授業の課題．NMFによって空耳しやすい基底を取り出そうとした．
- 元データ：data_refined.csv
- コードで日本語化したもの：data_preprocessed.csv
- それをさらに手作業で日本語化したもの：data_preprocessed_by_hand.csv
- 英語の発音記号(IPA表記)を追加したもの：data_preprocessed_by_hand_add_ipa.csv
- 英語楽曲のみに絞ったもの：data_preprocessed_by_hand_add_ipa_dropped.csv
- 発音表記のベクトルにしたデータ行列：ipa_matrix.csv
日本語の発音表記はそのままipa_matrixに埋め込んだ
- データの前処理：make_data.ipynb
- NMFを用いてデータを分析：NMF.ipynb
空耳しやすい英語の発音と日本語の発音のセットがあるという仮定をおいた．
データは単語から発音記号に変換したものを用いた．
データを扱いやすくするために，1つのデータ(英語の発音記号とそれに対応する空耳日本語の発音記号)を，要素数が発音記号数(71)のベクトルに変換したものを用いた．
英語の発音記号と日本語の発音記号の共起をNMFを用いて取り出した．
その結果を用いて，NMF.ipynbのplot_soramimi()では，ターゲットの楽曲の発音記号を入れると再構成誤差が一番小さくなるところを取り出す．