Bert– tag –

APIはこちらのリンクで試せます。https://www.aithinkso.net/emotion/emotion_web.py割と当たってくれる。65％ぐらい当たるかな？8軸でランダムだった場合、精度がたった12.5%なので、BERTの恩恵はかなり大きい今後の課題・Pretrainedと最適化のデータ両方ともJumanPPで作ったのでSudachiで作ってみたい・時間をかけて学習データのゴミを消したい・リクエストごとにBERTのモデルをロードしないようにDaemon化したい（メモリがやばい）

STEPホスト側の設定Dockerのコンテイナーを起動するホスト側での下準備STEPコンティナー内の設定ホスト側が設定終わったら、tensorflow など GPU使えるようにコンティナー内での準備ホスト側の設定下記のコマンドでkernel と開発パッケージをインストールする参考：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#post-installation-actionssudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)次に CUDA TOOLKIT を入れる参考：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=CentOS&target_version=7&target_type=rpmnetworksudo yum-config-manager --add-repo http:/...

具体的には・Unity WebGL で 3D モデルアバター・A3RT の TalkAPI (雑談API) で返事生成　・生成した返事を Docomo 音声合成APIで音声生成ソースコードなど細かい説明は別の記事でいいかなと思います。作ったものはこちら。document.getElementById("test_mokuran").innerHTML='';