AIを用いた性格分析
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IBMのwatsonのように、文章データを入力すると性格分析ができるAiを作りたいと思っているのですが、何か良い方法はありませんか？
補足
今回はIBMのWatsonを使用することが出来ないので、自分で作ろうと思っています。
AIの内容としては夏目漱石、芥川龍之介などの日本の文豪の作品を入力データとしてそれぞれの性格を出したいです。
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checkベストアンサー
+4
けっこう厄介なタスクです。考えるべきことはたくさんあります。
- 文章から「性格」が分析できるという仮説が妥当かどうか、そもそもよくわからない
ある程度はできるでしょうが、そんな優秀なものでもないだろうな、というのはやる前から予想できます。意図的に悪人っぽい文章を書く、とか人間にとっては普通にできることなので・・・ - 文章のどんなところに「性格」が出てくるのかまったく不明
とりあえずBag of Wordsとかで特徴量を作ってしまえば、いくつかの特徴（BoWのベクトルの特定の次元に対応する特徴量）は「性格」と相関を持つだろう、ということはある程度は期待できます。ただ、そうでもない特徴もたくさんあり、それは削ぎ落としておかないと困ったことになりそうです。 - 機械学習（特に深層学習）の力には頼れない
教師ラベル付きデータを4,5桁集められれば使えますが、今回は頑張って3桁くらいでしょうから、役に立ちそうにありません。特徴抽出の方で頑張らないと、「性格」以外のものにオーバーフィットしちゃう展開が容易に想像できます。そして、どちらにせよ過学習の問題は出てくるので、単純なモデルを使った方が無難そうです。根本的に精度は上がらないタスクでしょうし。 - そもそも「性格」をどう表現し、どうデータに対応付けるのか
表現の方はカテゴリデータにしたとしましょう。そうすると「性格ラベル」が紐付いたテキストが（少なくとも）3桁必要になります。「勝手に『この文章の書き手はこんな性格だろう』とみなして貼る」という手もありますが、ちょっと杜撰な感じがします。「アンケート調査などをする」のが正攻法だと思いますが、手間もコストもかかるので、やりたくないでしょう。方法は他にも思いつきますが、一長一短な感じなので書かないでおきます。
長々と書きましたが、打つ手としてはとにかくデータを作って、教科書通り判別分析に入れてみる、くらいしかないのかも。
追記
ワトソンはテキスト側はGloVeで埋め込み、性格側は心理学的なモデルに基づいてデータを作り、テキストから性格を予想する機械学習をしている、らしいです。
相関0.2って・・・
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ちょっとやりたいことと外れてしまいますが、
「文章の性格」を学習させるのなら。
http://karapaia.com/archives/52251711.html
「〜風」自動生成ですね。
夏目漱石の文章を与えて、夏目漱石の性格を推定するのは、いろいろと不定で答えを出しにくいですが、
ある文章を与えて、夏目漱石的なのか、芥川龍之介的なのかを判定するのはそこまでハードルが高くないかもしれませんよ。
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mkgrei
2018/06/23 16:23
ご自身の持っている知識で、役に立ちそうなものを追記してください。例えば形態素解析はできますか？
zwei50333456
2018/06/23 16:33
aidemyや本によって、文字列変換や自然言語処理はわかります。 Aidemyのblogに書いてあることなら何をしているか分かる程度の知識です。 Aidemyのblogのurl http://blog.aidemy.net/archive?page=1
coco_bauer
2018/06/23 17:54
漱石の「吾輩は猫である」と「こころ」で、同じ性格が出るとは思えない(作者は同じなのに)。 文章データで性格分析ができるという根拠理論をお持ちなのでしょうか？