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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3

やっぱりできない気がする

今考えているのは、キーワードを入れるとそれを使用した川柳を生み出すわけだがその他の単語をどの様に選定するのかが全くイメージできていません。

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DeepLearningは学習データから特徴値を導き出して、最適化しています。 なので、最初のイメージだとタグと川柳の組み合わせを入れたら良いと考えていたのですが、これでは私が考えている要件を満たす事はできません。

例えば次の川柳を学習データにしようとしたら

久しぶり!聞くに聞けない君の名は *1

[タグ]久しぶり[川柳]久しぶり!聞くに聞けない君の名は

[タグ]聞く   [川柳]久しぶり!聞くに聞けない君の名は

[タグ]に    [川柳]久しぶり!聞くに聞けない君の名は

[タグ]聞け   [川柳]久しぶり!聞くに聞けない君の名は

[タグ]ない   [川柳]久しぶり!聞くに聞けない君の名は

[タグ]君の名は [川柳]久しぶり!聞くに聞けない君の名は

といった感じに用意する事を考えたのですが、汎化させるには同じキーワードを持つ川柳を十分に用意する必要があります。 しかも、求めているのはオリジナルの川柳を作り出すのであって、キーワードから登録済みの川柳を予測させたい訳でもありません。

イメージとしてはWord2vecで学習した内容を利用して、新たな文章を作り出したいです。

転移学習

調べてみると、転移学習というのがありました。

当たり前に誰でも考える技術ですよね。