word2vecのネットワークウェイトをmariadbに入れる in raspberrypi

raspberrypiのメモリ制約や、ディスク容量のおかげで丸一日、いや二日、苦労している。なんとか、辞書やwikipediaがらみのデータベースは、raspberrypiに収まったが、次は、word2vecのバイナリデータをラズパイ上で読み込もうとするとmapのサイズやそれと直結したラズパイのメモリ制約で、データを全部読み込めない。wikipediaから作ったもの90万語分、twitterから作ったもの50万語分あり、確かにこんなものをmapにするのは、ラズパイでは無理だと諦めた。代わりに、まだ、mariadbならなんとかなりそうだということで、バイナリデータを読み込んで、データベースへ登録した。小数点いか5位までしか入れていないのが若干不安だが、容量を大きくしないギリギリだった。

これでも二つのデータで、データベース上で2.5ギガくらいになるのだから。

何れにしても、こんな変換が簡単にできるのは、ウィトのバイナリデータをjavaで扱えるからだ。本当は自分で作らなければと思ったのだが、バイナリファイルから読み込むのがうまく行かなかった。それをちゃんとやっていただいている、javaプログラムが、以下のところにあったので、使わせていただいた。
https://gist.github.com/RoyZhengGao/1c8229413881cf551dd3
全く、優れたプログラムだ。とてもありがたい。

RaspberryPi にコマンドラインでbluetoothを制御する

HALは、一旦組み上げると、USBを新たにつなげることができないので、キーボードもマウスも使えない。ただ、どうしても必要な時(例えば、何かの拍子でどのIPで繋がっているかわわからない時など)があるので、bluetoothのキーボード(マウスパッド付きの小型のもの)を使っていた。
ただ、たまに、繋がらなくなる時がある。すると、マウスが使えないのでラズパイのウィンドウ操作で再接続ができなくなり、にっちもさっちも行かなくなる。sshでターミナルには接続できるので、それでbluetoothがコントロールできないかと思ったら、bluetoothctlというラインコマンドがあった。なぜか、すでに入っていたのでありがたい。使い方は簡単だ。

$ Bluetoothctl

で起動する。
詳細はこちらに記載されているhttps://qiita.com/propella/items/6daf3c56e26f709b4141

基本的なものは次のようになる。

[bluetooth]# show

で状態表示。スキャンは次のようにする

[bluetooth]# scan on

Discovery started
[CHG] Controller B8:27:EB:7D:14:E6 Discovering: yes
[NEW] Device 79:50:86:95:3F:CB 79-50-86-95-3F-CB
[NEW] Device 78:7B:8A:F3:B6:F7 78-7B-8A-F3-B6-F7
[CHG] Device 79:50:86:95:3F:CB RSSI: -68
[NEW] Device CC:C5:0A:28:6E:BA CC-C5-0A-28-6E-BA
[CHG] Device CC:C5:0A:28:6E:BA LegacyPairing: no
[CHG] Device CC:C5:0A:28:6E:BA Name: Bluetooth 3.0 Macro Keyboard
[CHG] Device CC:C5:0A:28:6E:BA Alias: Bluetooth 3.0 Macro Keyboard

接続対象のデバイスは、

[bluetooth]# devices
Device 79:50:86:95:3F:CB 79-50-86-95-3F-CB
Device 78:7B:8A:F3:B6:F7 78-7B-8A-F3-B6-F7
Device CC:C5:0A:28:6E:BA Bluetooth 3.0 Macro Keyboard
[CHG] Device 79:50:86:95:3F:CB RSSI: -68
[CHG] Device 78:7B:8A:F3:B6:F7 RSSI: -48
[CHG] Device 78:7B:8A:F3:B6:F7 RSSI: -69

