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会話術
select766.hatenablog.com
前回はポケモン名を一部に含む駅名を抽出する単純な実験を行いました。今回は、自然言語処理技術を導入してポケモン名をモデル化します。 select766.hatenablog.com モデルの構造として、Character-level Recurrent Neural Network (Character-level RNN)というものを用いました。簡単に言えば、文字列が与えられたときに次の文字を予測してくれるようなモデルfを再帰的に使う手法となります。ポケモン名で例えます。「サンド」「サイホーン」などがいることを考えると、最初の文字が「サ」のとき次の文字は「ン」や「イ」となるのが自然です。それを確率的なモデルで表現すると、f(サ) => ン=40%, イ=30%, ...というような入出力になります。「サンド」や「サンダー」がいるので、最初の2文字が「サン」のとき、次は「ド」や「ダ」が来るの
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