前回の続き。既存の日本語GPT-2モデルにrinnaという有名なやつがあるのでそれにのっからしてもらう感じでやってみる。

GPT-2の汎用日本語モデルがいつの間にか公開されていたので、これにサクっとファインチューニングを施すやつ。いわゆるフェイク何某にもなりかねないので一応注意の上、参考程度にしてください。つまるところ……ある程度、最初から日本語を学習させたBOTに途中から特定の人

指定したアカウントのフォロワーを取得するやつです。スクリーンネームと名前をCSVでリスト出力します。一応、上限と指定フォロワー数毎にファイルを分割する要るようで要らんような機能があります。アクセストークンやらは各自ご用意の上でどうぞ。以下、宜しく。

（なるべくGoogle Colaboratoryで）タイトルの通りのBOTを作りたい。需要のほどはさておき、なるほど結構簡単に実装できるわ。以下サンプル。例外処理は適当なのでなんか適当にしてください。import tweepyimport globimport random# 各種キーCK="＜＜コンシューマーキー

デフォルトでキャプ間隔を1秒に設定してある状態でビルドしたプラグインファイルを置いておきます。流石に毎度設定するの面倒くさいので……AutoSnapShot.tvtp

Google Colaboratoryのケラスとテンソルフローのなんか安定した組み合わせのアレ的な備忘録です。#おまじない!pip uninstall tensorflow!pip uninstall keras!pip install keras==2.3.1!pip install tensorflow==2.2.0アンインストールかけてもかけなくても良いけど

MeCab他、形態素解析はそれぞれ一長一短あれどひとまずウチではJUMAN＋＋を採用するに至り。しかし、処理速度が遅い。遅いったら遅い。Google Colabで走らせて寝て起きて。気づいたら止まってた、ということもしばしば。なので途中までの出力をドライブに保存しつつ、処理済

前回の記事では対話コーパスに識別子をわざわざつけた。しかし、別ファイルに保存したほうが取り扱いが楽なのでは？と思い立ったのでコーパスファイルを整形するやつ。24時間毎にテキストファイルが分割されているのを前提に、一度すべて結合したものを中間保存する。クソデ