しりとり ドラゴンズ。 「しりとり」徹底分析!最強キャラ(文字)解説&5つの「驚愕」&最長の増殖しりとりへ挑戦

【プリコネR】しりとりドラゴンズのプリコネヨミルートまとめ|ミニゲーム攻略【プリンセスコネクト】

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このシナリオは? 『ダンジョンズ&ドラゴンズ 第5版』のショートアドベンチャーです。 一時は日本語展開が絶望視されていた『第5版』も、今では遊びきれない勢いで展開し、 僕もビッグウェーブに乗って、いろいろ遊んでいます。 しかし公式のアドベンチャー(シナリオ)はどれも大分量。 短編であっても3セッションくらいかかってしまったり……。 大長編もいいけど、 もうちょっと手軽に遊べるアドベンチャーもほしい。 そう思って、こんな掌編を書いてみました。 タイトルは 「しりとりオーガ」。 ちょっと変わったかんじですよね? はじまりはお決まりのゴブリン退治。 しかしその先に「ほほう」と唸るギミックを用意してみました。 舞台設定は標準的なファンタジー世界として書かれており、 あなたのキャンペーンと簡単にすり合わせることができます。 平日の夜や、ちょっとした隙間の時間さえあれば、 冒険のはじめから終わりまで、味わうことができるでしょう。 お気軽にダウンロードしてください。 プレイ後には、ぜひアルバガルドにをお寄せください!.

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【プリコネ】しりとりドラゴンズ!解答ワード一覧

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率直に言ってクソ。 先駆者がいなかったら埋められなかったと思ってる。 ざっくりした仕様について。 先攻は喧嘩馬鹿 以下 固定。 初回のみウラよみはしない ランダムに配られるパネル9枚のうち1枚を使ってしりとりする ウラよみとプリコネよみがあるので知識と慣れてないと難しい まず、なんでクソなのかというとがプリコネよみを一切してくれないのが一番の原因だと思います。 というかこのを苦行にした諸悪の根源。 これのせいでプリコネよみを図鑑に埋めたい場合、直前の単語をに押し付けなければならず、ランダムのパネルも合わさって苦行と化している。 この場合、とり、こうもりなどが該当 個人的にクソと思ったもの 基本的には押し付けたい直前の単語が1つしか無く、埋めたい単語が無駄に多いのが該当する。 ガイドやく、ガーネット、ガード ガで終わるのが「タイガー」しかなく、ウラよみなので初手で引くことができないので誘導が必須。 タで始まるのは7種類と割と多い。 ガーネットとガードはタイガーを押し付ければ、アイコンがあればあっちから読んでくれるが、ガイドやくはタで終わる単語を押し付けてにタイガーを引いてもらうしかない。 だいにんきアイドル、だんちょう、ダウナー ダで終わるのが「リコーダー」しかなく、いずれもプリコネよみなので絞れない。 しかもリから始まる単語が11種類と無駄が多い。 ソイソース、ソルト ソで終わるのが「シーソー」がのみでシから始まる単語がプリコネアイコンなしで12種類 ありは15種類 と非常に無駄に多く、初手でシーソーが出るかウラよみなので押し付けるのが可能とはいえ埋めるのが大変だった。 ソードはふつうよみなので初手で出ることがあるため除外。 テレじょのやべーやつx3、てんさいゲーマー、 テで終わるのが「たて」しかなく、これを5回も初手でたてが出るか押し付ける必要があった。 テレじょのやべーやつ3つはどう考えても不要だと思うんですが。 デストロイヤー、でんせつのバンパイア、ディテクティブルーペ デで終わるのが「ふで」しかない。 フは「ファクトリー」、「フェアリー」が来ても「リーフ」で返せるが、何故かループになりがちだった。 どうなってんの。 「ふえ」があるのでエから始まるプリコネよみを埋めつつやる方が良い。 ハツネのいもうと、ハーミットナイト、ハイターイ ハで終わるのが「このは」しかなく、コから始まる単語も12種類とシよりは少ないがこれも無駄に多い。 ふつうよみなので初手で引いてもらうことは可能なのだが、期待はできない。 ヒールオール、ひきこもり、ヒーローみならい ヒで終わるのが「コーヒー」のみ。 「このは」と違い、3つともプリコネアイコンなので絞ることができない。 絞れてもコッコロだけが無くなるので気休め程度にしかならない ユイだけ何故かUBが入ってる。 こんなの初見で分かるわけないやろ・・・。 ぼうきゃくのキャロル、ぼくじょうぬし、ぼっち ボで終わるのが「とんぼ」と「たんぼ」のみ。 とんぼはふつうよみなので初手で出るがたんぼがウラよみなので出ない。 トから始まるのは11種類、タは7種類なのでタで終わる単語を押し付けたい。 個人的にはこれらが埋めてて苦しいと思いました。 ある程度はテキトーにやってれば埋まるんですが、直前の単語が1つしかない奴は誘導が必須な上に運要素が半端ないのであのにはブチギレそうなくらいイライラしたんじゃないかな。 楽に埋まる奴と全然埋まらない奴の差が激しすぎるし、個人的にはテストプレイしたのか疑問に思えますね。 イベント中に改善してほしいけどだし期待はしてません。 仮に改善するなら少なくともがプリコネよみしてほしいのと未発見が出るようにしてほしい。 yukrindhis.