接続は、次のようにデバイスアドレスを使う。

[bluetooth]# connect CC:C5:0A:28:6E:BA
Attempting to connect to CC:C5:0A:28:6E:BA
[CHG] Device CC:C5:0A:28:6E:BA Connected: yes
[CHG] Device CC:C5:0A:28:6E:BA Modalias: usb:v0A5Cp8502d011B
[CHG] Device CC:C5:0A:28:6E:BA UUIDs: 00001000-0000-1000-8000-00805f9b34fb
[CHG] Device CC:C5:0A:28:6E:BA UUIDs: 00001124-0000-1000-8000-00805f9b34fb
[CHG] Device CC:C5:0A:28:6E:BA UUIDs: 00001200-0000-1000-8000-00805f9b34fb
[CHG] Device CC:C5:0A:28:6E:BA ServicesResolved: yes
[CHG] Device CC:C5:0A:28:6E:BA Paired: yes
Connection successful

今まで、接続できずに結構パニックに陥ったが、これで随分助かる。

即興ロボット漫才システム・・・・自分への約束を果たすために

M-1の1回戦の一週間前になってようやく、即興ロボット漫才システムの全体が出来上がった。明日は、ロボットに実装して、細かい調整をしていこうと思う。

舞台でやることを前提に、基礎的なところをできるだけしっかりさせた。ネタ時間(尺)が2分しかない。お客さんからお題をもらうので、途中でデータができなかったではすまない。

一般の国語辞書、シソーラス辞書、wikipedia、twitterなどの膨大なデータを必要なだけ利用している。さらに、wikipediaの全部とtwitterの2千数百万ツイートを人工知能的手法 word2vecを利用して、言葉の意味を理解しているような共感を引き出すようにしている。

今まで使っていなかった、類似語の距離計測モジュールも利用した。これもとても大事な役割をしている。記録しておく。レーベンシュタイン距離とジャロ・ウィンクラー距離という二つがあるが、ライブラリが問題なく利用できた後者を使った。
https://blogs.yahoo.co.jp/dk521123/36655532.html
ここのサイトの情報を利用させていただいた。luceneのサイトからダウンロードしたjavaライブラリでは、レーベンシュタイン距離の方を出す計算が、使わないようにという指示がされているようだった。

さて、M-1どうなることやら。去年は、謎かけだけやったのだが、その時、来年はもっと高いレベルのものをお客さんに見ると自分に約束した。今回の即興漫才がうまくいけば、その自分への約束を果たせことになる。

kuromojiをneologdの辞書に対応させる

デフォルトの辞書のままkuromojiを使うというのは、相当不利だということがわかってきて、新しい言葉に対応しているneologdを使えるようにしたいと思った。次のサイトが最終的に参考にできた。感謝いたします。
http://d.hatena.ne.jp/Kazuhira/20150814/1439565514
3年前のものだが、タイムスタンプなどを、ちょっと変えるだけで、結果的にうまく言ったのでそれを記載しておく。以下、macでやっているので誤解なく。

適当なフォルダに移動し、kuromojiのソースを取ってくる。

$ git clone https://github.com/atilika/kuromoji.git

CSV辞書を作成する。

$ git clone https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd.git
$ cd mecab-ipadic-neologd
$ libexec/make-mecab-ipadic-neologd.sh

先ほどのkuromojiのフォルダへ移動し、フォルダを作成し、CSVの辞書をコピーする。ここで、../mecab-ipadic-neologd/build/にある、辞書のタイムスタンプを確認しなければならない。この時点では、20180831となっていた。

$ mkdir kuromoji-ipadic/dictionary
$ cp -R /path/to/mecab-ipadic-neologd/build/mecab-ipadic-2.7.0-20070801-neologd-20180831 kuromoji-ipadic/dictionary

ビルドを行う前に、コンパイル時のヒープを広げておく。

$ export MAVEN_OPTS='-Xmx4g'

ビルドします。mavenが必要になる。

$ mvn -pl kuromoji-ipadic -am package -DskipTests=true -DskipDownloadDictionary=true -Dkuromoji.dict.dir=kuromoji-ipadic/dictionary/mecab-ipadic-2.7.0-20070801-neologd-20180831 -Dkuromoji.dict.encoding=utf-8

