今回使用するのは

こちらのサイトのデモを使って
静止画を動画化してみました

1フレーム目はこの画像



2フレーム目はこの画像です



この間のフレームを補完してくれる訳ですね

出来上がったのはこんな感じ




2枚の間の違和感なく
フレームが保管されているのでは
ないでしょうか！！

めちゃくそカワイイですねーーーーー

こんな感じで
2枚の静止画を用意すれば動画にできるので
たくさん用意すれば、動画作品を
作る事も可能ではありそうですね

うまく使えば面白い技術だと思いますので
試したい方はデモサイトを
覗いてみて下さい

それでは

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今回はバビ語をマスターしたいなーと思い
バビ語変換を試みてみました。

解説動画はこちら



さて、まずバビ語についてですが
近年では最近見る機会が減りましたが
日向坂46齊藤京子さんが使いこなす
入れ詞の一種です。

一応日向坂46のキャプテン
佐々木久美さんは通訳出来るみたいです。


コードはこちら

import re

# 文字列の定義
row_a = [s for s in 'あかさたなはまやらわがざだばぱ']
row_i = [s for s in 'いきしちにひみりぎじぢびぴ']
row_u = [s for s in 'うくすつぬふむゆるんぐずづぶぷ']
row_e = [s for s in 'えけせてねへめれげぜでべぺ']
row_o = [s for s in 'おこそとのほもよろをごぞどぼぽ']
row_kya = re.split('(..)','きゃぎゃしゃじゃちゃぢゃにゃひゃびゃぴゃみゃりゃ')[1::2]
row_kyu = re.split('(..)','きゅぎゅしゅじゅちゅぢゅにゅひゅびゅぴゅみゅりゅ')[1::2]
row_kyo = re.split('(..)','きょぎょしょじょちょぢょにょひょびょぴょみょりょ')[1::2]

# 辞書の定義
dict_a = { k:k+'ば' for k in row_a}
dict_i = { k:k+'び' for k in row_i}
dict_u = { k:k+'ぶ' for k in row_u}
dict_e = { k:k+'べ' for k in row_e}
dict_o = { k:k+'ぼ' for k in row_o}
dict_kya = { k:k+'ば' for k in row_kya}
dict_kyu = { k:k+'ぶ' for k in row_kyu}
dict_kyo = { k:k+'ぼ' for k in row_kyo}
babigo_dict = {**dict_a, **dict_i, **dict_u, **dict_e, 
               **dict_o, **dict_kya, **dict_kyu, **dict_kyo}

# 逆変換辞書の定義
icd_a = { k+'ば':k for k in row_a}
icd_i = { k+'び':k for k in row_i}
icd_u = { k+'ぶ':k for k in row_u}
icd_e = { k+'べ':k for k in row_e}
icd_o = { k+'ぼ':k for k in row_o}
icd_kya = { k+'ば':k for k in row_kya}
icd_kyu = { k+'ぶ':k for k in row_kyu}
icd_kyo = { k+'ぼ':k for k in row_kyo}
icd_dict1 = {**icd_a , **icd_i , **icd_u , **icd_e , **icd_o }
icd_dict2 = {**icd_kya , **icd_kyu , **icd_kyo}
icd_dict3 = {'ーば':'ー' , 'ーび':'ー' , 'ーぶ':'ー' , 'ーべ':'ー' , 'ーぼ':'ー'}
b_dict = {**icd_dict1 , **icd_dict2 , **icd_dict3}

# 文章をバビ語に変換する
def change_babigo(text):
    babigo,out = '',''
    for i,s in enumerate(text):
        if s in row_a + row_i + row_u + row_e + row_o:
            if ''!=out:
                babigo += babigo_dict[out]
            if i == len(text)-1:
                babigo += babigo_dict[s]
            out = s
        elif s in ['っ']:
            babigo += babigo_dict[out] + s
            out = ''
        elif s in ['ゃ','ゅ','ょ']:
            out += s
            babigo += babigo_dict[out]
            out = ''
        elif 'ー'==s:
            tmp = babigo_dict[out]
            babigo += tmp + 'ー' + tmp[-1]
            out = ''
        elif s in ['、','。']:
            if ''!=out:
                babigo += babigo_dict[out]
                babigo += s
            out = ''
    return babigo

text = "らーめんだいすき、さいとうきょうこです。"
print(change_babigo(text))

