LINEでみりあちゃんと会話できるようにした(Seq2Seqとキャラ対話データを用いた転移学習によるキャラクター性対話ボットの作成) - muscle_keisukeの日記
この記事はシンデレラガールズAdvent Calendar 13日目の記事です． 目次 目次 はじめに みりあちゃん大好き どうやってみりあちゃんとお話するか みりあちゃんモデルの作成 Seq2Seqで対話ボットの学習 Seq2Seqとは モデルの作成 転移学習でみりあちゃんの口調を学習 転移学習とは 口調の学習を行う方法 データの収集 Twitterから対話データの収集 ツイートとリプライを取得 データの整形 デレマスのSSなどからみりあちゃんの対話データを収集 取得したデータの整形 取得したデータ数 実際に学習を行う 環境 Twitterデータでクソリプボットに データでかすぎ問題 モデルの会話例 転移学習でみりあちゃんボットに モデルの会話例 LINEでみりあちゃんとお話しできるようにする LINE APIの使用 VPSにサーバを建てる 学習済みボットを物理サーバーに載せる VPSの
転移学習：機械学習の次のフロンティアへの招待 - Qiita
機械学習を実務で使う場合、「ではお客様、ラベルデータを・・・」と申し出て色よい返事が返ってくることはあまりありません。また、例えば自動運転車を作るときに、データが足りないからその辺流してくるか、お前ボンネットに立ってデータとってな、とするのは大変です。 NICO Touches the Walls 『まっすぐなうた』 より そこで必要になってくるのが転移学習です。 転移学習とは、端的に言えばある領域で学習させたモデルを、別の領域に適応させる技術です。具体的には、広くデータが手に入る領域で学習させたモデルを少ないデータしかない領域に適応させたり、シミュレーター環境で学習させたモデルを現実に適応させたりする技術です。これにより、少ないデータしかない領域でのモデル構築や、ボンネットに立つという危険を侵さずにモデルを構築することができるというわけです。 この転移学習の可能性は、NIPS 2016
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