1. Python の自動文章生成ライブラリ
markovchains とその活用方法
(Twitter Bot) について
株式会社オーシーシー 小野裕作
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2. 自己紹介
• 氏名: 小野裕作
• 株式会社オーシーシー
• 琉大情報工学科出身
• github: http://github.com/yono
• 主に python 使ってます
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3. Twitter Bot とは？
• Twitter: ユーザーが「つぶやき」を投稿する Web サービス
http://twitter.com/yono
• Twitter 上で自動的に発言をするプログラム
• 人間の発言を模倣してコミュニケーションを図るタイプ
→ 人工無脳
• 自発的に話しかけたり、呼び掛けに応じたり
• すどりが有名
http://twitter.com/sudori
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4. 会話文の作り方
• Twitter やチャットなどから収集したログを使う
• 開発者自身が手作業で文章を用意する
• マルコフ連鎖を利用して文を生成する
→ 本発表でのテーマ
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5. マルコフ連鎖で文章生成
• 単語を順次発生させる
• 次に選択される単語は現在の単語を基に決定される
は
今日
現在の単語 これから
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6. マルコフ連鎖で文章生成
• 単語を順次発生させる
• 次に選択される単語は現在の単語を基に決定される
現在の単語
とても
は
今日
これから
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7. マルコフ連鎖で文章生成
• 単語を順次発生させる
• 次に選択される単語は現在の単語を基に決定される
とても
は
今日
現在の単語
暑い
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8. N階マルコフ連鎖
• 単語を順次発生させる
• 次に選択される単語は現在の単語を含む N - 1 個の
単語を基に決定される
現在の単語
とても
は
今日
これから
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9. ライブラリを開発
• マルコフ連鎖による文章生成はとてもポピュラー
• N階マルコフ連鎖に対応させようとすると途端に面倒
• 日本語文を取り扱う際にも面倒な部分が多々
→ python-markovchains の開発
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10. markovchains の機能一覧
1.読み込んだ文章を基に、文章を生成する
2.読み込んだ文章を分解してデータベースに保存する
3.データベースに保存した情報を基に文章を生成する
→ PostgreSQL, MySQL に対応
4.N階マルコフ連鎖に対応
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11. markovchains の機能について(1)
• 読み込んだ文章を基に、文章を生成する
from markovchains import markovchains # library を import
m = markovchains.MarkovChains() # instance 生成
text = u”””
親譲（おやゆず）りの無鉄砲（むてっぽう）で
小供の時から損ばかりしている。
”””
m.analyze_sentence(text) # 文章解析
print m.make_sentence() # 文章生成
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12. markovchains の機能について(2)
• 読み込んだ文章を分解してデータベースに保存する
from markovchains import markovchains # library を import
m = markovchains.MarkovChains() # instance 生成
text = u”””
親譲（おやゆず）りの無鉄砲（むてっぽう）で
小供の時から損ばかりしている。
”””
m.analyze_sentence(text) # 文章解析
m.load_db(‘postgresql’, ‘markov’) # DBMS, DB名を指定
m.db.register_data() # DB に保存
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13. markovchains の機能について(3)
• データベースに保存した情報を基に文章を生成する
from markovchains import markovchains # library を import
m = markovchains.MarkovChains() # instance 生成
m.load_db(‘postgresql’, ‘markov’) # DBMS, DB名を指定
m.db.make_sentence() # 文章生成
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14. markovchains の機能について(4)
• N階マルコフ連鎖に対応
from markovchains import markovchains # library を import
m = markovchains.MarkovChains() # デフォルトだと3階
m = markovchains.MarkovChains(order_num=2) # 2階マルコフ連鎖
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15. 実行例
• 2階と3階マルコフ連鎖の違い
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16. markovchains の活用例
• Twitter Bot を作成
• yonobot (http://twitter.com/yonobot)
• 特定のユーザの発言を定期的にDBに保存
• Reply に対して返事をする
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17. まとめ
• マルコフ連鎖で文章生成
• ライブラリがあるといろいろと便利
• Twitter Bot が簡単に実装できる
github でソース公開してます
markovchains
http://github.com/yono/python-markovchains
yonobot
http://github.com/yono/py-yonobot
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