サブカル科学研究会のブログ

環境構築

npx create-react-app my-app
cd my-app
npm start

上の方法は古いらしい

下記の方法でviteを利用してReact+TypeScriptの環境構築を行う

npm create vite@latest

失敗例

RUN apt update && apt install -y ffmpeg

updateとinstallは同じタイミングで行わないとupdateの状態が引き継がれない。Dockerfileでは行ごとにshが初期化されるため。

公式のインストール方法

pip install ctranslate2

https://github.com/OpenNMT/CTranslate2

Macでは上手く動作しない

segmentatioin faultになった。

しかしlinuxでは動作するとの情報を得た。 なのでまずはMacの中でDocker環境を構築して問題を回避できないか確認しようとした。

pysenが入っていたらlangChainと依存関係がバッティングする？

環境

Mac OS poetry python == 3.9

LangChainのインストールに失敗する

poetry add langchain

が失敗する

CLANG 〜

C言語関係のエラーかと思われた。

なんだっけ

xcode-toolsのインストールとアップデート

pip install --update pip
pip install --upgrade setuptools

mypyのバージョンによるエラーらしい

Dockerfile でsource ~/.bashrc ができない

• Dockerfile　ではデフォルトのシェルはsh
• shではsourceは実行できない

対策１：デフォルトのシェルをbashに変更

• デフォルトのシェルをbashに変更した SHELL [/bin/bash,-lc]

Dockerfile でasdf が実行できない

• RUN asdf　に失敗する
  • asdfが見つからない
• しかしDocker内部ではasdfを実行できる

原因

• DockerfileではRUNごとに異なるシェルが実行される

効果がなかったこと

1. 同一のRUNでsource ~/.bashrcとasdf install を実行
   1. asdfが実行できない
2. bash/execでbashを再起動
   1. asdfが実行できない

最終的な対処

• apt install python3

感想

• Dockerとasdfと何重にも仮想環境を重ねることにどれだけの意味があるだろうか？

参考資料

• Can install asdf inside Docker container, but not at build time via Dockerfile

poetry add torch でパスが通らない

• Dcokerfile＋poetry で環境構築をしていた
• poetry add torchでpytorchをインストールした
• import torchでエラー
• cuda周りのパスが通っていないらしい

対処法

• poetry run python -m pip install torch
• poetry.tomlに記述することもできるらしい

参考資料

• stack overflow

女性が求める男性の要素

1. 外敵に対峙する能力
2. 妻と子供に優しい

これらの要素は矛盾するがバランスをとって両立させることが求められる。

また女性によって理想とするバランスは異なるので相手の反応を見て調整すること。

体調の変化

• 胸の痛み
  • ほぼなくなった
• 全般的な不安感、恐怖感の軽減
  • 宅配便
  • 仕事の連絡
  • ラインの連絡
  • 外出
• めまい
  • 頻度や程度が減った
• 時差ボケ
  • 頻度が減った
• 下痢
  • 頻度が減った
  • 心因性のものだった？
• 不眠
  • 特に変わらず
• 低体温
  • 変わらず
• 目の周りが荒れる
  • 皮膚科で薬を処方してもらう
• 手足の冷え
  • 筋トレ、入浴剤で改善せず
• 感情の起伏
  • 物事に対して自然と感じるものができてきた
  • 時間差があったりカウンセリング受けた時に改めて自覚するなどまだ早さが足りていない

できるようになったこと

• 病院に行くハードルが下がった
  • 体調不良を我慢する程度が改善した
• 原因不明の不安感、恐怖感に対して客観的に把握することができた
  • 不安に対して客観的にその原因が明確であるかを確認できるようになった
• 体調不良を自覚できるようになった
  • しんどいと自然に思うようになった
  • 一方で何がしんどいかは不明瞭
• 筋トレ、ラジオ体操など定期的な運動習慣
• 絵や写真に対してイメージを結びつけるようになった
  • デッサンの成果物を見返す時間が増えた

わかったこと

• 自傷行為の延長としてラインの連絡がたまるようにしたがる
  • ラインに対して恐怖感を感じるため
• 仕事が手についてないことは病気の症状だと自覚できるようになった
• 体が日常的に緊張している
  • コロナワクチン接種時に力を抜くように注意されたが自覚はなかった
• 体調不良を把握できていない、自覚できていない
  • 体調不良とその原因は直感的に結びつくものである

清潔感とは

• ここでは清潔感とは何か？というレベルの男性を対象とする。
• 見た目、匂いなどで不快感や無用な勘ぐりをされないための判断項目と理解してほしい。
• 美意識を持って身なりを整えることは参考資料や各種メンズ雑誌を参考にされたい。

