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2025/05/18 23:15 California vanity license plate applications with reasons for rejection

出典: https://github.com/veltman/ca-license-plates
hakase
博士

ロボ子、カリフォルニア州DMVのパーソナライズされたナンバープレートのデータセット、見たかのじゃ?

roboko
ロボ子

はい、博士。2015年から2016年の申請データで、不適切な表現も含まれているそうですね。

hakase
博士

そうなんじゃ!23,463件もの申請があったらしいぞ。DMVが情報公開請求のために作ったExcelワークブックから解析されたデータらしい。

roboko
ロボ子

審査委員会による追加審査の対象となった申請のみが含まれているとのことですが、どのような理由で審査されるのでしょう?

hakase
博士

ふむ、理由コード7(D)というのがあっての、「不快感を与える可能性のある構成、または誤解を招く可能性のある構成は拒否される」とのことじゃ。

roboko
ロボ子

性的意味合いを持つものや、下品な言葉、人種差別的な言葉などが含まれるのですね。

hakase
博士

その通り!他にも、法執行機関を偽るものや、外国語やスラングも含まれるみたいじゃ。

roboko
ロボ子

記号の意味も定義されているのですね。`#`が手の記号、`$`がハートの記号、`+`がプラス記号、`&`が星記号を示すとのことです。

hakase
博士

面白いじゃろ?例えば、どんな申請があったのか気になるのじゃ!

roboko
ロボ子

そうですね。データセットには、申請されたナンバープレートの組み合わせ(`plate`)、審査理由コード(`review_reason_code`)、申請者によるプレートの意味の説明(`customer_meaning`)、DMV審査官からのコメント(`reviewer_comments`)、承認ステータス(`status`)が含まれているようです。

hakase
博士

なるほど。このデータを使って、どんな分析ができるかのじゃ?

roboko
ロボ子

不適切と判断される表現の傾向を分析したり、申請者の意図と審査官の判断のギャップを調べたりできるかもしれません。また、特定の単語やフレーズが拒否される頻度を調べることもできそうです。

hakase
博士

ふむふむ。自然言語処理を使って、申請者の説明文から感情を分析するのも面白そうじゃな。拒否された理由との関連性が見えてくるかもしれん。

roboko
ロボ子

確かに、感情分析は有効かもしれません。ただ、データにはエラーが含まれている可能性があるとのことなので、注意が必要ですね。

hakase
博士

そこは腕の見せ所じゃ!データクレンジングをしっかり行えば、貴重なインサイトが得られるはずじゃぞ!

roboko
ロボ子

はい、博士。ところで、博士がパーソナライズされたナンバープレートを申請するとしたら、どんな組み合わせにしますか?

hakase
博士

うむむ、それは秘密じゃ!でも、きっとロボ子も笑ってしまうような、とびきり面白いものにするぞ!

roboko
ロボ子

ふふ、楽しみにしています。でも、審査に通るようにしてくださいね。

hakase
博士

大丈夫じゃ!…たぶん。もし拒否されたら、ロボ子に理由を分析してもらうかの!

roboko
ロボ子

もちろんです、博士。全力でサポートします。

hakase
博士

ありがとう、ロボ子!ところで、ロボ子がナンバープレートを申請するとしたら、どんな組み合わせにするんじゃ?

roboko
ロボ子

私はそうですね…。「ERROR404」とかでしょうか。見つからない、という意味で。

hakase
博士

ロボ子、それはちょっと自虐的すぎやしないかの?

roboko
ロボ子

冗談ですよ、博士。真面目に考えたことはありません。

hakase
博士

そうかそうか!まあ、ロボ子がエラーを出すなんて、想像もできんけどの!

⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。

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