Hamiltonの歌詞生成方法を学ぼう！

目次

1. 導入
2. データの読み込みと確認
3. テキストの前処理
4. ワードクラウドの作成
5. トークン化と数値化
6. N-gramシーケンスの作成
7. モデルの構築と訓練
8. 新しい歌詞の生成
9. 結論
10. 参考文献

Hamiltonの歌詞を使ってTensorFlowで歌詞を生成する方法

Hamiltonの歌詞を使ってTensorFlowで歌詞を生成する方法を探ってみましょう。新しい機械学習の問題に取り組む際、以前に解決した問題や自分の知識に関連付けて考えるようにしています。Hamiltonに関して言えば、それをコーパスと呼ばれる単語の集まりに縮小できます。そして、それは他の何にでも適用できます。

まずは、Hamiltonの歌詞をコーパスに変換し、数値の配列に変換することから始めましょう。次に、TensorFlowを使用してHamiltonの歌詞を書くことにしました。R言語を使用することにしました。まずは必要なライブラリのインポートから始めましょう。TensorFlowとKerasは優れた機械学習のライブラリですので、特に機械学習初心者にはおすすめです。

Hamiltonの歌詞のデータセットがKaggleにあるので、それをcsv形式で読み込みます。データセットは各曲のタイトル、話者（キャラクター）、行の情報が含まれています。まずは曲ごとの行数を確認してみましょう。歌詞の行数を見ることで、どのようなデータを扱っているか把握できます。特に短い行はテキスト生成にはあまり価値がないと考え、3語以下の行を除外することにしました。

次に、データの可視化を行い、最も頻出する単語を把握したいと思います。ワードクラウドを作成することで、Hamiltonで使用される単語の一部を視覚化できます。色や形状を変えることもできます。ワードクラウドは言葉の使用頻度を視覚的に確認するのに便利な方法です。

データの確認と可視化が終わったら、テキストをクリーニングして機械学習コードに入力できるようにする必要があります。アポストロフィやその他の句読点を削除し、すべて小文字に変換します。そして、新しい列に追加します。また、行が短すぎる場合には除外します。

テキストの前処理が完了したら、テキストを曲ごとに分割して、モデルにトークン化できるようにします。トークン化は、文字列のワードを数値の配列に変換する方法です。トークナイザーはワードのボキャブラリーを持っており、各ワードに対して番号を割り当てます。また、「未知語」を表すための特殊なトークンも指定します。

トークナイザーが準備できたら、テキストにトークナイザーをフィットさせ、ワードインデックスを作成します。ワードインデックスは、ワードと番号の対応関係を保持しています。このワードインデックスを使用することで、数値から元のワードへの変換が可能になります。

テキストを数値の配列に変換した後は、N-gramシーケンスを作成します。N-gramシーケンスは、N個のワードの連続です。ここでは、10個のワードのシーケンスを作成することにしました。N-gramシーケンスを作成することで、テキスト内のワードの組み合わせを追跡することができます。

モデルの構築と訓練を行います。Sequentialモデルを使用し、Embedding、LSTM、Denseのレイヤーを追加します。Embeddingレイヤーは特に自然言語処理で一般的に使用されます。Embeddingレイヤーはワードを意味に沿った高次元の配列に変換します。そして、その後にバイディレクショナルLSTMとDenseレイヤーを追加します。

モデルをコンパイルし、入力とラベルでモデルを訓練します。one-hotエンコードされたラベルを使用するため、categorical cross entropyの損失関数を使用します。

訓練が完了したら、モデルを使用して新しい歌詞を生成することができます。シードテキスト（開始点）を指定し、その後に続くワードを予測します。確率分布からランダムにサンプリングすることで、バリエーション豊かな歌詞を生成することができます。

以上が、Hamiltonの歌詞生成の方法です。モデルを使って様々なシードテキストを与え、歌詞を生成させてみました。生成された歌詞には興味深いものがあります。また、長さを指定することで、異なる長さの歌詞を生成することもできます。

結論として、Hamiltonの歌詞を使ってTensorFlowで歌詞を生成する方法を学びました。生成された歌詞は、Lin-Manuel Mirandaによって書かれたかのように見えるかもしれません。しかし、それは私自身の作品です。

参考文献:

• Kaggle (https://www.kaggle.com)