Javakuche yono
- 1. Python の自動文章生成ライブラリ markovchains とその活用方法 (Twitter Bot) について 株式会社オーシーシー?小野裕作 1
- 2. 自己紹介 ? 氏名: 小野裕作 ? 株式会社オーシーシー ? 琉大情報工学科出身 ? github: http://github.com/yono ? 主に python 使ってます 2
- 3. Twitter Bot とは？ ? Twitter: ユーザーが「つぶやき」を投稿する Web サービス http://twitter.com/yono ? Twitter 上で自動的に発言をするプログラム ? 人間の発言を模倣してコミュニケーションを図るタイプ → 人工無脳 ? 自発的に話しかけたり、呼び掛けに応じたり ? すどりが有名 http://twitter.com/sudori 3
- 4. 会話文の作り方 ? Twitter やチャットなどから収集したログを使う ? 開発者自身が手作業で文章を用意する ? マルコフ連鎖を利用して文を生成する →?本発表でのテーマ 4
- 5. マルコフ連鎖で文章生成 ? 単語を順次発生させる ? 次に選択される単語は現在の単語を基に決定される は 今日 現在の単語 これから 5
- 6. マルコフ連鎖で文章生成 ? 単語を順次発生させる ? 次に選択される単語は現在の単語を基に決定される 現在の単語 とても は 今日 これから 6
- 7. マルコフ連鎖で文章生成 ? 単語を順次発生させる ? 次に選択される単語は現在の単語を基に決定される とても は 今日 現在の単語 暑い 7
- 8. N階マルコフ連鎖 ? 単語を順次発生させる ? 次に選択される単語は現在の単語を含む N - 1 個の 単語を基に決定される 現在の単語 とても は 今日 これから 8
- 9. ライブラリを開発 ? マルコフ連鎖による文章生成はとてもポピュラー ? N階マルコフ連鎖に対応させようとすると途端に面倒 ? 日本語文を取り扱う際にも面倒な部分が多々 → python-markovchains の開発 9
- 10. markovchains の機能一覧 1.読み込んだ文章を基に、文章を生成する 2.読み込んだ文章を分解してデータベースに保存する 3.データベースに保存した情報を基に文章を生成する → PostgreSQL, MySQL に対応 4.N階マルコフ連鎖に対応 10
- 11. markovchains の機能について(1) ? 読み込んだ文章を基に、文章を生成する from markovchains import markovchains # library を import m = markovchains.MarkovChains() # instance 生成 text = u””” 親譲（おやゆず）りの無鉄砲（むてっぽう）で 小供の時から損ばかりしている。 ””” m.analyze_sentence(text) # 文章解析 print m.make_sentence() # 文章生成 11
- 12. markovchains の機能について(2) ? 読み込んだ文章を分解してデータベースに保存する from markovchains import markovchains # library を import m = markovchains.MarkovChains() # instance 生成 text = u””” 親譲（おやゆず）りの無鉄砲（むてっぽう）で 小供の時から損ばかりしている。 ””” m.analyze_sentence(text) # 文章解析 m.load_db(‘postgresql’, ‘markov’) # DBMS, DB名を指定 m.db.register_data() # DB に保存 12
- 13. markovchains の機能について(3) ? データベースに保存した情報を基に文章を生成する from markovchains import markovchains # library を import m = markovchains.MarkovChains() # instance 生成 m.load_db(‘postgresql’, ‘markov’) # DBMS, DB名を指定 m.db.make_sentence() # 文章生成 13
- 14. markovchains の機能について(4) ? N階マルコフ連鎖に対応 from markovchains import markovchains # library を import m = markovchains.MarkovChains() # デフォルトだと3階 m = markovchains.MarkovChains(order_num=2) # 2階マルコフ連鎖 14
- 15. 実行例 ? 2階と3階マルコフ連鎖の違い 15
- 16. markovchains の活用例 ? Twitter Bot を作成 ? yonobot (http://twitter.com/yonobot) ? 特定のユーザの発言を定期的にDBに保存 ? Reply に対して返事をする 16
- 17. まとめ ? マルコフ連鎖で文章生成 ? ライブラリがあるといろいろと便利 ? Twitter Bot が簡単に実装できる github でソース公開してます markovchains http://github.com/yono/python-markovchains yonobot http://github.com/yono/py-yonobot 17