prologue

Bonjour à tous. Aujourd'hui, je voudrais vous présenter une invention historique qui m'aide à résoudre le cas. C'est un système qui recueille les conversations des suspects avant l'incident et prédit le criminel et la victime! Je ne suis toujours pas sûr de l'IA, mais il n'y a rien d'impossible pour les Boy Detectives!

Objectif

Prédire les criminels et les victimes avant qu'un incident ne se produise

conditions

L'affaire cible est une affaire de meurtre
Prédire le criminel et la victime de la conversation du début de l'histoire à avant l'incident

Présentation du système

Le langage est Python
La bibliothèque utilisée pour l'apprentissage automatique est keras
Le moteur d'analyse morphologique est janome

Flux de mise en œuvre

Je vais expliquer brièvement la procédure de création d'un système.

Collecte de données Nous recueillons des données dans les livres de Conan. Il était difficile de reprendre toutes les conversations jusqu'à l'incident, j'ai donc décidé d'utiliser 10 ballons comme données d'entraînement. De plus, tous les noms de personne ont été convertis en "Tanaka" afin que les noms de personne apparaissant dans la conversation n'affectent pas le jugement.
Analyse morphologique Les données collectées seront écrites en japonais, mais elles ne peuvent pas être utilisées comme données d'apprentissage telles quelles, nous traiterons donc les données. En séparant les phrases en mots, il est possible de les vectoriser à l'avenir. Par exemple, "Sumomo / Momo / Momo no Uchi" est séparé par "Sumomo / Momo / Momo / Momo / Momo / No / Uchi".
Vectorisation Convertissez des phrases en données vectorielles en utilisant le doc2vec de janome. En exprimant numériquement les données de phrase, elles peuvent maintenant être utilisées comme données d'apprentissage.
Apprentissage Nous qualifierons les données vectorielles complétées de «criminel / victime / grand public» et effectuerons l'apprentissage.

résultat

La précision était proche de 100% pour les données de formation, mais la précision pour les nouvelles données était presque inexistante.

Cause de l'échec: les données d'entraînement étaient extrêmement insuffisantes (28)
Il était plus difficile que prévu de convertir manuellement le contenu d'un livre en données.
J'ai compromis car la date de publication était courte
Priorité à la lecture de bandes dessinées

Comme on le dit souvent, la partie la plus difficile de l'apprentissage automatique est la collecte de données d'entraînement. Je veux faire quelque chose comme ça! Je pense qu'il est rare d'obtenir des données immédiatement quand j'y pense, alors j'ai pensé qu'il était important de garder une antenne sur les données sur une base régulière.

prime

C'est le résultat du jugement des lignes de différents personnages. De gauche à droite, c'est la probabilité de [victime générale, criminel].

Je suis un chat
[0.506109 0.47779834 0.01609264]
Oss! Ora Goku
[0.7559725 0.22846058 0.01556693]
Je Doraemon
[0.6403506 0.3441662 0.01548317]
Haruhi Suzumiya de Tochu. Je ne m'intéresse pas uniquement aux humains. Si l'un d'entre eux est des extraterrestres, des personnes futures, des étrangers ou des pouvoirs surnaturels, venez me voir. c'est tout.
[0.2473547 0.69323796 0.05940729]
Je serai le dieu du nouveau monde!
[0.28107646 0.70111287 0.01781074]
Si vous abandonnez, le match se terminera là
[0.63113874 0.34889922 0.01996207]
Aucun résultat !! Je n'ai obtenu aucun résultat !!
[0.46731383 0.48855832 0.04412784]
Ne voyant qu'une seule vérité, l'apparence est un enfant, le cerveau est un adulte, le nom est détective Conan!
[0.50221133 0.47582945 0.02195918]

Cela dépend presque de la probabilité du grand public ou de la victime. La probabilité d'un criminel est aussi faible que 6% au maximum, et peut-être que vous apprenez que les lignes voyantes ne sont pas le criminel.

"Je serai le dieu du nouveau monde!" De Kira était celui qui avait la plus grande probabilité d'être victime.

Conclusion

Night God Light meurt

[PYTHON] Mitsuhiko "Je peux dire au criminel en me présentant!"