小林銅蟲先生のブログでマルコフ連鎖
こんにちは。
漫画「めしにしましょう」が好きすぎて、
著者である小林銅蟲先生のブログ
を漁り読む日々を過ごしています。
「小林銅蟲先生っぽい」文章が面白くて文体を真似るファンが続出しているのを観測しており、人気の高さが伺えます。 まだ読んでいない人はめちゃくちゃおもしろいので今すぐ読みましょう。
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さて、今日は朝7時に目覚めてしまったので、何を思ったかマルコフ連鎖で「小林銅蟲先生っぽい」文章を自動生成してみることにしました。 ※ブログ掲載にあたって小林銅蟲先生に許可を頂きました。
マルコフ連鎖とは
wikipedia を見てもさっぱりでした。
概要だけ把握する場合、
が参考になりました。 今回は要するに 「既存の文章を適当につぎはぎして自動で文章作る」のが目的です。
余談ですが、しゅうまい君もマルコフ連鎖で作られているようです。
３階きたんだったのエミヤオルタです！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
— しゅうまい君 (@shuumai) 2017年2月27日
準備
まず手始めにマルコフ連鎖に必要なデータを取得します。 パル をスクレイピングして全てのブログ記事をtxtに落とし込みました。 （すべての記事からマルコフ連鎖するとそこそこ実行時間がかかったので最終的には取得記事を絞ってます）
これらの記事を1つのファイルに結合し、これを基データとしました。
また、マルコフ連鎖のために形態素解析を行います。これにはMeCabを使用しました。 rubyから使用する場合、 Nattoが便利です。
(macの場合)
brew install mecab mecab-ipadic gem install natto
require 'natto'
text = '使用後はとても爽やか。'
mecab = Natto::MeCab.new('-Owakati')
p mecab.parse(text)
# => "使用 後 は とても 爽やか 。 \n"
以上が実行できれば環境はokです。 あとは以下のアルゴリズムに従って文章を作成します。
- 形態素解析を行い基データを単語に分割する
- 文章を複数語で構成されるprefix(接頭語句)と1語のsuffix(接尾語)に分割しテーブルを生成
- テーブルからprefixを選択し、prefixの後ろにつなげるsuffixをランダムに選択
結果
実行結果を並べてみます。
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所感
本家の面白さには至らず力不足を感じましたが、とはいえそこそこおもしろい文章が生成できて満足です。
今回は完全ランダムでしたが、マルコフテーブルを作成する際文節の出現頻度のスコアリングするなどすることでもっと「っぽい」文章が作れるかもしれません。
よかったですね。
