吾輩の猫である | 結城病院

76 : 番組の途中ですがアフィサイトへの\(^o^)/です :2021/06/11(金) 16:18:12. 05 >>72 猫ちゃん楽しそう 77 : 番組の途中ですがアフィサイトへの\(^o^)/です :2021/06/11(金) 17:54:20. 16 >>72 グロ 78 : 番組の途中ですがアフィサイトへの\(^o^)/です :2021/06/11(金) 17:58:13. 01 坊ちゃんもラストまで読んだ奴は意外と少ないはず 79 : 番組の途中ですがアフィサイトへの\(^o^)/です :2021/06/11(金) 18:00:03. 【ネタバレあり】吾輩は猫であるが犬のレビューと感想（3ページ目） | 漫画ならめちゃコミック. 45 若草物語は中途でベスが死ぬ これ豆な 80 : 番組の途中ですがアフィサイトへの\(^o^)/です :2021/06/11(金) 18:01:02. 93 >>78 坊ちゃんは昔よくドラマ化されてたから読んでなくても話知ってる人多いだろうな マドンナと坊ちゃんの絡みが増えたりとか、演出によって少し内容変わったりしてるけど 81 : 番組の途中ですがアフィサイトへの\(^o^)/です :2021/06/11(金) 18:01:30. 17 漱石→寅彦→宇吉郎 の系譜はガチ 現代でも随筆として日本語が古びていない 82 : 番組の途中ですがアフィサイトへの\(^o^)/です :2021/06/11(金) 19:49:49. 95 >>78 坊ちゃんの結末はわりと知ってる人が多いような… 坊ちゃんはボリューム少ないから、読もうと思えばわりとサッと読めるけど 我が輩は猫であるは意外にボリュームがあるから、読むにあたっての敷居が高いってのがあるかもしれない 83 : 番組の途中ですがアフィサイトへの\(^o^)/です :2021/06/11(金) 20:59:48. 48 >>72 非グロ ライトの上に座る猫 84 : 番組の途中ですがアフィサイトへの\(^o^)/です :2021/06/11(金) 21:04:09. 42 大柄で力の強い近所の猫の車屋の黒を、最初は畏怖していたが徐々に軽蔑に変わっていく描写なんか鋭いよな これって少年が腕力の強い男から社会的に強い男にあこがれの対象が変わっていくのを描いているんだな 85 : 番組の途中ですがアフィサイトへの\(^o^)/です :2021/06/11(金) 22:54:41.

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split ( '底本:', text)[ 0] # フッタの削除 text = re. sub ( '|', '', text) # | の削除 text = re. sub ( '[. +? ]', '', text) # 入力注の削除 text = re. sub ( r '《. +? Saha | アジュラボラトリー商品取扱店. 》', '', text) # ルビの削除 text = re. sub ( r '\u3000', '', text) # 空白の削除 text = re. sub ( r '\r\n', '', text) # 改行の削除 text = text [ 1:] # 先頭の1文字を削除(調整) return text def keitaiso ( self, text): t = Tokenizer () output = t. tokenize ( text, wakati = True) return output def process ( self, text): # word_to_id, id_to_ward の作成 word_to_id, id_to_word = {}, {} for word in text: if word not in word_to_id: new_id = len ( word_to_id) word_to_id [ word] = new_id id_to_word [ new_id] = word # corpus の作成 corpus = np. array ([ word_to_id [ W] for W in text]) return corpus, word_to_id, id_to_word 継承 した Datasetクラス の コンストラクタ ( def __init__() のところ) には epare() と記載されているので、Nekoクラスを インスタンス化 すると、 def prepare() が 動作 します。 def prepare() では、dezero ライブラリーにある get_file(url) を使って、指定した url からファイルをダウンロードし、 cache_dir に保存します。google colab の場合、 cache_dir は /root/ です。 その後、関数を順次4つ呼び出して処理を行います。最後にお作法通り (時系列データ)と (次の正解データ)に corpus を1つズラしで代入します。 変数 text, wakati, corpus, word_to_id, id_to_word のそれぞれに、 self.

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を付けているのは、 Nekoクラスを インスタンス化 したら、 属性 として呼び出せるようにするためです。 def unzip() はダウンロードした zipファイルを解凍 する関数。 def preprocess() は解凍したファイルを読み込み、ルビや改行など 余計な部分を削除 したテキストを返す関数。 def keitaiso() はテキストを形態素分析し 分かち書き を返す関数。 def process() は分かち書きから 辞書 と corpus を作成する関数です。 では、実際に動かしてみましょう。 neko = Neko() で Nekoクラスを インスタンス化 するとファイルをダウンロードし 処理を開始 します。janomeの分かち書き処理に少し時間が掛かるため、完了するまで数十秒程度掛ります。完了したら、早速使ってみましょう。 で テキスト 、 で 分かち書き 、 で corpus が表示できます。テキストはいわゆるベタ打ち、分かち書きは単語単位のリスト、corpus は分かち書きの単語の先頭から数字をふった(重複なし)ものです。ついでに、辞書も見ておきましょう。 neko. waord_to_id[] は 単語を数宇に変換 する辞書、 _to_word[] は 数字を単語に変換 する辞書です。学習データを見てみましょう。 と は1つズレになっていることが分かります。最後に、data の長さと辞書に載っている単語数を見てみましょう。 dataの長さ は 205, 815個、辞書に載っている単語数 vocab_size は 13, 616個です。 それでは、本体のコードを書きます。 Nekoクラス を使って 「吾輩は猫である」 の 単語順 を学習し、それを元に文章を生成するコードを書いて行きます。 from dezero import Model from dezero import SeqDataLoader import ctions as F import as L import random from dezero import cuda import textwrap max_epoch = 70 batch_size = 30 vocab_size = len ( neko. word_to_id) wordvec_size = 650 hidden_size = 650 bptt_length = 30 class Lstm_nlp ( Model): def __init__ ( self, vocab_size, wordvec_size, hidden_size, out_size): super ().

ホーム 商品 音楽 マキシシングル 【マキシシングル】D4DJ 「吾輩よ猫であれ」/Lyrical Lily 【Blu-ray付生産限定盤】 4, 840円 (税込) 4 ポイント獲得! 2020/12/16 発売 販売状況: 通常1~2日以内に入荷 ご注文のタイミングによっては提携倉庫在庫が確保できず、 キャンセルとなる場合がございます。 コード:4562494353209 この商品はお支払い方法が限られております。 ご利用可能なお支払い方法: 代金引換, クレジット, キャリア, 後払い 品番:BRMM-10304 特典情報 メーカー特典 フェア特典:「ぷっちみく D4DJ Petit Mix」場面写ステッカー1枚(全12種) ※店舗とは対応方法が異なる場合がございます。下記をよくご確認いただきますようお願い致します※ ※オンラインショップでは対象商品ページにフェア情報を掲載している商品が対象となります。 商品ページに掲載がない商品はフェア対象外となります。予めご了承ください。 ※ゲーマーズオンラインショップの取り扱いは開催期間の出荷分となります。 ◆◇◆D4DJ Groovy Mix カバートラックス vol. 2 発売記念CDフェア◆◇◆ 【対象期間】 2021年7月20日(火)~無くなり次第終了 【開催概要】 期間中「D4DJ」関連CDをご購入1枚毎に、 【ぷっちみく D4DJ Petit Mix 場面写ステッカー(全12種)】 をランダムで1枚プレゼント!