新形態素解析器JUMAN++を触ってみたけど思ったより高精度でMeCabから乗り換えようかと思った話Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
形態素解析からのマルコフ連鎖、PythonでTwitterのbotベースを作ってみよう - 合同会社ジリキ
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
Python のマルコフ連鎖ライブラリとその活用方法（Twitter Bot) - yono.co
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
【エヴァンゲリオン】アスカっぽいセリフをDeepLearningで自動生成してみる - Qiita
はじめに エヴァンゲリオン20周年おめでとうございます 加えて、アスカの誕生日もおめでとうございます。(4日遅れ) Twitter Bot等でも使われている、文章の自動生成を流行りのDeepLearningの1種であるリカレントニューラルネットワーク(以下:RNN)を使ってやってみました。 データ集め 何はなくともまずはデータが無いと始まりませんね。 書き起こしも覚悟してましたが、アニメ全セリフをまとめてあるありがたいサイトが有りました。感謝。 こちらから全セリフを抽出しました。 セリフのフォーマットはこんな感じで、キャラ名 「セリフ」になってます。 放送「本日、12:30分、東海地方を中心とした関東中部全域に特別非常事態宣言が発令されました。住民の方々は速やかに指定のシェルターに避難してください」 放送「繰り返しお伝えいたします…」 ミサト「よりによってこんな時に見失うだなんて、まいった
DMM API・MeCab・マルコフ連鎖でAV作品の紹介文を自動生成 - Qiita
#電子書籍「人工知能ポルノ」出版 人工知能ポルノ: コンピュータが書いたエロい文章 本記事の生成結果を電子書籍にしました。200~400文字程度の文章を100編掲載しています。 ご興味のある方はどうぞ! 自動生成してえ こちらの記事に感銘を受けた。自分も何かやってみたいと思ったが、DeepLearningを用いての自動生成はハードルが高く、まずはマルコフ連鎖を使って自動生成してみようと思った。 【エヴァンゲリオン】アスカっぽいセリフをDeepLearningで自動生成してみる そうだ!AVだ! 自動生成にはデータが必要。自分はアニメがわからんので、エヴァンゲリオンの真似をしてもテンションがあがらない。自分のテンションがあがるものは?...すぐ思いついたのがAVの紹介文だ。 AV紹介文のメリット 120字程度でデータが多そう? タイトルと比べれば生成する文にバリエーションが出そう 人を興奮さ
進撃の巨人を読んだことない人がデータだけでキャラを推測してみる - あんちべ！
はじめに 最近超人気の漫画として私のTwitter TLを賑わす作品、その名も「進撃の巨人」。 これだけ人気なんだからきっと面白いに違いないのですが、 なんか絵が怖そうだし、人がバンバン死んでてグロいっぽいという噂を聞くので、 なんとか漫画を読まずに、それでいて進撃の巨人のキャラについては知りたい、 そう願う潜在的進撃の巨人ファンも全国に70万人くらいいらっしゃると思います。 そこで、データから進撃の巨人にどんなキャラが登場するか推測してみましょう。 扱うデータとして、pixivのタグ情報を利用します。 商品レビューコメントなどとは違い、ファンの創作活動がダイレクトに反映されるサービスなので、 そこに付与されるタグ情報は、ファンの熱（過ぎる）いメッセージが込められているに違いありません。 今回、以下のような縛りを入れています。 1．勿論原作は見ない 2．pixivのタグ情報は参照するけど、
「圧縮新聞」を作った - phaの日記
僕は昔からロボットがロボットなりに変な文章を生成して喋ったりする人工無脳とかそういう仕組みが好きで、最近はそのへんの仕組みを勉強していました。それで大体仕組みの基本はわかったので簡単なスクリプトを書いてみたよ。 圧縮新聞 このスクリプトはウェブ上にある新聞社とかのニュースの文章を元にして、バラバラにして圧縮してまとめた文章を作るので、ざっと眺めるだけでその日起こった事件の全体が何となくわかるかもしれません。リロードするたび文章は変わります。 生成例 しょうゆ・みそ業界大手のＮＯＶＡ（大阪市）が入った郵便小包は、北朝鮮の鉄道網を連結する計画だったらしいことが２１日、わかった。タンクに灯油を補給した。検案の結果、財政難などをほとんど与えずに６者協議の外相会議の早期再開に期待を表明した国と製薬会社に賠償を求めた。その後、死亡した。 しくみ こういった人工無脳みたいな文章生成をするには形態素解析と
テキスト解析:日本語形態素解析API - Yahoo!デベロッパーネットワーク
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[Python][Mecab]ubuntu環境にmecabをインストールする方法![[Python][Mecab]ubuntu環境にmecabをインストールする方法](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1ef26f6cb4349557952890dbe3e567f7f98dc151/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fgithub.githubassets.com%2Fassets%2Fgist-og-image-54fd7dc0713e.png)