Raspberry Piに人工無脳搭載してみた - さりんじゃーのプログラミング日記
前回の記事に引き続きRaspberry Piネタ。マルコフ連鎖により文章を自動生成しLCDに出力してみた。 人工無脳とは 考えてるように見えて考えてない。ただ確率に従い文章を生成するプログラム。それでも人間から見ると、意味のある文章に見える文章が生成される。 基本的な生成手順は 元データを形態素解析して形態素毎に分割 マルコフ連鎖により再構成 形態素解析 自然言語で書かれた文を、形態素 (言語で意味を持つ最小単位) ごとに分割し、各形態素の品詞を特定することを形態素解析と呼ぶ。プログラムで自然言語を扱う場合、よく使われる技術の一つ。細かいことはWikipedia でも見てください。 日本語の形態素解析を行うためのツールは以下の様なものがある。 MeCab bi-gram マルコフモデル 学習モデルはCRF ChaSen 可変長マルコフモデル 学習モデルは隠れマルコフモデル(HMM) KyT
かぜきょうの部屋の隅のあたり。 Botに感情値をつける
さて、定期的に大幅に書き直しをするBotですが、今回もまた色々書き直したついでに新機能付けました。 いや、新機能付けたついでに書き直したのか。 今回は、入力から感情を判断する機能です。 大雑把に言うと、文章から愛情の度合いを算出します。 「君の事を愛してるよ！」 -> 100% 「俺は君の事が嫌い」 -> 0% みたいな感じになると嬉しいわけです。 どんな利用価値があるかと言うと、いつも好き好き言ってくれる人には、優しく会話したいので、そういう用途に利用します。具体的には、愛情の度合いを算出した後に、それを溜め込んで、いつもどんな風に接してくれているのかをBotが参照できるようにしました。 ここからは技術の話。 どうやって感情を判別しているのか？ ですが、ぶっちゃけただの教師ありニューラルネットワークです。 ニューラルネットワーク - Wikipedia ニューラルネットワークを全く知らな
ししゃものソース
#!/usr/bin/env ruby # # sixamo.rb # $Id: sixamo.rb,v 1.52 2007/03/05 08:31:23 hori Exp hori $ # $KCODE = 'e' # for ruby 1.6 unless [].respond_to?(:sort_by) module Enumerable def sort_by self.collect {|i| [yield(i), i]}. sort {|a,b| a[0] b[0]}. collect! {|i| i[1]} end end end unless [].respond_to?(:inject) module Enumerable def inject(v) self.each do |elm| v = yield(v, elm) end v end end end class
xe-kdoo(2005-04-18)
>> [Memo][Firefox] Tab Mix の中の人も大変だな タブ回りの Extension である Tab Mix の開発者が代わるよ、という話。 As a non-coder, I am not able to maintain Tab Mix which is become more and more complex. >> [Sixamo] ししゃもを偲ぶ 忘れないうちに、ししゃものアルゴリズムの概要を書いておこう。 というかすでにかなり忘れているので、「Yet Another ししゃも」のアルゴリズム 、なんだけど。 記憶・学習 文章の学習 聞いた文章は、全てそのまま覚えておきます。 とりあえずこの時点では、何も加工はしません。 注目語*1の学習 入力が一定量たまったら、ししゃもはその中から「注目語」を 探し出し、それを覚えます。 基本的に、ししゃもが知っている*
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
メカウーサー（twitter bot）誕生秘話(2)
Mecha Lady Shogi (GPGPU/NonGPGPU based japanese chess playing program), and the twitter bot @mechawooser だいぶ間が空いてしまいましたが、メカウーサー誕生秘話その２です。 今回は特にメカウーサーの実装についてお話したいと思います。 メカウーサーのエンジンはいわゆる「マルコフ遷移」を使ったタイプのエンジンです。 他にも保存している発言の名詞、動詞などを入れ替える方式がありますが、あえてメカウーサーではマルコフ遷移のエンジンにこだわっています。 初めてマルコフ遷移という言葉を聞いた方に、簡単にその原理を説明します。 ある単語「例：メカウーサー」とその次の単語「例：は」（助詞とします）の間には、共に共起しやすい（一緒に出やすい）２単語もあれば、逆に一緒には出にくい２単語の場合もあります。 そこ
先日のyuka_の奴スライド作ってみた - White scenery @showyou, hatena
特に発表の予定とかはない(自分にその元気はないし、もうちょい手直ししたい)ですが、考えを整理したい意味で置いておきます。 ちょっとslideshareの張り方忘れたというかうまく行かないので、下のリンクから適当に飛んでください。 YukaView more presentations from show you.
GitHub - showyou/hama_db: はま/DB仕様版
twitter chatter bot source: hama, donsuke, yuka_ needs:simplejson, sqlalchemy, mysql5, Tweepy(new!) 1. Install above library. 2. Modify config.json.sample for your enviroment, save config.json. (You need OAuth consumer token/secret) 3. Change exec_path for youe enviroment: crawler/crawler.py, analyzer/(quick)analyzer.py, generator/(quick)generator.py 4. Set up stored procedure: mysql -u hoge -p db
SIG-WI2 twitterにおける、人工無脳との インタラクション
しかしこんなプログラムでも で、実際に間違えられたのがこのELIZA limechatあたりの画像。閉じられた空間を表現 twitter/クライアントの画像。大量の他人とそこに紛れた無脳 アンケート1だと判定するには少なすぎるので、別の機会に採ったアンケートを紹介します。こちらも収集条件は一緒です。 SIG-WI2 twitterにおける、人工無脳との インタラクション - Presentation Transcript twitter における、人工無脳との インタラクション 宵 勇樹 発表の流れ 人工無脳とは twitterとメッセンジャー、チャットの違い 実験：人工無脳の投入 結論 今後の課題 人工無脳とは 人工知能と対比されたプログラム 人と会話 実装が比較的簡易 if re.search( input_string, u“こんにちは”): return u“こんにちは”
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恋するプログラム ～Rubyでつくる人工無脳
https://www.evernote.com/shard/s70/sh/71947f67-ee6c-405f-92a2-1d64fd631639/2d9397138827808cbc21c36c9389f642
人工無脳『精霊石』試作D型 version 2.22 仕様
http://halmidi.com/doc/nisehorn/index.php?%E6%A9%9F%E8%83%BD
http://ll.jus.or.jp/2008/slides/6/showyou.pdf
人工無脳ししゃも (Sixamo)
人工知能授業における人工無能作成
人工無脳のアーキテクチャ
Yuka
ぼくのかんがえた さいきょうのじんこうむのうをつくるためのつーる - White scenery @showyou, hatena
ha_ma, donsuke, yuka_ら人工無脳の元となってるソース - White scenery @showyou, hatena
