GPT Index で専門知識を必要とする質問応答チャットボットを簡単作成｜npaka｜note
「GPT Index」を試したので、まとめました。 1. GPT Index「GPT Index」は、専門知識を必要とする質問応答チャットボットを簡単に作成できるライブラリです。 同様のチャットボットは「LangChain」でも作成できますが、「GPT Index」は、コード数行で完成してお手軽なのが特徴になります。 2. ドキュメントの準備はじめに、チャットボットに教える専門知識を記述したドキュメントを用意します。 今回は、マンガペディアの「ぼっち・ざ・ろっく！」のあらすじのドキュメントを用意しました。 ・bocchi.txt 【注意】ドキュメントが大きいと、OpenAI APIの呼び出しも多くなるので、コストを注意する必要があります。 3. Colabでの実行Google Colabでの実行手順は、次のとおりです。 (1) パッケージのインストール。 # パッケージのインストール !p
雑談のためのチャットボットを深層学習自然言語処理モデル（T5）で作る - Qiita
はじめに 普段ニュースサイトや機械学習関連のプロダクトを開発している中村と申します。 もともと大学院まで機械学習を研究しており、最近は自然言語処理が流行っているというニュースを聞きつけて、ずっと興味を持っていました。 （会社のお金で機械学習を勉強したいという願いが最近叶いました。） リモートワーク寂しい問題 最近のコロナ禍により、例にもれず弊社もリモートワークが盛んに行われ、現在ではリモートワークが当たり前になっています。 しかし、もちろん業務は円滑に進むのですが、コミュニケーションの量も少なくなることもまた事実。 ただし、チームメンバーの時間を雑談で奪うのも何か気がひける・・・。 こういうときはエンジニアリングの力で解決するのが、エンジニアという生き物ですよね。 そこで、今回は深層学習による自然言語処理モデルで、雑談のためのチャットボットを構築してみます。 深層学習時代の自然言語処理 今
初心者に捧げる対話システムの作り方 - Qiita
はじめに こんにちは。Hironsanです。 3月から4月にかけてLine, Facebook, Microsoftと各社がBot開発用プラットフォームを発表して以来、爆発的な数のBotが登場しています。実にFacebook Messengerだけに限っても2016年7月時点で1万1000超のBotが稼働しています。 しかし、これらのBotのほとんどは単純な一問一答型のシステムであり、対話システムと言えるものではありません。これでは徐々にユーザの嗜好を聞き出すような対応を行うことはできません。 そこで今回は、対話の履歴を考慮したレストラン検索対話システムを作り、最終的にはBotに組み込んでみたいと思います。完成イメージとしては以下のアニメーションのようなものを作ることができます。 具体的には以下のステップで作成します。 簡単なパターンマッチ おうむ返し 対話状態を保持したレストラン検索対話
名大会話コーパス
『名大会話コーパス』は，科学研究費基盤研究(B)(2)「日本語学習辞書編纂に向けた電子化コーパス利用によるコロケーション研究」 （平成13年度～15年度 研究代表者 大曽美恵子）の一環として作成された，129会話， 合計約100時間の日本語母語話者同士の雑談を文字化したコーパスです。 現在は国立国語研究所に移管され，文字化テキストなどを公開しています。 ご利用にあたって 『名大会話コーパス』を利用した研究成果等を発表される際は，必ず以下のいずれかの文献の情報を明記してください。 藤村逸子・大曽美恵子・大島ディヴィッド義和、2011 「会話コーパスの構築によるコミュニケーション研究」 藤村逸子、滝沢直宏編『言語研究の技法：データの収集と分析』p. 43-72、ひつじ書房 Fujimura,Itsuko, Shoju Chiba, Mieko Ohso, 2012, Lexical and G
対話分野の研究をしたいときに気をつけたいこと - Qiita
対話システムの研究、人気が出てきましたね 身近なものに対話システムを組み込もうとする流れが来ているのか、機械学習の性能向上や、データの充実などの研究地盤が整ってきたのか、対話システムの研究が暖かみを帯びてきました。 私はここ数年対話系の研究面白そうだなぁとなり、昨年度辺りから(突発的に卒業研究をしなければならないという話もあり)論文読みや実験を行っているのですが、この研究・発表など大変苦労したので、同じ轍を踏まないようにここに色々書いておこうと思います。 尚、この分野は皆さんが想像している以上に広いので、どんなに頑張ってもこの手の解説は一説の域を出ることができないことを補足しておきます。(逆に、これが対話分野の研究のすべてだ！と言っているテキストなんかは注意したほうが良いと思います。自分は大分痛い目を見ました。) 補足や追記・追記依頼はご自由にどうぞ 目次 どのような研究分野なのか どのよ
PyTorchではじめるチャットボット - Qiita
対象読者 チャットボットを作成したい方 QRNNがどの分野で適用可能か知りたい方 PyTorchを試してみたい方 はじめに Chainerで学習した対話用のボットをSlackで使用+Twitterから学習データを取得してファインチューニングがおかげ様で人気な記事になっているのでPyTorchを使用して同様のチャットボットを作成しました。 チャット例 システム構成 システム構成の違いは事前学習なしで学習している点です。それでも動作したQRNNはかなりのパフォーマンスを発揮できることが期待できます。 以前の構成 今回の構成 手法 QRNN RNN: 過去の情報を利用して学習するため長い文章生成やセンサーデータなどに対して有効に働くが構造上、過去の情報を使用するため並列化処理が難しい。 CNN: RNNに比べて並列化が容易であり、自然言語の分野にもいくつか適用されてきているがRNNと違い過去の情
初学者によるチャットボットの作成 - Qiita
1.はじめに 今回 Aidemyのpremium planで三か月の間、自然言語処理を学びその知識の定着、復習の意を込め成果物として深層学習によるチャットボットを作成してみました。 Qiitaによる投稿も初めてですので拙い文章だとは思いますが、それでも良い方はご覧ください！ 2.使用環境 今回は処理するデータ量が多いためGoogle Colaboratory環境で、無料で使えるGPUを使用しました。 フレームワークのバージョンは以下の通りです。 ・janome 0.4.1 ・torchvision 0.7.0 ・torchtext 0.7.0 ・PyTorch 1.6.0 3.記事の内容 タイトルにもあるように、今回は会話の入力に対して、深層学習を用いて応答を予測し出力させるモデルを構築し、ノートブック上で繰り返し会話できるボットを作ることを目標にコーディングしました。
transformerで自然な会話ができるボットを作った | せかいらぼ
新しいtransformerモデルで学習した記事があるのでそちらも参照して下さい:https://sekailab.com/wp/2019/03/27/transformer-general-responce-bot/ (2016-12-11 追記) この記事で紹介している学習済モデルは、現行のchainerのバージョンでは使用できなくなっているので、chainer 1.4.1 をインストールしたdocker imageを使う方法を追記しました。新しく学習される方は最新のchainerを使うことをおすすめします。 コードを理解する程度のスキルがあればDeep Learningが使える世の中になっているので、試しに自然な受け答えが... チャットボットのタスク チャットボットと言われるもののタスクはNLP的に分解すると以下のようなものかと思います: 質問回答: 問いかけに対して答える 文章生
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Chainer-Slack-Twitter-Dialogueを動かすまでに試行錯誤したメモ | 我流天性 がらくた屋