水凪工房

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ISO-2022-JP-MSからCP932への変換

01.29.2018, ISO-2022-JP-MSからCP932への変換 はコメントを受け付けていません。, ソフトウェア, by .

使用する機械はあまりなさそうでうけど、ISO-2022-JP-MS(JIS)からCP932(SHIFT-JIS)へ変換するコードを、以下のサイトに掲載されているプログラムを移植してみました。

http://www.geocities.jp/hoku_hoshi/TIPPRG/tipprg03.html

プログラム本体

テストデータ

テスト方法

上記の様なテストデータをUTF-8で作成して、iconvやnkfを使用してjis形式のファイルに変換します。

iconvの場合

nkfの場合

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Neural Network Consoleでキャラ判定

01.27.2018, Neural Network Consoleでキャラ判定 はコメントを受け付けていません。, ソフトウェア, by .

SONYが公開しているNeural Network Console を使用して、キャラクター判定をさせてみました。

NNCはWindows用なのですが、学習させたモデルの利用はMac(Anaconda + Python 3.6)でも動作しました。

ヴィヴィオとアインハルトのみですので適当に答えても50%の確率なので、あまり面白みはないけど…

Neural Network Console

https://dl.sony.com/ja/

SONYが公開しているニューラルネットワークを作成するためのGUI環境です。

今回は以下のようなネットワークを作成してみました。

 ネットワーク構成

 学習状況(2000Epoch)

画像データはBingの画像検索を使用してヴィヴィオとアインハルトの画像を収集しました。

画像については以下のルールで生成しています。

  • 変身前か変身後は関係なくキャラクター毎に30枚程度を用意
  • 描かれているキャラクターは一人だけ(背景はあってもなくてもよい)
  • 画像サイズは64×64に縮小(パディングは0(黒)で行う)

画像はかなり少ないのですが2000Epoch程学習をさせて、評価を行います。

評価方法

NNC上でも評価出来るのですが、生成したモデルをPythonやC++から使用することが出来ます。

今回は以下のようなコードを生成しました。

学習結果はフォルダにHDF5形式で格納されていますので、そのまま使用することが出来ます。

ソースコードもNNCが生成したものをそのまま使用可能となっています。

評価に使用するデータ

画像は自分が描いた2枚の画像を使用してみました。

 ヴィヴィオ( vivio = 1 )

 アインハルト( einhald = 0 )

実行結果

 0.978

 0.042

0に近いほどアインハルト、1に近いほどヴィヴィオという判定が出るように学習させましたので、どうやら正しく判定してくれたようです。

自分以外の絵でも試してみましたが、正答率は80%ぐらいでした。

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カスタマイズとゆるい合作が可能なグッズ(3)

01.21.2018, カスタマイズとゆるい合作が可能なグッズ(3) はコメントを受け付けていません。, アニメ, クラフト, by .

以前考えていたブックマーカースタンドを既存の商品でレイアウトしてみました。

あとは厚さ1mmぐらいのアクリルで仕切りを作れば十分かもしれない。

一見したところ、全体的に透明の方が格好良さそうなのですが、透明だとブックマーカー自体が透明の場合に見づらくなってしまう為、やはり背面は白い方が良さそう。

 これは単なるフォトフレーム。

背景が黒い為ホコリが目立っていますが、アクリルだけあって静電気をなんとかしないと、かなり汚らしく見えますね。これも課題かもしれない。

設計図的なもの

 仕切り(1mm厚)

こんな感じの仕切りを考えて見たけど、通常の加工では強度の問題から幅を10mm以下に設定できなかったりして。(加工賃は多分5,000〜6,000円ぐらい?)

 雰囲気だけ。

ArtRageのキャンバス設定

01.14.2018, ArtRageのキャンバス設定 はコメントを受け付けていません。, イラスト, by .

以前にも作成した気がしますけど。

キャンバス設定とライティングを変更するだけで結構変わります。

 ライティング(有効)

 ライティング(無効)

なんとなく表にまとめてみました

01.11.2018, なんとなく表にまとめてみました はコメントを受け付けていません。, アニメ, by .

