対応していないらしい。~明日から使えるSlackスタンプスニペット集~ハロウィーンはえちえちでチンパンジーなイベントじゃない。GitHubと向き合うイベントだ昔ながらのラーメンたべたい珠玉の一杯。1この記事は274文字で約1.4分で読めます(過去ブログからの移転した記事です)なるべくコードはかかない。いう記事を見つけ、何となく読んで、やってみようかなと思ってやってみましたが、Chianer周りとか色々上手くいかなかった。いうのがそもそもの始まりです。1.6.1でもまともに動くように修正していこうと思います。自分でコードを一から書くのは嫌なので、あくまでもコードは書かない。微修正にとどめるをモットーにがんばるぞい。Scriptで遊んでみよう!参考にさせていただいたコードやサイトLSTMで自然な受け答えができるボットをつくったこのコードを元にあらかじめ作成したChainerモデルでおしゃべりBotに命を吹き込みます。Chainer・日本語界隈では知らない人はいないだろうChainerの言語モデル作成コード。こちらを用いてChainerモデルを作成していきます。Chainerで学習した対話用のボットをSlackで使用+Twitterから学習データを取得してファインチューニング学習に必要なコーパスを取得するために一部のスクリプトを使用します。サーバを用意する学習にも、会話にも自宅サーバを用います。は少ないので、直接Python2をインストールしてもいいのですが...。なんかOS環境を変に汚したくないので今回はPyenvとVirtualenvを使って実施していきます。2種類の環境を作っていきたいと思います。3.4.1の環境にて学習用のコーパスをダウンロードします。PyenvとVirtualenvはあらかじめインストール済みとしてすすめます。PyenvとVirtualenvのインストール方法はこちらの記事が参考になると思います。(pyenvとvirtualenvで環境構築)まず、Pythonの環境を作ります。my_env2.7続いてコーパスをダウンロードします。今回はChainerで学習した対話用のボットをSlackで使用+Twitterから学習データを取得してファインチューニングを参考にダウンロードします。コーパスデータはたぶん二次配布とかNGだと思うので、何とか自分でダウンロードしてください。対話破綻検出チャレンジダウンロードしたあとは展開したJSONデータ全部、devフォルダを作成してその中に入れて、listファイル(JSONファイルのパスを記載したやつ)をdata_load.pyと同じところに作っておきます。こんな感じでlistファイルを作ります。listで作成できるはず。学習データを作っていきます。いうテキストファイルができます。統合する前にmecabを使って分かち書きをしておきます。分かち書きにmecab-ipadic-NEologdを使うと学習が進むそうですので入れてない方は導入しましょう。ただのMeCabでも大丈夫だと思います。