これで、kuromoji-ipadic/target/に、jarファイルができている。

-rw-r--r--  1 washida  staff  112358570  9  9 08:42 kuromoji-ipadic-1.0-SNAPSHOT.jar

これだけでいいかと思ったのが浅はかだった。これをまえのkuromojiと同じようにライブラリファイルとしてくっつければ動くかと思ったのだが、クラスが見つからないという激しいエラーが出て失敗。ここで使っている親クラスがないぜということだった。結局それが、kuromoji-coreフォルダにあることがわかったので、そこもビルドする。まえのコマンドラインのフォルダだけ変えた。それでいいのかどうかわからなかったが、まあ、ビルドが成功したのでOK。

$ mvn -pl kuromoji-core -am package -DskipTests=true -DskipDownloadDictionary=true -Dkuromoji.dict.dir=kuromoji-ipadic/dictionary/mecab-ipadic-2.7.0-20070801-neologd-20180831 -Dkuromoji.dict.encoding=utf-8

これで、kuromoji-core/targetにjarファイルができているので、これも同時に、ライブラリとして登録したら、うまくビルドできた。

import com.atilika.kuromoji.ipadic.Token;
import com.atilika.kuromoji.ipadic.Tokenizer;
public class KuromojiNeologdTest2 {

    public static void main(String[] args) {
        Tokenizer tokenizer = new Tokenizer();
        String phrase = "溺れる者は藁をも掴む";
        for (Token token : tokenizer.tokenize(phrase)) {
            System.out.println(token.getBaseForm());
            System.out.println(token.getConjugationForm());
            System.out.println(token.getConjugationType());
            System.out.println(token.getPartOfSpeechLevel1());
            System.out.println(token.getPartOfSpeechLevel2());
            System.out.println(token.getPartOfSpeechLevel3());
            System.out.println(token.getPartOfSpeechLevel4());
            System.out.println(token.getPronunciation());
            System.out.println(token.getReading());
            System.out.println();
        }
    }
}

以前のkuromojiだと、ことわざの中身を形態要素解析してしまっていたが、これは、丸ごと扱っている。

run:
溺れる者は藁をも掴む
*
*
名詞
固有名詞
一般
*
オボレルモノハワラオモツカム
オボレルモノハワラヲモツカム

最後に、kuromoji-ipadicの他にkuromoji-ipadic-neologdフォルダもあって、neologdが付いているのでそっちの方がいいかと思ったが、どう違うかわからない。ただ、こちらの方がneologdが付いているので、いいような気がして、そちらをコンパイルして、使って見たが、結果も同じものだった。後者を使おうと思っている。

twitterデータをword2vecで解析し、wikipedia と比較する

この間、wikipediaデータを元にword2vec用のデータベースを作成した。それはそれで、十分実用性があるが、さらに実際の言葉の、喋り口調の使われ方を見るためにTwitterのAPIを使ったサンプリングデータをコーパスにして作成してみることにした。

Twitterのサンプリングは、APIを使って、昨年末から今年にかけて2000万ツイートを集めていた。さらに最近200万ほど追加して、総計 24,173,335ツイートである。

手順はwikipediaの場合と同じである。ほぼ100万ツイートずつ分かれていたものを一つのファイルにまとめる。

$ cat tweets1* > tweets_all_180907.txt

という感じ。

これをneologdを使ったmecabで分かち書きをする。

$ mecab -Owakati -d /usr/local/lib/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd/ tweets_all_180907.txt -o twitter_wakati_data.txt

これをword2vecにかけて、ウェイトデータを作成する。

$ word2vec -train twitter_wakati_data.txt -output twitter_wakati.bin -size 200 -window 5 -sample 1e-3 -negative 5 -hs 0 -binary 1