らばーばめべんぶだばいびすぶきび、
さばいびとぼうぶきょぼうぶこぼでべすぶ。

text = "あたしのなまえは、かすがです。"
print(change_babigo(text))

あばたばしびのぼなばまばえべはば、
かばすぶがばでべすぶ。


こんな感じで文章をバビ語に変換できます。
制約として「ひらがな」だけを
変換することができます。
「ひらがな推し」なので・・・


次に、バビ語を通訳してみましょう。

バビ語の文章を元に戻すのも考えてみました。

こんな感じになりました。

# バビ語を元の文章に戻す
def babigo_reverse(babigo):
    for k,v in icd_dict2.items():
        babigo = babigo.replace(k,' ' + k + ' ')
    for k,v in icd_dict1.items():
        babigo = babigo.replace(k,' ' + k + ' ')
    babigo = babigo.replace('  ',' ')
    tmp = babigo.split(' ')
    out = ''
    for t in tmp:
        if t in b_dict:
            out += b_dict[t]
        else:
            out += t
    return out

babigo = 'らばーばめべんぶだばいびすぶきび、さばいびとぼうぶきょぼうぶこぼでべすぶ。'
print(babigo_reverse(babigo))

らーめんだいすき、さいとうきょうこです。


ということで、バビ語に変換と
バビ語から元に戻すプログラムを
作ってみました。

これでニュースなども全部
バビ語にすることができますね！！！！

今回はバビ語マスターのための
バビ語変換プログラムでした。

それでは。

 

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今回はあの
丹生ちゃんのタルタルチキンしりとりを
再現するプログラムを考えてみました。

解説動画はこちら



知らない人のために補足しておくと
日向坂46の丹生あかりちゃんには
なんかしらの言葉をしりとりで
タルタルチキンに繋げる・・・
という特技があります。

それをプログラムで再現します。

さて、今回のテーマはしりとりです。
しりとりをプログラムで行うには
単語のデータがないとうまくはいきません。

そこでMeacbの辞書を使って
しりとりを行えるような
プログラムを作っていきたいと思います。

Google Colab上で動くようなコードになってます。

まず最初はMecabをインストールします。
Mecabは形態素解析用のライブラリで
これには辞書が含まれています。

その辞書を使っていくわけですね。
GoogleColabにMecabをインストールするのは
次のコードです。

# MeCab と 辞書(mecab-ipadic-NEologd)のインストール 
!apt-get -q -y install sudo file mecab libmecab-dev mecab-ipadic-utf8 git curl python-mecab > /dev/null
!git clone --depth 1 https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd.git > /dev/null 
!echo yes | mecab-ipadic-neologd/bin/install-mecab-ipadic-neologd -n > /dev/null 2>&1
!pip install mecab-python3 > /dev/null
!ln -s /etc/mecabrc /usr/local/etc/mecabrc
!echo `mecab-config --dicdir`"/mecab-ipadic-neologd"

インストールできたかどうか
確かめてみましょう。

次のコードで実行確認ができます。

# テスト
import MeCab
import random

sample_txt = "鬼滅の刃の炭次郎"
path = "-d /usr/lib/x86_64-linux-gnu/mecab/dic/mecab-ipadic-neologd"
m = MeCab.Tagger(path)
print("Mecab ipadic NEologd:\n",m.parse(sample_txt))

