探検
人工無脳
単語間の関連性を射としその射の推移を会話から判断してマルコフ連鎖すれば辞書型とマルコフ連鎖型の利点を用いることができる。
単語でマルコフ連鎖するしか能のない奴がbotの質を落としてるんだよ。いい加減にしろ。
なるほど。勉強になった。
すごいライブラリもあったもんだ。
http://www.grokwork.com/alain/
俺が知っているのは
・うずら
・ロイディ
・酢鶏
・葵
なんだけど
他にも教えてくれー
>>346
人工無脳ししゃも
解析で文字化けしない？
品詞ごとに辞書とうまいこと組み合わせられればもうちょっとそれっぽい発言はできそうね。
とりあえず色々いじってる最中。
BBS投稿型人工無能「メック」を忘れてもらっては困るな。
現在の辞書登録数2871パターンです。
http://cw2nh75e.corede.net/tomock/ai/exa.cgi
今まで散々使われてきた誰にでも分かるような技術で「作りましたー」とか言われても何も面白くない。
自己顕示欲が強い人だね。
辞書登録型とかもはや廃れる運命にｗ
基本的には返事ベースなので、"意識？"は一分しか持続しませんが。
@windymeltanです。(出来ればフォローを)まださっぱり辞書に入っていないのでろくに返事も出来ませんが、外部ツールとの連携が可能なしくみになっています。
現在、chasenの読み仮名と、maximaの連携が出来ています。
他の人工無能とは一味違いますが、「忠実なツンデレ」みたいになっています。
mecabに載せ替えました。
文章を受け取って形態素解析をしたあとで、逆文献頻度と出現頻度を算出し単語の重要性を判定する、
と言うアルゴリズムを書いているところですが，人工無脳の言葉の辞書に有用でしょうか。
出現頻度＝log（(特定単語数)/(全単語数)）
逆文献頻度＝log（単語数？/単語が出現する文章数）
辞書を共有する試みを行ってみたいですね。
人格によらない部分のみを。単語帳のように。
うーん、エキスパートシステム向けなんじゃない？
文献によって偏りが出そう（＊´～｀）
文献を「発言者」になぞらえれば，ある特定人物が良く発現する言葉，その人しか使わない言葉が重要と認識できると思うんだけど。
永遠に会話が成り立っているように見えるというレベルを超えることはできないよ。
発言に対する反応から好みを判断したり、人工無能から質問ふっかけて話者の情報を集めたりして、
そこから人工無能の発言内容を変えていくようなアルゴリズムの人工無能が未だに出てこないのが不思議。
人間の対話っていうのは、根本に「相手のことを知る」という動作が含まれているんだからね。
同感！
MySQLで記憶は実現できるのではないかと思うんだが、どう思う？
ただ、常に正確に意味を判定できる記憶のフォーマットを考えなくてはならないわけだが。
http://www.grokwork.com/alain/index.php
結構面白い
あいにく、自分はあまりプログラミングに詳しくない者でデータベースはよく分からない。
相手のことを記憶するのに意味の判定までは必要ないだろうよ。
ベーシックな自己紹介情報フォーマット以外は、
IF-THANルールで「その人がその事項を好きか嫌いか」だけ記録していけばいい。
辞書書いて遊んだことしかない俺が言うのも何だが、
辞書型作ってる人が居るくらいなんだから「好意単語」「嫌意単語」リストくらいなら作れるだろうよ。
大量のログの中から適切なものを選ぶだけでも大変。
第一相手ごとに発言を変えたらそれこそ単調なものが出来上がりそうだ
うずらを少しは見習えカスども
もしくはBOTなのかもしれない
プログラミングできない癖に偉そうに言うな、と言いたい気持ちは分かるが、
俺はとりあえず「人間側の情報を取得すべき」というベクトルを示したかっただけなんだ。
ただ、自分で示しておきながらなんだけれど
現状の人工無能では「好」判別機能を実装できそうなのって辞書型だけかもね。
まあ好意嫌意判断もベースのフォーマットも全部手打ちって時点でこのスレ的には論外か。
辞書型は発言に開発者の人間性が出るので人間っぽくなります
完全学習型で、もし「好き」「嫌い」の概念自体も学習するとすれば人間とは違った価値観になるはずです。多分、人間では理解出来ない概念を話す、新種の生物になります。
「好き」「嫌い」の判定を人間が教えるとなると、名詞（もしくはジャンル分けされた名詞群）ごとに設定する事になるので結局辞書型になります。難しいところですね…
伺かがそれの方向性で進んではいるからこっちよりはあっち見たほうがいいのかもしれんよ。
けんか腰ですみません 理想ばかり言われて開発者として腹を立ててしまいました 子供ですよね
>>394
「好き」「嫌い」の概念を理解させるには形態素解析を応用した仕組みを使えばできるかもしれません
人間が一つ一つ登録していくのにはやはり限界があります
を開発している
>>395
です
>>397
さん、もし開発中のものが拝見できるのであれば教えていただけませんか？
（差し支えなければですが）
その他の方もそうですが、開発者同士のコミュニケーションが取れればお互い有意義かと思い。ただでさえ開発者が少ない世界なので。
単語を連想して会話するようなことが出来ればなぁとか
明らかに>>397が本当に開発しているのか確かめたかっただけだろｗ