ウェイトデータは、477メガバイトになって、wikipediaの場合の795メガバイトよりもだいぶ小さい。

あとは、distanceで分析できる。関連語検索を、wikipediaの場合と比べてみるととても面白い。
例えば、コンビニを調べる。
wikipediaの場合

Word: コンビニ	Position in vocabulary: 16062
Word	 Cosine distance
-------------------------------
コンビニエンスストア	0.870578
量販店	0.772738
家電量販店	0.751852
ファーストフード店	0.721780
スーパーマーケット	0.720924
100円ショップ	0.718245
ファミリーレストラン	0.713548
キヨスク	0.712224
ホームセンター	0.709059
NEWDAYS	0.703931
自販機	0.699429
ディスカウントショップ	0.695208
玩具店	0.692847
セブンイレブン	0.689320
飲食店	0.687436
売店	0.687210
ドラッグストア	0.686923
キオスク	0.684569
パチンコ店	0.682252
セブン-イレブン	0.681514
小売店	0.679067
大型書店	0.676887
大衆食堂	0.674396
レンタルビデオ店	0.669804
パソコンショップ	0.669721
うどん店	0.669188
弁当店	0.668718
駄菓子屋	0.668227
ブックオフ	0.667262
外食チェーン	0.666742
ファストフード店	0.665017
トイザらス	0.662631
コインランドリー	0.661140
アニメショップ	0.659252
ゲームセンター	0.658729
デイリーヤマザキ	0.652585
ローソン	0.651909
ガソリンスタンド	0.650547
インターネットカフェ	0.650438
自動販売機	0.650044

となる。まあ、なるほどという感じ。これに対して、Twitterコーパスを使った場合は、次のようになる。

Word: コンビニ	Position in vocabulary: 1768
Word	 Cosine distance
---------------------------------
スーパー	0.667722
自販機	0.642148
セブイレ	0.633234
レジ	0.631955
ファミマ	0.627591
セブン	0.625176
ミスド	0.618061
ローソン	0.614712
西友	0.614702
業務スーパー	0.612738
マック	0.597435
スタバ	0.596482
ガソスタ	0.596407
ファミレス	0.593658
ブックオフ	0.592258
LAWSON	0.577262
ツルハ	0.571627
カルディ	0.570277
デパ地下	0.568725
マツキヨ	0.568646
セコマ	0.568199
ドンキ	0.568019
ホムセン	0.567909
生協	0.567643
スーパーマーケット	0.565221
喫茶店	0.565085
セブンイレブン	0.562578
本屋	0.561266
ドラッグストア	0.556287
売店	0.555747
飲食店	0.555709
ゲーセン	0.555684
マクド	0.550563
自動販売機	0.549253
すき家	0.549123
薬局	0.548373
売り場	0.548229
駅前	0.548090
コストコ	0.543193
イオン	0.540342

しゃべり言葉の中で使われた関連語という感じが実によく出ている。セブイレなんて、私は使ったことがないが、使われているようだ。

使い分けが大事になる。

ロボット漫才の台本作成用のプログラミング言語(1)

M-1の日程が、9月23日(2018年)、約3週間後になりそうなので、少し余裕ができて、現状の記録を書いておくことにする。

お客さんからお題をもらってサリーに謎かけをやらせるというネタを始めてから一年半以上たった。ロボットお笑いのレベルをもう一つあげたいと思っていたが、どうするかをずっと考えあぐねていた。夏休みに入って、ロボット漫才についての研究があることを知って関係論文を結構読んだが、その中で行われている試みが使えそうだということがわかった。

主に参考にした論文をリストアップしておく。全てネットからダウンロードできる。
真下遼、2016、「Webニュースを用いた真名井台本自動生成にも続くコミュニケーションロボット」。
青木晢、梅谷智弘、北村達也、灘本明代、2017、「Word2vecを用いた対立後に基づく漫才台本の自動生成」、DEIM Forum 2017-F7-3。
真下遼、青木晢、秋山和寛、考橋一稀、「Webニュースを基にした漫才台本自動生成によるコミュニケーションロボットの開発」(特別賞)。
竹越哲也、萩原将文、2015「ロボット漫才自動生成システム--動作が漫才に与える影響の考察」、日本感性工学会論文誌。
吉田祐介、萩原将文、2012、「漫才形式の対話文自動生成システム」、日本感性工学会論文誌 Vol.11,No.2、pp265-272。

