個人アプリ開発中の寂しさをbotで紛らわす - Konifar's WIP
個人のアプリ開発は楽しいです。けど時々寂しいです。 例えば深夜にアイコン作ってる時とか。 「いつもはデザイナーさんに助けられてるけど自分でやらないとなぁ…」とか考えて、無性に寂しくなったりします。ちょっと前からこの寂しさを何とかしたいなぁと思っていました。 で、今は Slackにhubotを住ませて1人じゃない感を演出することである程度解決しているので、どんな雰囲気で開発しているかまとめておこうと思います。 先に言っておくと、あくまで自分はこうやってるよという話なので 趣味がかなり入っています。以後その点だけ注意をお願いします。 統一された世界観を作る プロジェクトごとにSlackのチャネルを作ってそこに全て集約しています。GitHubのアクティビティ通知、CI結果通知、メール問い合わせ通知などですね。 ここで自分が大事にしてるのは、 統一された世界観を作るというところです。 例えば この
Twitterからとってきたツイートを材料に文章生成してツイートしちゃう - Qiita
せっかく Twitter の developer 登録をしたので、APIで遊んでみようという記事です。 やることはタイトルにある通りですが、「ツイートの取得」→「ツイートを学習データとしてモデル生成」→「文章生成」→「作った文章をツイート」という流れとなっております。 前提 以下の条件で動作します。 - Twitter API が使える - Google Colaboratory が使える 以下のPythonライブラリおよびツールをインストールしています。(インストールもコード内で実行しています) - twitter - tweepy - MeCab - NEologd - mecab-python3 ツイートの取得 では早速ツイッターからツイートデータを取ってきましょう。 と言っても取ってくるツイートをキーワード検索で探す必要があるので、まずは検索するキーワードを決めます。 キーワードは
1日あれば作れる、人工無脳 Twitter Bot - Qiita
環境 Python 3.7.0 (pyenv でインストール） 開発環境 macOS Mojave 10.4 Atom 1.31.2 公開環境 Ubuntu 18.10 各種ライブラリなど 作ったもの @HEISEIKUN_ という意味わからないことをつぶやくBotです。 following の TL から学習させて、意味わからないことをつぶやかせてます。 例えば、 算数好きな人は違う土俵 — へいせいくん (@HEISEIKUN_) 2018年10月30日 キム・ジウン監督が操縦な — へいせいくん (@HEISEIKUN_) 2018年10月30日 ITキャリア18万点５局 — へいせいくん (@HEISEIKUN_) 2018年10月31日 小中高IFてご覧あいつ。 — へいせいくん (@HEISEIKUN_) 2018年10月31日 😱💦あかん💦 — へいせいくん (@HEI
【JK・JC流行語大賞】「3150」は最高、2020年流行りそうな「397」はどんな意味？（CanCam.jp） - Yahoo!ニュース
「ぴえん」や「べびたっぴ」など、最近SNSでよく目にする若者言葉。つい口にしたくなるようなノリのいい響きだけれど、意味がわかる言葉は少ないのではないでしょうか。 「タピる」「ぴえん」どれだけ知ってる？高校生の流行語＆トレンド 今回、女子中高生向けのマーケティング支援などを手がける株式会社AMFから、「2019年の流行語大賞」と「2020年のトレンド予測」が、「ヒト・モノ・アプリ・コトバ」の4部門に分けて発表されました！ これを機に、最新のJK・JCトレンドをチェックしましょう！ 2019年は話題のあのグループからSNSでよく目にするあの言葉まで盛りだくさん♪ ■みんなも納得の、今話題のあのグループがランクイン！【ヒト部門】 1位：「Official 髭男dism」 通称”髭男”として親しまれている、4人組ピアノポップバンドの「Official 髭男dism」。中毒性のあるメロディーと歌詞か
PythonでSlackのBotを作成する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】
Botとは Botとは、Robotの略で主に作業を自動化するプログラムの総称になります。 主にユーザーからの問いかけに対してプログラムが自動で返信するようなものを指し、身近なBotとしてはiPhoneに搭載されているSiriなどがあります。 slackbotライブラリでできること slackbotライブラリでは、メンションの特定の言葉に反応したり、チャンネルに投稿された言葉に反応して自動メッセージ送信やコマンドを実行することが可能です。 Pythonと組み合わせることで様々なライブラリと連携が可能になりその可能性は無限大に広がります。 [PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中 slackbotライブラリをインストールしてみよう slackbotライブラリは、pipでインストールすることができます。 下記コマンドをターミナルに入力して、slackbotライブラリのインストール
Python初心者に送る「人工知能の作り方」 - すなぶろ