誰から見ても普通に分かるｗ
確かに分かることは分かるが
違いますよ
ttp://axol.web.fc2.com/unagi/
ググって見ると作成者中学生。乙
話そうと思ったがIRCの方法分からない
IRCなどオタクと廃人の集まりだ
やめとけ
形態素解析？
形態素解析でどうやって？
現実味のある検索結果を導き出す差分を持っている候補を挙げる機能はあるだろうが
それ以外に区切りのやりかたはないだろうな。
ただ、単語ごとだと大雑把過ぎる気もする。
だから、2文字ずつというのはどうだろう。
例：人工無能 うずら → 人工無能 うずる
解析結果：
人工
無能
うず
る
上三段からうずとうずらを連想させれば、できる可能性はある。
ただ、Googleの場合膨大な検索データがあるので、確実にそのデータを参照している。
確実にそうだと言い切れるよね
そしてもしかしては連続したクエリから選んでるんじゃ無いだろうか
例えばシュミレーションと検索すると当然ヒット数は少ないので(ま、誤記にしてはかなり多いが)シミュレーションと入れ直すだろう
こういったユーザ動きを解析してもしかしてってやってるんだと思う
あとは単純なタイポなんかは結果のページに多く使われてる似たワードを表示するとかしてると思う
頭悪い？
？
ゲーム開始してからフラグ立てればいいのに。
／ （ ﾟ〟д〟ﾟ ）y─┛~~
（_ ノγ Ｕ ∩_∩） THANK YOU 2ｃｈ ┌───────┐
α＿＿＿Ｊ _Ｊ and （｜● ● ｜
／￣￣￣￣＼ GOOD-BYE ２ｃｈ WORLD！ ／.| ┌▽▽▽▽┐ ｜
/ ● ● （ ┤ ｜ ｜ |
|Y Y ＼ またどこかで会おうね ＼. └△△△△┘ ＼
| | | ▼ | ｜ ＼あ＼ |＼ ＼
| ＼／ ＿人| ∧∧∩゛ ∧＿∧ | ＼り＼ | （＿）
| ＿/）/）／( ﾟДﾟ)/ （´∀｀ ） ＿_ n ＼が＼. |
＼ ／ 〔／＼〕 U / ∩∩ （ ）o／ ＼ ヽ ＼と＼ |
｜ ｜ | ｃ（*・_・） | |ヽ(´ー｀)ノ_| | | （__丿 |. ／＼ ＼う | (-＿-)
（_＿）＿） UUUU /∪∪ （＿＿_）（＿（＿_） ⊆＿ ヽ_┘ └──┘（∩∩）
このスレにあるだけでも結構ありそう（今存在しているかどうかは別）
うずら
ロイディ
なまこ
とぼっち
マスオ
カツオ
なまねこ
酢鶏
エクサ
よみうさ
うし
うなぎ
羽生くん
ちんぷん館
ゆいぼっと
ししゃも
伺か
ARISA
葵
他追加頼む！
俺のぐぐる力だと見つけられなかったorz
文法解析型 を 作ろうと思うが
モレの使う日本語変なので日本語の文法がわからん orz
とりあえず 文節に分けるとこからはじめた
つ めかぶ
つ 茶筅
形態素解析しながら辞書登録していくように作ろうかと思っている
原文
内閣支持続落、19%=普天間で49%「首相退陣を」
内閣支持続落 漢字
、 句読点
19%=普天間 値
で ひらがな
49%「首相退陣 値
を ひらがな
」- 記号
いま 数字 ＋ 単位 と 名詞 を分けてる
三宅雪子が数値扱いになってしまうがな
例文が浮かばない
～に の "～"は名詞になるのか？
、 句読点
19% 値 単位
= 記号
普天間 名詞
で ひらがな
49% 値 単位
「 記号 S
首相退陣 名詞
を ひらがな
」 記号 E
一日でここまで
体系的に分類するのが難しい
すもももももももものうち
をどう切るかだ
原文
甘利氏が民主党の三宅雪子議員らを突き飛ばし、けがをさせたとしている。
甘利氏 名詞
が 助詞
民主党 名詞
の 助詞 名
三宅雪子議員 名詞
らを ひらがな
突 漢字
き ひらがな
飛 漢字
ばし ひらがな
、 句読点
けがをさせたとしている ひらがな
。 句読点
ひらがなの集まりをどう切るかってのが面倒だから無脳作るなら
そのへんは既存のに任せて本体作る方に手間さくほうがいいかもしれない。
形態素解析も全部やらないと気がすまないならそれでもよかろうが。
正確な必要はないんだ たて読みぐらいの精度で十分だと思う 名詞・形容詞・動詞が判断できる程度で あとは定文として扱う
環境だけさらしてみると 開発環境 エクセルVBA
解析文字数 256文字（65535文字にすればよかったと思う）今解析プロセスを表示させながら解析してるが 256文字 10秒かからない
まだまだ、途中だけどね（一日しかたってないし） 名詞・助詞は結構な確立で分離できるようになった
今はおくりがな処理して 動詞・形容詞処理をしてるよ
5段活用とか小学校に習ったことぐらいしか思いだせん･･･orz
原文
甘利氏が民主党の三宅雪子議員らを突き飛ばし、けがをさせたとしている。
甘利氏 名詞
が 助詞
民主党 名詞
の 助詞 名
三宅雪子議員 名詞
ら 名詞
を 助詞
突 漢字
き 形容詞 連
飛 漢字
ばし ひらがな
、 句読点
けが 名詞
を 助詞
させたとしている ひらがな
。 句読点
phpで書かれた人工無脳でphpの勉強がしたいのですが
ソースってないですかね？
もちろん作りたいのは人工無脳
html覚えた時も、色んなページのソース見ながらやってたんで
他にいい覚え方というか練習方法あったら教えてください
そもそも今活動している無脳があるのか不明
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