.reboot

底辺エンジニアがDeepLearningを学びながら、何かを作るブログです

【DeepLearning】DeepLearningで川柳を - その2

昨日の作ったプログラムを実行したらエラーが出ました。

エラーの内容はと言うと、キーワードが見つからないってエラーでした。 エラーハンドリングもさる事ながらコーパスの信頼性にも疑問が残ります。

多分、Word2Vecを導入する際にお試しで作ったmodelっぽいので何が入っているのか覚えていない。 と言うかどうやって作ったかすら覚えていません。

f:id:limit6577:20181002070311j:plain

と言う事なので、モデルを再作成してみる事にしました。

gistc95543eaaaad076f422e74a5981cad89

モデルを作った後に先日作ったプログラムを実行して見ました。

limit6577.hatenablog.com

実行結果がこちら

久しぶり ('久々', 0.8365910649299622)

('久し振り', 0.7533982992172241)

('久方ぶり', 0.6161537766456604)

('10年ぶり', 0.5584791898727417)

('14年ぶり', 0.5434205532073975)

('上機嫌', 0.5407073497772217)

('一緒', 0.5371752381324768)

('15年ぶり', 0.5363864898681641)

('帰り際', 0.5286329984664917)

('別れ際', 0.5213858485221863)

('!', 0.8417605757713318)

('!~', 0.7534157037734985)

('!~', 0.7418655157089233)

('!!', 0.7351280450820923)

('!?', 0.7069675326347351)

('!!!', 0.6856260299682617)

('!(', 0.6847645044326782)

('!-', 0.6812118887901306)

('!「', 0.6720435619354248)

('!!」「', 0.6690525412559509)

聞く

('聞い', 0.7373757362365723)

('聴く', 0.7181106209754944)

('聞き', 0.6986624002456665)

('伝える', 0.6795010566711426)

('知る', 0.668004035949707)

('語る', 0.667837917804718)

('聞き取る', 0.6546931266784668)

('尋ねる', 0.6485294699668884)

('訊く', 0.64471036195755)

('伺う', 0.6405041217803955)

('が', 0.8064284324645996)

('、', 0.7954728007316589)

('から', 0.7556008100509644)

('の', 0.7341263294219971)

('で', 0.7259035706520081)

('は', 0.709058403968811)

('と', 0.6930171251296997)

('へ', 0.6754422187805176)

('しかし', 0.6734317541122437)

('。', 0.6713734865188599)

聞け

('笑え', 0.8307167887687683)

('聴け', 0.7997202277183533)

('歌え', 0.7804413437843323)

('寄れ', 0.7640411257743835)

('来れ', 0.7612955570220947)

('吹け', 0.7596746683120728)

('気づけ', 0.7544933557510376)

('唄え', 0.7535699605941772)

('頼め', 0.7505441904067993)

('回せ', 0.7480342388153076)

ない

('無い', 0.7749794721603394)

('なかっ', 0.7737971544265747)

('なく', 0.7545006275177002)

('ず', 0.7537738084793091)

('ぬ', 0.697963297367096)

('しない', 0.6692314743995667)

('いない', 0.6581219434738159)

('無く', 0.6421082019805908)

('ありません', 0.5840529799461365)

('ある程度', 0.5669625997543335)

君の名は

('おはなはん', 0.6339397430419922)

('ビルマの竪琴', 0.6251490116119385)

('燃えよ剣', 0.6072673797607422)

('細雪', 0.6072558760643005)

('あいつと私', 0.5996290445327759)

('新妻鏡', 0.5989686846733093)

('三十六人の乗客', 0.597161591053009)

('てんてん娘', 0.5938376188278198)

('新吾十番勝負', 0.5919439792633057)

('次郎物語', 0.590585470199585)

ひとまず、それっぽいキーワードを抽出する事ができました。 次は、これをINPUTにして、元の川柳が出てくる様に階層を構築してみようと思います。