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Deep Learningを活用したChatBotをKerasで実装してみよう

Deep Learningを活用したChatBot

Kerasを使ったChatBotの作成に挑戦したので、環境準備も含めて紹介します。

今回はすでに学習済みのデータを使用したChatBotの説明になります。

学習データの作り方については今後紹介していきたいと思います。

 

参考にさせて頂いたセミナー

今回の実装方法は、AI Academyが主催するセミナーで学習した内容になります。

より深く学習したい方はAI Academyの「人工知能に特化したオンラインプログラミングスクール」を受講してみるとより理解が深まることでしょう。

定期的にセミナーを開催していますので、興味がある方はぜひ参加してみてください。

 

開発環境の準備

ubuntu16.4をベースに説明します。

python3.6を使用します。

Anaconda 4.3.1 For Linuxのインストール

python 3.6 Version 64-BIT INSTALLERをダウンロードします。

ダウンロードが完了したら、ターミナルからダウンロードしたディレクトリに移動して、以下のコマンドを入力してください。

この例ではダウンロードフォルダ内で実行しています。

途中、yes/noを聞かれますが、全てyesで問題ありません。

インストールが完了したら、無事にインストールが完了しているか確認しましょう。

インストールしたバージョンが表示されます。

 

gensimのインストール

次はgensimをインストールします。

gensimは自然言語処理のためのライブラリです。

gensimのインストール方法は以下のコマンドをターミナルで打ち込むだけです。

少し時間がかかります。

途中で、Proceed ([y]/n)? と聞かれるので、yを選択してエンターを押下してください。

 

tensorflowインストール

続いてtensorflowのインストールです。

tensorflowははGoogleがオープンソースで公開している機械学習ライブライリーになります。

途中で、Proceed ([y]/n)? と聞かれるので、yを選択してエンターを押下してください。

 

kerasのインストール

kerasのインストールはバージョン指定でインストールします。

最新のバージョンではうまく機能しませんでした。

対応が入るまでは旧バージョンで環境構築しましょう。

 

以上で環境準備完了です。

 

学習済みデータからChatBotを動かしてみる

では早速動かしてみましょう。

 

結果は以下の通り

 

とりあえずAIから返事が来ました。

 


その他の自然言語処理記事はこちらから

 

それではまた!

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