Chainerを使ったらカノジョができたお話@tereka114

自己紹介1. 山本　大輝（@tereka114）2. Acroquest Technology 株式会社3. Chainer Meetup 初参加4. のんびりしているエンジニアの日記5. 最近、雑誌記事書きました。

1. Interface 3月号

クリスマスに近いある日

カノジョが欲しい。

そう思っていた、しかし、そんな簡単にできるはずがない。

ならば、作れば良い。

カノジョを作りました。

Chainerで

カノジョのコンセプト1. カノジョを構成すれば良い。1. そもそもカノジョとは何か2. 理想的なカノジョとは何か

カノジョのコンセプト1. カノジョを構成すれば良い。1. そもそもカノジョとは何か2. 理想的なカノジョとは何か2. 理想的なカノジョ＝癒やし1. 理想的なカノジョの要素は会話でないか・・

カノジョを作る方法1. ニューラルネットワークを作る

1. Neural Conversational Model

2. データセットを作る1. カノジョとの会話用のデータセットを作る。3. Slackに載せる

1. Slackで実用的なカノジョを！

システム構成

①話しかける

④応答を返す③応答を返す②話しかける 私

Neural Conversation Model

1. Seq2seqをベースをした会話モデル1. 入力を話しかけた文章、出力を応答とする会話モデル2. Seq2seqは翻訳でよく利用されているモデル3. 入力の分割は形態素解析を使っている。

Neural Conversation Model

Neural Conversation Model

話しかける文章回答

Chainerを使った理由1. 動的ネットワークを組みやすい。1. 他のライブラリと比べて、 RNN作りやすい。2. 比較的書き慣れていた。

データセット作成1. ラノベかなにかを読み、手動で会話を集める。1. 人間の手に限界が・・・2. というもののいい解法を見つけられず、結局手でやった。1. 次回やるときは特定のカテゴリタグを使ってやりたい。3. １対 1の会話文が１つのデータ

Slack

1. 作った Botを Slackと連携します。2. Pythonに Slack連携させるライブラリがあるので、使います。1. インストールは「 pip install slackbot」2. 話しかけるとそれに応じてリプライを返せる仕組み

本 Botの工夫ポイント1. 名前を呼んでくれます。1. 自分の名前ではない名前で呼ばれても嬉しくないので、名前を呼ぶようにしました。

課題1. とにかくデータセットが少ない。1. 増やす方法を考える必要があり

2. 時々知らない単語が混じると精度が悪化する。1. Beam searchを使うと良くなる・・・（未実装）

Demo