よくある「各エディションの比較表」みたいなもの。

間違っている可能性もありますので、詳細はオフィシャルサイトを確認してください。

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餡子餅入りの白味噌雑煮

01.10.2018, 餡子餅入りの白味噌雑煮 はコメントを受け付けていません。, 料理, by .

 餡子餅がふたつ!

今年もせとうち旬菜館で食べてきました。

愛媛と香川のアンテナショップなので、うどん的な食品もかってみたりして。

 いわし煮干しエキス…

普通にうどんも買っています。

デバイス・カードケースの委託

01.08.2018, デバイス・カードケースの委託 はコメントを受け付けていません。, アニメ, 同人, by .

昨年のイベント(リリカルマジカル24)で頒布したデバイス・カードケース三種を、とらのあなに委託申請しました。

イベントでは午前中にほぼ売り切れてしまったため、久しぶりに委託販売をすることにしました。

委託手数料の分だけ値段が上がっています。

委託申請中の図案三種

 通販ページ(とらのあな)

 

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 通販ページ(とらのあな)

 

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 通販ページ(とらのあな)

 

マテリアルズ達が使用するデバイスをキャラクターのイメージあわせて配置してみました。

  • ディアーチェは王として安定した配置
  • 元気に動き回るレヴィはデバイスと影で異なる形態
  • 落ち着いたイメージをもつシュテルは下向きに配置

といった感じです。

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文書の類似度判定(3)

01.03.2018, 文書の類似度判定(3) はコメントを受け付けていません。, ソフトウェア, by .

データベースに文書を保存するまでが出来たので、やっと本題の類似度判定を。

データベースから文書を取り出して学習と判定を行う

やっていることは、データベースから二文字以上の名詞を取り出して学習用データを生成して、与えたキーワード、文書に似ている(近いベクトルのもの)を取得しています。

実行すると以下のような結果が表示されます。

学習させた文書は、Pixiv百科事典からキャラクター名の項目をテキスト化したものを与えています。

ヴィヴィオに関連するものとして、

  • アインハルト
  • リンネ・ベルリネッタ

といったキーワードが出力されています。

与えた文書量が少なく、文書自体も短いためなんとなくうまくいっているようないないような。

文書の類似度判定(2)

01.03.2018, 文書の類似度判定(2) はコメントを受け付けていません。, ソフトウェア, by .

まずはjanomeを使用して形態素解析を行います。

カスタム辞書を指定していますが、指定しなくても動作します。

janomeによる形態素解析

word2vecを使用するには形態素解析したデータをもとに分かち書きを作成する必要があります。

毎回形態素解析をして生成しても良いですが、ここでは形態素解析をした結果をデータベースに一旦保存した後、必要な情報を取得できるようにしてみます。

janomeによる形態素解析とデータベースへの保存

前述のコードを修正してデータベース(ここではsqlite3)へ保存するようにしたもの。

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文書の類似度判定(1)

01.03.2018, 文書の類似度判定(1) はコメントを受け付けていません。, ソフトウェア, by .

nanoha_keyword知り合いとの会話にword2vecが話題にあがったので、例によってリリカルなのは的なネタに絡めた記事を作成する事にしました。

やることは、

  1. 文書を形態素解析
  2. データベースに保存
  3. doc2vec(word2vec)向けのデータを生成

といったものです。

文書の形態素解析

文書を取り扱う為に、まずやるべきことは形態素解析です。

形態素解析を行うライブラリには様々な物がありますが、今回はjanomeを使用しました。janomeはIPA辞書を内蔵していますが、目的に特化した単語を判定するには専用の辞書を使用する必要があります。

カスタム辞書の追加方法

janomeのカスタム辞書は以下の方法で生成する事が出来ます。janomeのカスタム辞書はMeCabと同じ形式のものを使用する事が出来ますが、単語だけの簡単な構造の形式を使用する事も出来ます。

サンプルとして以下のファイルを用意してみました。

nanoha_keyword.csv

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