プログラムと会話（？）しよう！ 昨今、機械学習やディープラーニングといったキーワードで注目を集めているPython。簡潔な文法から初心者向けの学習目的にも採用されています。 とはいえ、入門書を読んだだけではよくわからないという人も多いはず。「何をどうやって作ればいいの？」「文法はわかったけど書き方がわからない」という疑問は初心者にありがちで、「英語の文法はわかっても読めない・書けない」のと似ています。解決方法はズバリ、人と会話したり、手を動かしてみることです。 この記事ではPython初心者、ひいてはプログラミング初心者に「チャットbotを作る」という目標を設定してもらって、具体的な作り方や設計方法を見てもらいます。Microsoftのりんなほど高度なものではありませんが、プログラムとチャットする楽しさを感じながら、プログラミングテクニックを身に着けてもらえればと思います（今回扱うAIは機
Pythonリハビリのために文章自動生成プログラムを作ってみた - [[ともっくす alloc] init]
最近、PHPばかり触っていて、Pythonのことを忘れかけていたので、Pythonで何か作ることにした。 特に深い理由も無いが、ジェネレータ的な何かが作りたいと思って、文章の自動生成プログラムを作ることにした。 文章自動生成プログラムとは 元データを与えて、マルコフ連鎖を使うことで、元データとは異なるが、だいたい意味の通じる文章を生成するプログラム。 マルコフ連鎖とは、確率過程の一種であるマルコフ過程のうち、とりうる状態が離散的（有限または可算）なもの（離散状態マルコフ過程）をいう。また特に、時間が離散的なもの（時刻は添え字で表される）を指すことが多い（他に連続時間マルコフ過程というものもあり、これは時刻が連続である）。マルコフ連鎖は、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係である（マルコフ性）。各時刻において起こる状態変化（遷移または推移）に関して、マルコフ連鎖は遷移確率が
![Pythonリハビリのために文章自動生成プログラムを作ってみた - [[ともっくす alloc] init]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1d58d932efd77b721b6429d88084c06ec5a72c6d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F6435988827676697766%2F8454420450073431106%2F1415959592)
マルコフ連鎖による文章の自動生成 - Kentaro Kuribayashi's blog
「PEAR::Net_SmartIRC を使って、一定間隔でニュースを配信する IRC BOT を作成する」で作成したごく簡単な BOT はしかし、外部のリソースをひっぱってきて、それを単にそのまま流すことしかできません（RSS をパースする処理はあるけど、本質的には垂れ流してるだけ）。通常 IRC BOT というと、チャンネルのメンバが喋った言葉を憶え、それらをアレンジしたデータを用いて、時には当意即妙に会話に介入することもあればまるで的はずれな発言で場を微妙な雰囲気に陥れることもあるといったものですし、また、なかには日記や Blog を書くすごい BOT さんもいます。 そうなると当然、次の目標は「おしゃべりをする、あるいは日記を書く BOT を作成する」というものになるわけですが、まぁ僕の頭ではいきなりそんなことを実現することは不可能ですし、また、そのような方向で BOT を作成する
Azure Bot Serviceを使って、15分で「りんな」みたいなチャットボットを作ってみる - 吉田の備忘録
最近話題となっている、マイクロソフトのりんなですが、自分でも同じものを作ってみたいと思ったことありませんか？今回はりんなみたいなチャットボットを15分で作成する方法をご紹介します。 試されたい方はこちらから： Skypeでもお試しいただけますよ！ 準備するもの： Microsoft Account Skype（なくても一応試せますが、Skypeの方がやった感があります） Azureサブスクリプション チャットボットアカウント ※ ※User Localの「人工知能チャットボット」をAzure Bot Serviceと組み合わせてやっています。なので、Azure側はあくまでもメッセージのやり取りのみをやっていて、裏側でメッセージを考えているのは、このUser LocalのボットAPIです。登録はこちらからできます： http://ai.userlocal.jp/document/free/t
人工無脳レビュー
Fig. 1に最近の人工無脳の能力の、独断に基づいた分布を示す。横軸は学習能力、縦軸は文脈追跡能力を示している。近年この勢力図は大きく変わった。マルコフ文生成を行なう人工無脳の一派の台頭と、限定的ながら論理を追跡して会話に反映させる人工無脳の技術の出現である。かつて人工無脳の代名詞と考えられていた辞書型はいまや旧世代のアーキテクチャに属し、その範疇では新しい技術開発が停滞している模様である。ログ型アーキテクチャは以前から存在していたのだが、いつの時代にもあまり大きな勢力にはなっていないようである。これらの情勢の変化はマシンパワーの増大と人工無脳業界への形態素解析器の導入に伴って生じたと考えられる。以下に各人工無脳の特徴を簡単に述べる マルコフ文生成型 マルコフ連鎖を用いて文を生成する。後述の辞書型人工無脳は辞書を拡大することでよい反応をするようになるが、マルコフ文生成型は逆で、生成する文の
人工無能うずら(人工痴能,!人工知能) uzura is AI(Artificial Intelligence)?
