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importrequests import json import sys BASE_URL = "https://api.ce-cotoha.com/api/dev/" CLIENT_ID = "オマエ アイディ イレル" CLIENT_SECRET = "オマエ シークレット イレル" def auth(client_id, client_secret): token_url = "https://api.ce-cotoha.com/v1/oauth/accesstokens" headers = { "Content-Type": "application/json", "charset": "UTF-8" } data = { "grantType": "client_credentials", "clientId": client_id, "clientSecret": cli
背景 「造語対義語」がちょっと面白いと思ったので、Word2Vecを応用して機械に作らせてみよう！という試み。 やりたいことは、以下のようなギャグ対義語を自動生成すること。 「赤の他人」⇔「白い恋人」 「ウサギは寂しいと死ぬ」⇔「ゴリラは孤独を背負い生き抜く」 「生きろそなたは美しい」⇔ 「死ねブス」 「冷やし中華始めました」⇔ 「おでんはもう辞めました」 「コアラのマーチ」 ⇔ 「ゴリラのレクイエム」 「やせ我慢」 ⇔ 「デブ大暴れ」 「生理的に無理」 ⇔ 「理論上は可能」 「ゲスの極み乙女」 ⇔ 「ほんのりピュア親父」 「週刊少年ジャンプ」⇔「月刊老人スクワット」 「お母さんと一緒」 ⇔ 「お父さんは別居」 「そんなんじゃ社会に出てから通用しないぞ」 ⇔ 「それだけの力があれば幼稚園では無敵だろう」 果たしてWord2Vecを活用して、このようなユーモアを生み出せるのか！？本投稿の内
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing withPython と同じCreative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
＝＝ネタ編＝＝ まだ書こうとするものがはっきりと見えて来ない段階や、曖昧模糊とした「原初のスープ」にスパイスの一撃を加えたい時など、探してみて見るとよい検索たちです。 ■物語要素事典 古典、民話から小説、映画や漫画に至るまでを対象に、物語のパーツとなる「物語要素」（物語素）を拾い出し、分類、整理したもの。いわば定番的あらすじ／エピソードの集成なので、ストーリーを考えたり、必要な要素を加えたりする際のヒントになる。 （使用例）上の検索ボックスをつかって ・「"犬" site:http://www.aichi-gakuin.ac.jp/~kamiyama/」で犬が活躍する物語を探す。 ・「"雨宿り" site:http://www.aichi-gakuin.ac.jp/~kamiyama/」で雨宿りにまつわるエピソードを探す。 （サイトＵＲＬ） http://www.aichi-gakuin.
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