これらを参考にすると、基本的にボケとツッコミのフォーマットを先に用意しておいて、あとでキーワードなどをそれに当てはめるという方法が適切だということがわかった。これを応用すれば、お客様からお題をいただいて、その場で即興で漫才をロボットにやらせることができる。

そのフォーマットをまず用意してみると、この言葉に対して説明文を入れるとか、キーワードと無関係で、音が良く似た言葉を入れるなどの指示をさせる必要がある。これらは、一つのコンピュータ言語として作っておくととても便利に思えた。すなわち、ロボット漫才台本自動生成用のプログラミング言語である。

プログラミング言語の文法の作成はそれほど難しくないというか、初歩的なものはすぐに作れる。ただ、その言語の指示に基ずいて、言葉や文章を用意するインタープリターないしはコンパイラが必要になる。それのためには、実際に言語データや文章のデータベースを用意し、それをコントロールすることが必要になる。

それで、この間、まず、データを用意する作業をしてきた。用意できたものは次の4つだ。
(1)word2vecで解析可能なデータを、日本語wikipediaから作成する。これは、mecabのNeolog辞書を用いたものを作成した。これで、wikipedia上で、関連している言葉をリストアップできるようになった。データは1.02Gバイトある。これは、javaで類語をリストアップすることができるのでemilyに組み込みやすい。
(2)wikipediaのタイトル、読み、ローマ字、その概念の定義、さらに基本的説明をデータベース化してmariadbに乗せた。データの個数が500万以上(正確には5114451個)になった。mariadbはraspberrypiのjavaで制御可能である。
(3)シソーラス辞書データを、mariadbに乗せた。どのように載せるかが色々考えたが、結局ある語とその類語を一対にして読みやローマ字とともにデータ化するのが一番使いやすいと思ってそうした。一つの後にたくさんの類語があるときは、それぞれ一対にしてデータベースに載せるのである。mariadbから、それらをリストアップすることを細かく制御できる。38万個の対をデータベース化した。
(4)日本語辞書をmariadbに乗せた。タイトル、読み、ローマ字、基本説明、対語(あれば)をデータベース化した。約72万タイトルになった。

次に、これらを用いて、漫才スクリプトの処理プログラムを作成することが次の作業になる。

Neologの辞書を使ってword2vecのデータを作成し直す

前の記事でword2vecのデータを作ったとかいたが、mecabの辞書をNeologのものにした方が良いので、再度作り直した。mecabに持って行くときにダウンロードして作成したNeolog辞書を使うように指定するだけで良い。

私の場合のコマンドラインは、次のようになる。

mecab -Owakati -d /usr/local/lib/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd/ jawiki.txt -o data.txt

作成したデータは何倍にも大きくなった。

日本語Wikipediaデータをword2vecで類語検索する

去年、これをやっていたのだが、色々あって他のことに関心が向かったために、使いきれずにおいていたが、もう一度やっておく。類語を抽出できるようになるまでのプロセスをメモがわりに書いておく。
前半は、http://ankaji92.hatenablog.com/entry/2016/11/27/212507を参考にさせていただいた。

まず、適当なフォルダを決めて、wikiの全文を取ってくる。

$ curl https://dumps.wikimedia.org/jawiki/latest/jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2 -o jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2

これを使えるように変換してまとめる。

$ git clone https://github.com/attardi/wikiextractor
$ python3 wikiextractor/WikiExtractor.py jawiki-latest-pages-articles.xml.bz2

一カテゴリずつやっていくが、辛抱強く待つ。一つのファイルにまとめる。

$ cat text/*/* > jawiki.txt

分かち書きアプリのインストール。

$ brew install mecab
$ mecab -Owakati jawiki.txt -o data.txt

前は、ここでrubyを使う方法を用いた記憶があるが、使わなくていいので、ここまでは、先の引用元にあるこの方法がいいと思う。次に、word2vecのインストールである。これについては、以下のサイトにある後半部分がc言語でやるとき便利だった。