いい感じで形態素解析出来ていますね。

形態素解析は文章を単語に分割しますが
辞書に無い固有名詞はより細かい単語に
分割されてしまいます。

この場合、「鬼滅の刃」がそれに当たります。
この辞書は「鬼滅の刃」が辞書登録されていますね。

この辞書データを使ってしりとり用の
辞書データを作っていきます。

# ここのパスは要チェック
dic_path = '/content/mecab-ipadic-neologd/build/mecab-ipadic-2.7.0-20070801-neologd-20200910/mecab-user-dict-seed.20200910.csv'
dic_data = {}
with open(dic_path) as _f:
    for i,row in enumerate(_f):
        rows = row.replace('\n','').split(',')
        word = rows[0]
        yomi = rows[11]
        hinsi = rows[4]
        
        # 品詞の分類
        if '記号' in m.parse(word[0]):
          continue
        # 名詞かつ　ンやーでない　数字でもないものだけ登録
        if '名詞' in hinsi and len(yomi)>2 and 'ン'!=yomi[-1] and 'ー'!=yomi[-1] and not any([a.isnumeric() for a in word]):
          #print(rows)          
          s_word = yomi[0]
          e_word = yomi[-1]
          if s_word in dic_data:
            tmp_s = dic_data[s_word]
            if e_word in tmp_s:
              tmp_e = tmp_s[e_word]
              tmp_e.append({'word':word,'yomi':yomi})
            else:
              tmp_e = [{'word':word,'yomi':yomi}]
            tmp_s[e_word] = tmp_e
            dic_data[s_word] = tmp_s
          else:
            tmp_e = [{'word':word,'yomi':yomi}]
            dic_data[s_word] = {s_word:tmp_e}

これで辞書データが出来ました。
辞書のパスは変わる可能性があるので
うまく合わせてください。

次にしりとりを行う関数の定義です。

最初の単語を入力して
次の単語をしりとりとして
繋がるようなモノを選んで
最後の言葉につなげるようにします。

#　最初の終わりと最後のワードの始まりの文字
def word_b_and_e(target_word,last_word):
  targets = m.parse(target_word)
  targets = targets.replace('\nEOS\n','').split('\n')
  target_e = targets[-1].split(',')[-2][-1]
  lasts = m.parse(last_word)
  lasts = lasts.replace('\nEOS\n','').split('\n')
  lasts_s = lasts[0].split(',')[-2][0] if lasts[0].split(',')[-2]!='*' else lasts[0].replace('\t',',').split(',')[0][0]
  return target_e,lasts_s

# 次のワードを選択する
def nect_select(target_e):
  next_dic = dic_data[target_e]
  next_e_word = random.choice(list(next_dic.keys()))
  next_ends = next_dic[next_e_word]
  next_word_dic = random.choice(next_ends)
  return next_e_word,next_word_dic

#　しりとり5
def siritori5(target_word,last_word):
  for a in range(10):
    try:
      words_route = [target_word]
      target_e , lasts_s = word_b_and_e(target_word,last_word)
      next_target = target_e
      for i in range(2):
        next_e_word , next_word_dic = nect_select(next_target)
        words_route.append('{0}({1})'.format(next_word_dic['word'],next_word_dic['yomi']))
        next_target = next_e_word

      lasts = random.choice(dic_data[next_target][lasts_s])
      words_route.append('{0}({1})'.format(lasts['word'],lasts['yomi']))
      words_route.append(last_word)
      for w in words_route:
        print(w)
      break
    except:
      pass

これでしりとりを行う準備が出来ました。

あとは実行です。
最初の単語と
最後につなげる単語を用意しておきます。


今回は始まりを「鬼滅の刃」
終わりを「タルタルチキン」にします。

結果はランダムで選ばれます。

# 実行
target_word = '鬼滅の刃'
last_word = 'タルタルチキン'
siritori5(target_word,last_word)

・・・・

なんか聞いたことの無い単語ばかり

たまにまともな奴がでやりしますんで
試したい方は
何回もやり直してみて下さい。

今回は丹生ちゃんの
タルタルチキンしりとりを再現する
プログラムでした。

いやータルタルチキン
最高ですねーーー

今日はここまでです
それでは。

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