Works

イベント用システム

PYUANあげみざわAI feat.kemio

Summary

人物の発言を学習し、学習した人物のような特徴的な言い回しの文章を生成するAIを作成しました

今回はTwitterキャンペーンの返信BotとしてこのAIを組み込み、特定のハッシュタグを含むツイートを元に返信文章を生成し、リプライをするシステムを作成しました

Technology

文章の学習

MeCabを使用して形態素解析を行なっており、文章を形態素(意味を持つ言葉の最小単位)で区切ります

↓形態素解析のイメージ

分解した形態素同士の前後の関係を学習結果としてDBに保存しています

形態素の前後のつながりが学習する人物によって変わってくるため、学習した人物っぽい言い回しを文章生成で行うことが出来ます

 

 

文章生成

マルコフ連鎖を使い、DBに保存された形態素の前後関係を元に文章を作成しています

トリガーとなる形態素と前後関係のある単語を学習結果からピックアップし、それらの単語をランダムで繋げていく事で文章を生成していきます。

↓文章生成のイメージ(「今日」という文字をトリガーにした場合)

今回のキャンペーンでは、取得したツイート文章を形態素に分解して、その形態素の中からピックアップした単語をトリガーに文章生成をしています

 

 

Product

Team
  • 谷口 泰大

  • 中園良慶

  • 浅井渉