J'ai essayé de juger Tundele avec Naive Bays
introduction
Ceci est une démo.
input=>Hey quoi! ?? Je suis surpris ...
category: tsundere
input=>je t'aime Je t'aime tellement.
category: not_tsundere
input=>...... Ne le touchez pas avec désinvolture, stupide.
category: tsundere
input=>personne aime! J'aime les humains! Je t'aime!
category: not_tsundere
Bien ...
Ce que j'ai fait
Dans le cas d'un jugement de spam normal
Il entraîne l'ordinateur à apprendre à la fois le texte spam et non-spam pour déterminer si le texte nouvellement entré est du spam.
...ennuyeuse
Dans le cas de l'arrêt Tundele
Entraîne l'ordinateur à apprendre le texte Tundele et le texte non-Tundere, respectivement, pour déterminer si le texte nouvellement entré est Tundere.
agréable! !!
Préparation des données
Bien entendu, des données d'apprentissage sont nécessaires pour l'apprentissage. Je dois en quelque sorte préparer un texte plein de tundeles. Cette fois, j'ai utilisé Twitter pour collecter les données. Nous recevons des tweets de comptes comme "Tundele bot" et les utilisons comme données d'apprentissage.
code
Le code peut être trouvé sur GitHub. Voir LISEZ-MOI pour plus de détails sur son utilisation. J'ai utilisé le code de Naive Bays de l'article de katryo.
Il nécessite python-twitter (qui peut être installé avec pip) pour fonctionner. Vous devez également émettre la clé de l'application Twitter et l'identifiant de l'application d'analyse morphologique Yahoo. Vous pouvez les obtenir ci-dessous.
https://dev.twitter.com/ https://e.developer.yahoo.co.jp/register
Veuillez sélectionner «Côté client» lors de l'émission d'un ID d'application Yahoo.
Collez chaque ID émis dans settings.cfg et entrez les comptes appropriés true_accounts '' et ` Vous pouvez l'utiliser en le définissant sur false_accounts```.
Étant donné que chaque compte acquiert 200 tweets pour apprendre, plus vous spécifiez de comptes, plus il faudra de temps pour apprendre. Déterminez le nombre de comptes à spécifier de manière appropriée en examinant le compromis entre le temps et l'exactitude.
finalement
Vous pouvez créer votre propre appareil d'apprentissage en entraînant différentes données. En plus du jugement Tundele, il peut être intéressant d'essayer le jugement Yandere et le beau jugement.
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