目次を作ろう (2)

オフトーク 目次

前回の続きで。
効率良い学習の方法は、よく分かりませんが、まずはその分野に必要なことをなんとなく身につけるために、広く浅く文献にあたる、そのうえで実現したいことのためにはどのようなことが必要なのか探し、それを体系的に学習していく、かなぁ、と思ったりします。

さて、人工無脳に携わるとして今後のやってみたいことは、めりものコミュ力アップの他に、1) matlabからもう少し一般的な言語に移行, 2) 学習型人工無脳の成育というのがあります。なので、これについての目次を書いてみようかな、と思うのですが、未知の領域と言うことでなにが必要かとかがよくわからないのでshowyouさんの目次で十分なのかも、とか思ったり。

(1)のもう少し一般的な言語にと言うのは、現在はmatlabを使っているのですが、開発が容易なんだけど、開発環境が高い、汎用性に欠ける、データベースとかを使えない、言語処理には遅い？と言うのがあって、そこを何とかしたいなぁ、と。そこで何を使おうかな、と考えるとmamorukさんのダイアリで自然言語処理ではpythonが多くつかわれるとおっしゃっていたこともあって、pythonかなぁ、と。phythonならとりあえずは、numpyとかscipyとか（聞いたことがある限りでは）演算系ライブラリがそろっているようなのでそこら辺を使える。あと、ha_maちゃんはpython育ち。とかというのも、後押しになっています。
と言う感じで、今後やるとしたら

titleと名前はまたおいおい。

目的：

1) 「実際によくつかわれてる?開発環境」を用いた
2) 親しみやすいインターフェースを備え、対話的にコミュニティに有用な情報を提供し、
3) 好意を表現できる人工無脳の作成
4) を通じた人工無脳の作成方法のレクチャ
（あ、曖昧すぎてもうちょっとなんとかかも…）

目次

1. 人工無脳とかの背景

  1. 略

2. pythonを使おう

  1. pythonについて
  2. 実行環境
  3. python基礎知識
  4. 各種ライブラリ？

3. 情報の取得

  1. http通信
  2. APIによるデータの取得
    1. ○○API
    2. データ形式 (xml, json, etc..)
  3. データのストア
    1. logファイルの使用
    2. dbの使用

4. 情報の解析

  1. 文字コードについて
  2. 特徴量の計算
    1. 語句の解析
      1. 文章の展開 (形態素解析)
      2. 語句の統合 (共起、出現頻度、連接頻度)
      3. スムーシング処理とか
    2. 時間軸を考慮した語句の解析
      1. ホットワード処理とか
    3. ＜他にどんなことやられてるんだろう？＞
  3. learning, classification, data mining

5. ○○にかんするポストの収集とそれに基づく発話

  1. 収集・解析
  2. 特徴量から辞書の作成
  3. キーワードの抽出
  4. 文章の作成

6. 特定ユーザを対象としたコミュニケーション

  1. ほにゃほにゃ

7. ほげほげ

8. ふが

9. かゆ

10. うま

11. まとめと今後の課題

12. 謝辞


こんなかんじかしら。もうちょっと色々やったらまた書きなおしたいな。とはいえ、まぁ、ここらへんは、おいおい。ドメインも更新しなかったし自宅鯖もレン鯖も今ないしなー…。