事前に準備したこと
- wit.aiで事前に学習させる
- https://ferret-plus.com/7736 で説明してくれているのでストーリーの手前まで作成しました
- Python3をインストール
これらのことを前提として話を進めます。
準備編
witをpythonで使えるようにしよう
まず、Python3でwit.aiへアクセスするためのモジュールをインストールします。
インストール時にバイパスしている場合は、コマンドプロントからpipでインストールできます。
pip install wit
これで完了したらpythonからwit.aiへアクセスできます。
Client Access Tokenの取得
ここからは、wit.aiでの作業になります。
1.Appを開く
wit.aiで事前に学習させたときの、Appを開きます。
2.設定を開く
画面右上にある、歯車アイコンから設定画面を開きます。
3.API DetailsのClient Access Tokenを取得
設定ページの下へスクロールするとAPI Detailsがあり、その中にClient Access Tokenと書かれた場所があります。
もし、この時点でキーがない場合はテキストボックス左下の更新アイコンで更新してください。
しばらくするとキーが表示されます。
Pythonコード
今回は、wit.aiのモジュールを公開しているGithubにサンプルコードがあったのでそのまま使います。
wit_ai.py
from wit import Wit
client = Wit('ここに先ほど取得したClient Access Tokenを入れる')
resp = client.message('ここに分類？したい文を入れる')
print('Yay, got Wit.ai response: ' + str(resp))
from wit import Witの最後のWitは大文字なので注意！
とりあえず、私は分類したい文として「明日成田からロンドンまで行きたい」と入れました。
返答は、辞書形式で返ってきているようなので各自見やすいようにしてみるとわかりやすいと思います。
私なりの使い道
自然言語処理などで、固定抽出表現などを使って特定の単語を取り出すようなことが、簡単にできるのでもっと広がればと思います。
ディープラーニングやアルゴリズムを使わずに、簡易的ではあるものの意図したものは作れるような印象を受けたので今後の使い道を考えて活用していきたいと思います。