清潔感の必要性

• 最低限の社会性を持つことのシグナリング
  • 無用な警戒心を起こすことを避ける
• また無用な嫌悪感を避けることができる
  • 嫌悪感を与えることはある種の加害とも取れる。
  • その場合、相手は反撃してくる。こちらにどのような意図があろうとも。
  • 無用な争いを避けるためにも不必要に嫌悪感を与えることは避けたい。

清潔感の要素

• ここではできるだけ具体的に清潔感という言葉を構成する要素について触れる
• 各要素についてその必要性と対処方法、その予算感について述べる

爪

• 短く切り揃える
  • 理由
    • 女性は手に注目する習性を持つ
    • 例：ネイル
    • 女性の粘膜部に触れる際に傷つける可能性がある
    • 爪の間の黒い汚れが生理的不快感を想起する
  • 対処法
    • 爪を爪切りで毎週切る
  • 予算
    • ~1000円(爪切り)

髪

• 美容院で女性ウケする髪型をリクエストする
• 理由
  • 髪型も社会性や所属先を示すシグナリングの一つである
  • 例：野球部は丸坊主、ドレッドヘアーならヒップホップ、ホテルマンはツーブロックが多いなど
• 対処法
  • 毎月決まったスタッフを指名して美容院へ通う
  • 髪型は髪質、顔の特徴、流行などによって適当な髪型は異なる。予算感や通いやすい店を見つけて馴染みのスタッフを作る。スタッフに相談して髪型を提案してもらう。
• 予算
  • 5000円~(カット)

ムダ毛処理

ヒゲ

• 毎日剃る
• 理由
  • ヒゲを剃ることは現代日本において身だしなみの一環とされている
  • ヒゲを生やすことはアウトロー感や不潔感を演出する
    • ヒゲを利用したスタイリングもある。将来的にヒゲを取り入れたスタイルへと移行することはありうる。
• 対処法
  • 毎日カミソリ、または電動シェーバーを用いてヒゲを剃る。
  • 肌の弱さ、髭の濃さによって適切な手段は異なる。
• 予算
  • カミソリ: 100円~
  • 電動シェーバー: 5000円~
  • シェービングジェルなど: 500円〜

眉

• ムダ毛の処理
• 理由
  • 眉が顔の印象に与える影響は大きい
    • 女性は化粧の一環として眉を剃る、描くは一般的
• 対処法
  • 美容院、眉毛サロンで眉を整えてもらう
  • エチケットカッターで眉周辺のムダ毛を剃る
• 予算
  • 眉毛サロン: 5000円~
  • エチケットカッター: 2000円~

鼻毛

• エチケットカッターで処理する
• 理由
  • 鼻毛が見えていると不快になる人間は少なくない
• 対処法
  • エチケットカッターで鼻毛を剃る
• 予算
  • エチケットカッター: 2000円~

体型

• 筋トレ、バランスの良い食事、十分な睡眠
• 理由
  • 体型維持、姿勢の矯正により良い印象が与えられる
  • 筋トレが世間的に受け入れられるようになった
  • 体型は一朝一夕で改善できるものではないのでまずは他の項目から手をつけると良い
• 対処法
  • 運動習慣の定着
    • 簡単な運動
      • ラジオ体操
        • 肩凝り対策にも良い
        • 特別な練習や器具が必要ない
        • 短時間で終わる
      • 散歩
  • 筋トレ
    • 大きな筋肉を鍛えることで見た目へのインパクトと代謝量の増加を狙う
    • 下半身、背筋、胸筋を主に鍛える
  • 食事内容の見直し
  • 睡眠時間の確保
• 予算
  • ジム
  • 食費
  • 寝具

服装

• シワ、ヨレ、サイズ感のなさは見窄らしい印象を与える
• 対処法
  • マネキン買い(洋服屋で展示されているマネキンのコーディネートをマルパクリする)
    • 服装にも歴史や流行があり、初心者にそうした背景を踏まえたコーディネートは難しい。専門家の知見を利用するのが賢い。
  • 洋服屋の店員にシチュエーションや予算を伝えてコーディネートしてもらう
  • 下着を定期的に買い替える

肌

• 保湿、日焼け止めを利用する
• ニキビ、肌荒れなどは皮膚科を利用する
• 理由
  • 肌のシワやシミは加齢や不健康な印象を与える
  • しかし適切な対処をすることで逆に若々しい印象を与えることもできる
• 対処法
  • 皮膚に問題がある場合には皮膚科へ相談する
  • バランスの良い食事、十分な睡眠、ストレス発散によって
  • 刺激の少ないボディソープやシャンプーを使う
    • 男性用はメンソールが使われていることが多く刺激が多いので避けたい
  • 保湿と紫外線対策
    • 風呂上がり、洗顔後にオールインワンジェルや化粧水を使う
      • 肌との相性があるので複数種類を購入して比較することを勧める。まずはドラッグストアで購入できる安価なもので十分である。
    • 通年日焼け止めを使って紫外線対策を行なう。冬場でも紫外線対策は重要である。
• 予算
  • オールインワンジェル: 1000円~
  • 日焼け止め: 800円~
  • ボディソープ、シャンプー: 1000円~

