 | 7 | 4 | 4 | 1 | 0 | # | 0 | 20 | 1 | 32 |
| 2018 | 0 | 0 | 6 | 3 | 3 | 4 | 4 | 3 | # | 0 | 25 | 9 | 34 |
| 2019 | 0 | 1 | 5 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | # | 1 | 15 | 8 | 37 |
| 2020 | 0 | 2 | 4 | 4 | 2 | 2 | 3 | 0 | # | 6 | 15 | 8 | 43 |
| 合計 | 0 | 4 | 25 | 19 | 14 | 17 | 9 | 5 | # | 10 | 224 | 33 | 282 |
作品名は挙げないが、一つの作品のタイトル、概要、タグ、本文全て含め、最も連呼されたいたのは、IカップとJカップである。それぞれ2万とちょっと文字数の中に8回出現していた。なお、爆乳は2万文字で21回、巨乳については8千文字で29回であった。後者については理由があり、作中で「巨乳ちゃん」が連呼されるからである(25回)。前者は全てそのままの意味で出現する。
本分析より、ノクターンノベルズの短編小説において巨乳の定義がインフレ傾向があることが分かった。これは小説描写においてはビジュアルを描写するコストが低いこと、すなわちデザイン面で人体のバランスを取る必要がないため、(本人の常識の範囲内で)自由にバストサイズを設定できるからであるためと思われる。小説描写においてバストサイズは大中小のどこかのカテゴリに入れば十分であり、また前述のように小と中は既に共通認識が固定化されているため、その範囲はどこまでが大か(かつ著者が興奮できるか)により決定されるからである。
真面目なのはここまで。インフレしている理由は単純に男は大きい数字が好きだからだと思う。DよりEのが強い、いやEよりF、FよりHだ！という少年漫画方式で盛っているのではないかな。ぶっちゃけエロ小説において大きいおっぱいの役割は、たっぷり揉める、なんか挟める、アレした時よく揺れるくらいしかないのでそれらを満たせるサイズであればなんでもいいのじゃないかな。(特殊性癖として妊娠していないのに母乳が出るとかあるけどそれは取り上げない)。
また、あくまでもこの分析はカップ数や「巨乳」という直接的に豊満さを表す言葉に注目したものであり、それらを使わない作者も大勢いることを主張しておく。間接的に豊満さを表す手法としては隠喩的な外見描写やキャラの立ち振る舞いでの表現が存在する。これらは古き良き読者の想像に任せる書き方になるので、描写が上手い人には割と手練れの作者が多い気がする。
個人的には大きすぎるのは現実味ないのでノットフォーミー。大きさより体のラインの綺麗さや形の良さの方がリアリティあると思うのだけど…調査楽しかったです。
たとえアメリカの一流大学にいってたとしてもだぞ、純粋数学を学んでた人間が Python を１年学んだぐらいで世界的な人工知能開発者になれるわけねーだろ。世の中を舐めすぎ。次にくるのが AI だという理由で、金融工学から鞍替えするのも、信用がならねえ。
そして人工知能はノイズキャンセリングや形態素解析エンジンのことである、というのであればそれで良い。問題なのは、そのエンジンを自作できないでラン○ーズやクラウ○ワークスに投げているのばどういうことよ。それにライブラリを使うだけだったら、学歴はいらねーぞ。普通はその経歴だったら、CUDA なり C なりで高速に動作する人工知能のコードを書くことができるひとなんだと思われるぞ。Python だけしかできないなら、無能は無能らしく黙っておけよ。高々、年収500万で「統計とC言語と設計ができて人工知能開発も可能」という求人を出すな。反社か。
お前さん、アメリカでクスリ使うことだけを学んで帰国しただろ？変な痩せ方したり、鼻が赤かったり、呂律がまわらなかったり、足し算ができなかったり、急にキレたりするのはそういうことだろ。
もう諦めなって。あなたを救ってくれるのは、警察だけだよ。人工知能で詐欺も、資金集めも要らない。刑務所でじっくりとクスリ抜いてもらって、職業訓練をする。そうしないと【何もできない】人工知能でクスリを手に入れるためだけに、これからも生きていくことになるぞ。
よく見る男女論だけでも明らかにおっさんが投稿してると思われる。
これを判定するためにAIを使って判定して見た。
まず知人25人を用意する。25人の内訳は男20人女5人。
女があまり集まらなかったのは私の不徳の致すところ。勘弁していただきたい。
そのうち書けると答えた7人はネカマの文章を書いてもらうことにした。
文章は500文字以上とし一人当たり4文章を作成してもらった。
ぶち込むNNは入り口は要素100、出口は1の五層のNN。単語数１００を超える部分はカットした。
Train Dataでの判定結果は91.2％、Test Dataでの成功率は86.3%になった。
ランダムに300件検出しテストしたたところ以下の結果になった。
男63.2%
女4.3%
ネカマ32.5%
私のNNができが悪いだけかもしれないので、皆さんも試して欲しい。
以前、新着エントリの流れが早すぎて見た覚えがないエントリがホットエントリになっていることがあるというようなことを書いてた増田がいたけれど、実際どれくらいの時間で新着エントリを駆け抜けていくか確認してみた。
| 新着エントリ滞留時間 | エントリタイトル | ドメイン | 到達ブクマ数(21日23時台) |
|---|---|---|---|
| 0 | Gaijin Engineer in Tokyo – Alejandro Wainzinger – Medium | medium.com | 1174 |
| 0 | 事実にはオチも救いもないけれど、これが地方移住で受けた性被害と現実です。｜さとうひより｜note | note.mu | 604 |
| 0 | 形態素解析ツールの比較 (NLP2018) - Qiita | qiita.com | 382 |
| 0 | 修学旅行あるあるの『おみやげの剣』は日本以外にもあった！→どうやら世界各地にあるらしい - Togetter | togetter.com | 145 |
