皆さんこんにちは お元気ですか。私は二郎食べたいと思ったり、思わなかったりです。 今日はマルコフ連鎖を使って、文章の自動生成を行いたいと思います。 マルコフ連鎖とは？ マルコフ連鎖は、一連の確率変数 X1, X2, X3, ... で、現在の状態が決まっていれば、過去および未来の状態は独立であるものである。（by Wikipedia） いわゆる、過去なんて関係ない、今が大事なんだという思想ですね。数式的に示すと以下の通りです。 まぁコインはいつ投げても50%で裏表が出るのと同じ原理です。今まで裏ばかり出たから次は表といった考えではありません。 データセットの抽出 今回は「小説家になろう」を使ってデータを抽出します。 皆さんの書いた小説からマルコフ連鎖の確率を求めていきます。 小説家になろうではAPIが公開されており、各小節のdescriptionを観察することができます。 今回は、このde
Python関係の記事も増えてきたところで、Twitterのボット的なものを作ってみましょう。今回は圧縮新聞や、しゅうまい、のような一見カオスな文章をつぶやくbotの基礎を構築してみましょう。そのまま使用しても割と面白い結果が得られますのでチャレンジしてみましょう。 Twitter botの制作Twitter Developerへの登録以前も登録の仕方は書きましたがおさらいしておきましょう。 https://dev.twitter.com/ 上記URLに飛んでTwitterのアカウントでログインします。 Manage Your Appsをクリックして今回製作するbotを登録してAPIキーを取得します。 Name：アプリケーションの名前を考えて入れましょう。 Description：アプリケーションの説明です。 Website：ブログやWebサイトのURLを入力します。 Consumer K
マルコフ連鎖とは ひとつ前の状態における情報のみを参考に、現在の状態が決定する 応用例 手書き文字認識 音声認識 マルコフ連鎖による文章生成とは マルコフ連鎖を利用して新しい文章を生成する チャットや Twitter などに存在する「人口無脳」に応用される [ 実例を見せる ] マルコフ連鎖による文章生成をライブラリとして開発 python-markovchains の紹介 読み込ませた文章をもとに文章生成 文章をDBに読み込ませる DBのデータをもとに文章生成 github で公開してます → http://github.com/yono/python-markovchains よのぼっと Twitter 上で動作する Bot → http://twitter.com/yonobot python-markovchains を内部で利用している http://twilog.org/yon
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
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