前回学習させた、ポケモン名を表現するCharacter-level RNNを用いて、ポケモン名っぽい駅名を探します。 select766.hatenablog.com 前回の実験ではCharacter-level RNNを用いてポケモン名っぽい文字列を生成しました。このモデルは、与えられた文字列の自然さ(ポケモン名っぽさ)を判定することにも使えます。 前回の例を再掲すると、モデルは文字列を受け取って次の文字の確率を出力するというものでした。例えばf(サ) => ン=40%, イ=30%, ...、f(サン) => ド=60%, ダ=30%,...というような入出力になります。確率が高いほど自然、すなわちポケモン名っぽいということになります。「サンド」の自然さを計算するには次のようにします。f() => ア=2%, イ=1%, ..., サ=2%, ..., ン=0%のように1文字目にも確率