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現代魔法(nearly equal 情報技術)を勉強中な人のメモ(チラシの裏)
/ 2017/08/21 (Mon) / 編集
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/ 2008/09/06 (Sat) / 編集
人工無能の春日さんですが、とりあえず「ログ型」「辞書型」「マルコフ連鎖」のうち「マルコフ連鎖」と「辞書型」を作ってみた

少し説明書いてみるが解釈が間違っていないことを祈る、、、

マルコフ連鎖

入力された文章を形態素解析して単語に分割ー>連鎖テーブルを作る
  1. 形態素解析を行う
  2. 「学校は好きだけど、課題は嫌いだ。」->「学校/は/好き/だ/けど/、/課題/は/嫌い/だ/。/」
  3. 連鎖テーブルを作る
  4. 学校
    好き
    好き
    けど
    けど
    課題
    課題
    嫌い
    嫌い
  5. 連鎖させる
  6. まず「学校」を選ぶと次は「は」になる、「は」の次は「好き」と「嫌い」の二種類があるので適当に「好き」を選ぶ、「好き」の次は「だ」、「だ」の次は「けど」と「。」があるが適当に「。」を選ぶ、「。」の次は何もないので終了
    そうすると「学校は好きだ。」という新しい文章ができる。

そんな感じのもの、もちろん超簡易版だけどねw 入力する文章が長いほど複雑な文章をしゃべってくれる
会話にならない確率高い、コントロール不能、実装は簡単。

辞書型

「Aと言われたらXと答える」という辞書を用意しておく方法。
絶対に会話になるが、あらかじめ用意された辞書の内容しかしゃべれない、、、会話を長く成立させるにはとんでもない量の辞書が必要なので大変。逆に言うと管理者が意図していない事はしゃべらないのでコントロールが楽。

ログ型

過去の会話ログを使って返事する、たとえば三日前に「おはよう」「今日は晴れたね」という会話があれば「おはよう」と言われたときに「今日は晴れたね」と返事をする
会話すればするほど自動的に頭が良くなるが、荒らしにあうとたいへんなことになる。会話ログを監視していればコントロールできるけどめんどい、、、



ま、ハイブリット方式が一番いいんだけどね!まずはお試しってことで。
基本は辞書型、会話ログを解析して辞書を追加したりネットで検索してきて辞書を追加したりするといい感じになるらしい。
あとよく使われてるのが「あなたは{形容詞}です。」とかにしといて形容詞のテーブルを別に用意しておくという手法、そうするとランダムで「あなたは綺麗です」「あなたは小さいです」などいろんなことをしゃべってくれて辞書登録の手間が省けるというもの。


さてと、次はきちんとデータベースでやってみるかな?DBIめんどくさそうだがww


そういや最近NOSとかアンチたんをどっかの職人が作ってるんじゃないかなぁとか思って探している訳だが、もういっそのこと自分で作った方が早いかな? 実用性はガン無視で(笑)

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