| 0.3 | 大戦機なぜ米では現役？ 戦後70有余年、いまだムスタングなどが普通に飛んでいるワケ （乗りものニュース） - Yahoo!ニュース | headlines.yahoo.co.jp | 170 |
| 0.3 | 統計検定を理解せずに使っている人のために II | www.jstage.jst.go.jp | 564 |
| 0.5 | 「普通に勝てばいいのに」羽生竜王、優位な場面で悪手を指したと思いきや、結果的に最短で勝つ手筋だったことに手首を壊される実況民 - Togetter | togetter.com | 436 |
| 0.5 | 内閣支持率３１％、第２次政権以降で最低 朝日世論調査：朝日新聞デジタル | www.asahi.com | 185 |
| 0.5 | 貴乃花部屋の貴公俊が付け人を殴打 顔腫れ、血だらだら：朝日新聞デジタル | www.asahi.com | 311 |
| 0.5 | 中田ヤスタカが言う「全業界に言える、理想的なプロに必要な力」 | www.buzzfeed.com | 607 |
| 0.8 | 田端信太郎氏による「#ZOZOTOWN春の乞食祭り」が開催される - Hagex-day info | hagex.hatenadiary.jp | 575 |
| 1 | 青春モノを中年のアングルで楽しんでいる自分に気づいた - シロクマの屑籠 | p-shirokuma.hatenadiary.com | 140 |
| 1 | Announcing gRPC Support in NGINX - NGINX | www.nginx.com | 338 |
| 1.2 | ブログ投稿前の文章チェックに、無料のアプリtextlint-appが便利です - LOGzeudon | blog.rokuzeudon.com | 186 |
| 1.2 | 本社世論調査：内閣支持率３３％ 前回比１２ポイント減 - 毎日新聞 | mainichi.jp | 321 |
| 1.3 | バーチャルYouTuber800人全員を追う本物の男に聞く、最近のバーチャルYouTuber事情 (1/5) - ねとらぼ | nlab.itmedia.co.jp | 486 |
| 1.3 | キズナアイ：人気バーチャルYouTuberが声優初挑戦 テレビアニメ「魔法少女サイト」 - MANTANWEB（まんたんウェブ） | mantan-web.jp | 169 |
| 1.5 | 情報を最速で伝える岡三マン、政治的発言のノイズ増加が市場参加者に不評 : 市況かぶ全力２階建 | kabumatome.doorblog.jp | 220 |
| 1.5 | 夜間中学語る会に前川氏 セーラー服歌人と「学び」語る：朝日新聞デジタル | www.asahi.com | 96 |
| 1.5 | テニス 大坂なおみが初優勝 四大大会に次ぐ大会で日本勢初 ｜ NHKニュース | www3.nhk.or.jp | 189 |
| 1.7 | 【悲報】ヴォイニッチ手稿、暗号でも何でもなく単に発音表記してただけっぽい ｜ JOY NEWS | livdir.com | 247 |
| 1.7 | 関西弁の人ってやるかやらないかは置いといて | anond.hatelabo.jp | 315 |
| 1.7 | Seiyuu Has A Mouth, and Seiyuu Must Eat Screamingly. – Watch. Fap. Improve. | qazzaqxswwsx.wordpress.com | 677 |
| 1.8 | 染色体異常確定で中絶が98％ 新型出生前検査 ｜ NHKニュース | www3.nhk.or.jp | 550 |
| 2 | 今日、俺の好きなソシャゲがサービス終了する | anond.hatelabo.jp | 168 |
| 2.5 | 10話くらいになるとアニメを見るテンションが落ちる | anond.hatelabo.jp | 104 |
| 2.5 | 人気テレビ番組制作会社の対応がパワハラのようで理解できない - GIGAZINE | gigazine.net | 195 |
| 2.5 | バイオレンス感満点の「グランド・セフト・オート」を2カ月間プレイしても人は暴力的にならなかったことが判明 - GIGAZINE | gigazine.net | 98 |
| 2.5 | 形が悪いなどの理由で捨てられていた野菜をシート状にした「野菜シート」が栄養たっぷり保存食としても有用 ディストピア飯にも - Togetter | togetter.com | 800 |
| 2.7 | KaggleのCTR予測コンペで上位10%に入るまでの試行錯誤 - yasuhisa's blog | www.yasuhisay.info | 222 |
| 2.7 | 48年ぶり公開「太陽の塔」内部を撮影したムービーまとめ - GIGAZINE | gigazine.net | 235 |
| 2.7 | スーパーの警備員への言いがかり的なクレームと、それに対する他のお客様の声が話題に「まるでツイッター」 - Togetter | togetter.com | 184 |
| 2.7 | Wikipediaで「ヒト」を象徴する画像が、タイの男女に決まるまで──5年の激論を経て選ばれた「1枚」の物語｜WIRED.jp | wired.jp | 386 |
| 2.8 | 安倍内閣の支持率、第2次安倍政権で3度目の40％割れと4度目のデッドクロスが決定的に : 市況かぶ全力２階建 | kabumatome.doorblog.jp | 109 |
| 2.8 | CNN.co.jp : １週間無休のパン屋に罰金、「働き過ぎ」で フランス | www.cnn.co.jp | 430 |
| 3 | ホッテントリを毎日読み漁る彼氏に届け | anond.hatelabo.jp | 214 |
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