マルコフ連鎖による自動文章生成 - dogmap.jp
hiromasaさんが作成した WordPress プラグイン WordPress Related Post for Japanese が生成する形態素解析の結果を利用して、マルコフ連鎖による自動文章生成をやってみました。 「Yahoo!のAPIを利用してマルコフ連鎖で文章生成(php)」と「人工無脳は考える:学習ブロック入門編」を参照させていただきました。 マルコフ連鎖についての詳しい説明はリンク先をご覧ください。 今回は、形態素解析された結果を元に三階のマルコフ連鎖で生成してみました。 ただし、単語のつながりだけを見ていて接続はランダムなので、生成された文章は変です。 ちゃんと使用するにはチューニングが必要ですね。 # 素人がちゃちゃっとつまみ食いしても、精度の高いものはできませんね (^^; スカイ・クロラ The Sky Crawlers を食わせてみて生成された文章がこちら。 戦
学習ブロック入門編
next:計画ブロック入門編 >> Next Session:人工無脳の条件 人工無脳はチャットの内容を記憶し、それを再構成することで会話を行なうふりをする。近年では自分が属しているチャットだけでなく、ニュースサイトのテキストなども収集して学習する人工無脳も多い11こうさぎ、酢鶏など。チャットやRSSから得られた文字列を必要な形式で記憶することが学習ブロックの目的である。人工無脳の学習アルゴリズムは文の再構成アルゴリズムと一体になっている場合が多いのだが、あえて切り離して議論することで組み合わせの自由などを考えることができるようになる。そこで、ここでは学習、すなわち入力文字列を記憶に変換するアルゴリズムについてのみ考えよう。 マルコフ連鎖 以前から注目されているアルゴリズムに、C. Shannonによって1948年に発案されたマルコフ連鎖によるテキスト生成(Markov text gene
粒子フィルタ - Wikipedia
この項目「粒子フィルタ」は途中まで翻訳されたものです。（原文：en:Particle Filter 15:26, 20 September 2007） 翻訳作業に協力して下さる方を求めています。ノートページや履歴、翻訳のガイドラインも参照してください。要約欄への翻訳情報の記入をお忘れなく。（2007年10月） 粒子フィルタ（りゅうしフィルタ、英: particle filter）や逐次モンテカルロ法 (ちくじモンテカルロほう、英: sequential Monte Carlo; SMC)とは、シミュレーションに基づく複雑なモデルの推定法である。1993年1月に北川源四郎がモンテカルロフィルタの名称で[1]、1993年4月にN.J. Gordonらがブートストラップフィルタの名称で[2]同時期に同じものを発表した。 この手法はふつうベイズモデルを推定するのに用いられ、バッチ処理であるマルコフ
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