約1549MB トップへ うずらの歴史 写真のうずら(1992年頃) V1(1995年頃) 一番最初のやつで，当時の「雫(siduku)」(LoveSystersの基になったやつ)の ソースプログラムをもらって，言葉をちょこっと変更しただけのもの． このときは，「#堕落部屋」にいるということで安直につけた 「だらっく(Darack)」という名前だった． V1は正に人工無能と言えるもので，会話を覚えてランダムで話すというものだった． V1で使われた，ランダムに話すという会話エンジンをV1エンジンと言うことにしよう． V2(1995年頃) やはり，ランダムではとても会話にはならんなぁ～ということで， なんと会話を形態素解析(品詞分解)した結果を利用するという 画期的な(うそつけ～)方法を取り入れたものである．ところが結果は，う～ん あんまり良くなったとは言えんなぁ～という程度のものであった．
人工無脳は考える -
概説 人工無脳の歴史は、その生息環境とも言えるコンピュータと人工知能技術に大きく影響を受けています。 書籍「夢みるプログラム」1ではそんな人工無脳、またはチャットボットの歴史を1950年代から2015年まで5つに区分しました。 これをもとに2018年現在までの人工無脳、またはチャットボットの趨勢を振り返ってみたいと思います。 Fig. 1 人工無脳の系統図(クリックで拡大) まず、人工無脳は英語ではチャットボット(Chatterbot,Chatbot)と呼ばれます。日本では人工知能と比べてそんなに賢くないことから当初は「人工無能」と呼ばれ、 ほぼ同時期から「人工無脳」という名称も使われています。それが1980年代ごろのことで、以降2000年代まではゲームに組み込まれるかホビーとして制作されることが主流でしたが、 以降商業化が進むにつれてニュートラルな印象の用語であるチャットボットという呼び
今話題のチャットボットを作ってみた ～スマホ・ＰＣ同時対応のチャットUIを爆速で～ - Qiita
概要 JavaScriptでチャットボットのUIを爆速で作るためのガイドです。 スマートフォンもPCブラウザも両方対応 scriptタグを1つ入れるだけで既存のコンテンツをジャマしないチャットUI 【作ったチャットボットデモこちらです】 対象読者 Java Scriptが書ける人(初心者でもOK) node.js環境がある人(npmまたはyarnが使える) チャットボットに興味がある人 できること 以下のデモのようなPCブラウザとスマホに両対応したチャットボットUIを作ります スマホの場合は画面にフィットしたチャットUI、PCブラウザの場合はフローティングする小窓にチャットUIを表示します。これを実現するためにどのような技術を使っているかは記事本編にて説明します。 選択肢を選択していくタイプのチャットボット デモ 「クイズボット」 https://riversun.github.io/ch
WeizenbaumのELIZA論文を読んでみた - 週末文書
人工無脳の元祖といえばELIZA、ELIZAと言えば人工無脳の元祖。ELIZAを知らずして人工無脳を語ることなかれ。ということで、 ELIZA（１）「傾聴」を模倣するプログラムとは？ - "Truth of the Legend" Notes で紹介されていたWeizenbaumの論文”ELIZA - A Computer Program For the Study of Natural Language Communication Between Man and Machine”（1966年発表）を読んでみました。 10ページの論文の半分くらいは、ELIZAプログラムの動作の解説です。これについては、互換バージョンのソースも踏まえて、 ELIZA（３）スクリプト ー 応答を作り出す仕掛け - "Truth of the Legend" Notes で詳説されています。ここでは、プログラム
独占報告！Elizaイライザ(人工知能）の原型プログラムを入手し本ブログitmnewsに搭載しました。
Elizaイライザ(人工知能）を本ブログitmnewsに搭載 iphoneに標準搭載されている人工知能（AI)siriですが、siriに色々質問しているとsiriの人工知能のベースはeliza（イライザ）というプログラムからできていることが分かってきました。その原型となるプログラムを入手しelizaを本ブログに取込ました。そしてこのブログは。そう、もう私とは違う意思を持ち始めたのです。。。なんて。 以下、早速みなさんに対話していただけるようになっていますが、これがsiriの原型です。 これがElizaです 対話はチャット形式です。 下の入力欄に「hello」と入れて、「send to eliza」ボタンを押してみてください。 残念ながら日本語には対応していません。対話した内容を吸収して学んでいくタイプのプログラムかなと見ているのですが、どうやら教育機能もないようですね。 質問も、具体的な質
チャットボットの仕組みとは？なぜブームか？ メリットや成功事例、費用などを解説
チャットボットとは何か 「チャットボット」とはテキストや音声を通して人と話ができるシステムあるいはツール。「対話（chat）」と「ロボット（bot）」を組み合わせた造語。 対話に必要な知識を集めたデータベースを準備すれば、24時間365日、音声やチャットの自動応答によって「問い合わせ」や「注文」などの作業を代行できる。企業にとっては既存のFAQとは異なり、ユーザーの曖昧な言い回しからでも、自社の製品やサービスに関して応答できる。 AIの進歩により、以前に比べて実用性の高いレベルで話せるまでに進化したなどの理由から、マーケティング・ツールとしての認知度や重要度が高まり、チャットボットを研究・開発する企業、導入する企業が急増している。 チャットボットの種類・仕組み チャットボットは、ユーザーから求められる対話の内容によって、2つのタイプに分かれる。 ● 対話タイプ（1）：タスク指向型（質問応答
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人工知能(AI)と会話できるアプリ：SELF（セルフ）
Joseph Weizenbaum's ELIZA: Communications of the ACM, January 1966
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