体臭

• 衣服の更新、ボディソープの見直し、ワキガ治療
• 理由
  • 悪臭は生理的嫌悪感を引き起こす
  • 家庭の洗濯では衣服にカビなどが残り悪臭の原因となる
  • ワキガなど体質的な問題は専門家に相談する
• 対処法
  • 衣服を定期的に買い替える
  • ワキガは専門機関へ相談する

歯のメンテナンス

• 歯が汚いと口臭の原因にもなり、女性がキスを躊躇う理由にもなる
• 歯磨き、フロス、歯医者で定期検診
• 理由
  • 口臭の原因になる
  • 口臭は相手に悪印象を与える
  • 虫歯があると口臭の原因になる
  • 歯が汚いとキスを躊躇う理由になる
• 対処法
  • 歯医者で定期的に歯石落とし、虫歯のチェックを行う
    • 虫歯はセルフチェックができない
      • 自覚症状がある時は症状が進行している
      • 虫歯は基本的に歯を削るしかない
      • 虫歯の治療をするたびに歯が削られる
      • 削られた歯は戻らない
      • 早期対応が望ましい
    • 歯石も家庭の歯磨きでは落ちない
  • 虫歯を予防する
    • フッ素配合の歯磨き粉の利用
    • フロスの利用
• 予算
  • 定期検診: 3000円~
  • フロス: 100円~

より高度な清潔感、あるいは美意識

永久脱毛

• ヒゲやわき、股間のムダ毛脱毛がある。
• ビジネスマンが時短の一環としてヒゲ脱毛を行う動きがあるようだ。

歯列矯正

• 発音や骨格へ与える影響が大きい。
• 金銭的、時間的余裕があるならば歯列矯正を行うのもいいだろう。
• 余談だがアメリカでは歯列矯正をティーンの時期に行うことが多く、フェチの一つとされる。日本でいうセーラー服やブルマに対応するだろうか。

まとめ

• 清潔感という言葉の中身を具体的に説明した
• 手のつけやすいものから始めるとよい

参考資料

• 服を着るならこんな風に
• メイクがなんとなく変なので

• 日本語文章の自動要約について調べたのでまとめておく
• 原文から一部を選択的に抜粋する抽出型と機械翻訳のように対応する要約文を生成する生成型がある
• またウェブで公開されている要約サービスもある

生成型要約

モデル

• DNN　言語モデル
  • BERTの文脈から派生した要約手法が多い
  • BART
    • BERTから文の要約に特化して派生したもの
    • BART(文章要約モデル)は日本語に対応していない
  • T5
    • 学習をすべて自然言語で設定して行うことで複数のタスクへと柔軟に対応する、というコンセプトのモデル
    • T5がhugging face で公開されたモデルをファインチューニングして使うことが割と手軽にできた
    • 要約だけでなく単語の分散表現を得ることにも使える
• 整数計画問題
  • ソルバーで厳密に解くことができる
    • 無償のソルバーはpythonだとpulp, Python-MIPが選択肢になる
    • 式を記述する際の挙動の軽さから私はPython-MIPを勧める
  • 制約条件として文の数、文字数を指定できる
  • 計算時間が短いというわけではない
    • 定式化の問題か？
  • 各モデル
    • 文全体が一つのトピックを扱っていると仮定して、その代表的な文を拾ってくるイメージ
    • McDonaldモデル
    • 最大被覆モデル
    • 施設配置モデル
      • 劣モジュラ最適化問題に帰着できる
      • 文の類似度を計算する必要がある
      • 原論文では単語の重複をスコアとしている
        • ROUGEみたいな
        • ２０２２年現在では文の分散表現を求めることもできるのでそこはケースバイケースで特徴量を選択する
• LexRank
  • 文間の類似度からグラフ関係を計算して、重要な文をランキングする
  • 文字数の指定はできない
  • Sentence Transformersのサイトに実装例がある
    • 日本語に適用するには多少の修正が必要になる
  • 別に文の間の類似度が出せるならSBERTでなくてもいい
    • ROUGE, USEなど

サービス

• イライザダイジェスト
  • ３文に要約
  • 割と内容を理解した出力をする印象
  • 生成型特有のゆらぎが見られる
    • 不自然な箇所に句読点など
• タンテキ
  • ３文に要約
  • 抜粋型か？

参考文献

• 文書要約のための数理的手法