$ git clone https://github.com/svn2github/word2vec.git
$ cd word2vec
$make

macの場合、malloc.hが無いと、叱られるので、

  • compute-accuracy.c
  • distance.c
  • word-analogy.c

について、sodlib.hに変更する。そして、再度 make。

./word2vec -train data.txt -output jawiki_wakati.bin -size 200 -window 5 -sample 1e-3 -negative 5 -hs 0 -binary 1

data.txtは、先ほど作成したパスを指定し、word2vecも作成したパスを指定して実行する。オプションについては、適宜、webを参考にする。./distanceを、今作成したjawiki_wakati.binを指定して起動する。そして、単語を入力すると、類語のリストを出してくる。

./distance jawiki_wakati.bin 
Enter word or sentence (EXIT to break): コンビニ
Word: コンビニ  Position in vocabulary: 10735
           Word                         Cosine distance
-------------------------------------------------------------
          コンビニエンスストア		0.809326
          デイリーヤマザキ			0.685043
          店舗				0.652178
          スーパーマーケット		0.636046
          ドラッグストア			0.628818
          ミニストップ			0.620285
          キオスク			0.604373
          物販				0.603765
          ブックオフ			0.599682
          直営店				0.597540
          ファミリーレストラン		0.597328
          ローソン			0.594401
          ファミリーマート			0.589032
          売店				0.588488
          ホームセンター			0.587499
          キヨスク			0.587256
          惣菜				0.574461
          出店				0.572560
          セイコーマート			0.568219
          量販				0.559042
          店				0.558693
          飲食				0.557627
          セルフサービス			0.555324
          ファストフード			0.554968
          NEWDAYS			0.554501
          以下まだつづく・・・・・・

このdistanceのjava版を作らなければならない。面倒。

phpMyAdminをMacで動かす

以前も、mysql (実質的に同じ mariadb)を動かすとき、phpMyAdminを使っていた。便利だった。今回また、色々データーベースをいじるのに、使おうと思ったが、macを新しくしているせいか動かなかった。
apacheは、標準のものでいいはずだ。ただ、設定ファイルなどがどこにあるかを確認しておかなければならない。

/etc/apache2/httpd.conf

である。
php も、動いていた。標準なのか、何気にインストールしたのかは記憶が定かではない。

homebrewで、phpmyadminをインストール。

brew install phpmyadmin

と最後に、https.confに付け加える設定が出ているので、そのまま貼り付ける。また、https.confの中のモジュールの追加起動が必要だった。

LoadModule php5_module libexec/apache2/libphp7.so
LoadModule userdir_module libexec/apache2/mod_userdir.so
Include /private/etc/apache2/extra/httpd-userdir.conf

だったと思う。これでapacheを再起動する。(もう一つ何か必要だった気がするが・・・・・・)
さらに、正常起動できると

The $cfg['TempDir'] (./tmp/) is not accessible. phpMyAdmin is not able to cache templates and will be slow because of this.

というような、警告が出ていて、遅くなるっていうものだから、対応せざるを得ない。

これは、/usr/local/share/phpmyadminの下に、tmpファイルを作成し、所有者をwwwに変更すると消える。

QRコードの読み取り

ロボットが案内ができるように、あるいは位置を把握するために、QRコードを読み取る能力をもたせたいと考えた。

Raspberrypiのカメラ、それで撮ったのをgoogleのzxingというコード認識ライブラリを経由してコードを認識させる、というものだ。

このライブラリを使えば、認識とコード生成が極めて簡単に行える。以下のようなところを参考にさせていただいた。
https://qiita.com/tool-taro/items/1923f948a1908255d5df
https://qiita.com/yoshi389111/items/0fee2be43e5135b1bb15

これで、単にQRコードがきちっと入った画像だけではなく、ゴタゴタした背景の中にあってもそれを認識できる。
例えば

こんな画像でも認識できる。あとは、頭の部分についている、このカメラの動かし、このQRコードを認識させることができればいい。