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「しりとり」徹底分析!最強キャラ(文字)解説&5つの「驚愕」&最長の増殖しりとりへ挑戦

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背景 しりとりで最強のキャラ(文字)は? 「ル」が圧倒的に有名である。 しかし、実際に「ル」以外はダメなのだろうか? 濁音、半濁音がありの状態では、 「ル」以外にどの文字が強いのか? 「しりとり」を知らぬものは居ないが、 「しりとり」の深淵はまだ誰も知らない。 「しりとり」の深淵をのぞく時、「しりとり」もまたこちらをのぞいているのだ。 ~ Char Fuitter 1847~1912 オランダ ~ しりとりを徹底分析すると、驚きの新事実が見えてきた。 というのが今回のテーマ。 決して、よく他サイトの「しりとり必勝法」でありがちな 「ル」で始まる単語一覧を作った、とかではない。 そして、妙に「 しりとり」に関する動画が多い。 彼らの中でも、自身をそう認識しており、 「 しりとり道を究めんとする修験者たちの集い」 とまで言っている。 皆さん、QuizKnockといえば、どんなイメージをお持ちですか? 知的?楽しい?ためになる?いいヒマつぶし? 筆者(編集部N)のイメージは違います。 筆者のイメージは「 しりとり道を究めんとする修験者たちの集い」です。 by 実際、その例は多数見つかる。 驚くべき高度・高レベルな単語のやり取りがされているので ヒマな時に必見である。 上記の「増殖しりとり」をはじめ、「限界しりとり」「アポロしりとり」など 大人の遊びとして、QuizKnock内でも多数のやりとりが紹介されている。 東大生も熱中する遊びとして、今まさに しりとり道が熱い! 今回のテーマは、そういったアレンジしりとりにおいても、 必ず役立つレベルの基礎データを提供できると思う。 全キャラ(文字)の詳細ステータスを解説する。 「文字」だけにまさに「キャラ」characterの解説、という高度で知的なギャグ そして、 日本人として一読するべき興味深い結果が出たと思う。 5つの「驚愕」として後述する。 ぜひ、今回の結果を活用して、しりとり好きなお子様を完膚なきまでに叩きのめして欲しい さらに、おまけとして 「増殖しりとり」は何文字までいけるのか研究したい。 本気でしりとりをPythonで解析する。 上記3点に達するまでは、様々な試行錯誤があったため、その苦労を解説。 将来的に、本投稿の内容を応用して、さまざまなアレンジしりとり用のAIも出来るかも。 東大生とAIの対戦なども実現できるかもしれない。 しりとり、のルールとは?(定義) しりとりのローカルルールは数しれず。 分析を始める前に、定義をしないと話がかみ合わない。 下手なルール設定だと、「ハナヂ(鼻血)」と言った瞬間、 「ジ」に変えてはいけない場合、 「ヂ」で始まるものが思いつけずに負け、とか、 「ヲ」攻めとか(「りんな」に対する攻略手段)、 あまり面白くない攻略方法が可能になってしまう。 良く使われていると思われるルールで、 特殊すぎる攻撃が出来ないような形で、 Wikipediaなどを参考に以下のルールを設定した。 挙げる単語は「名詞」に限る• 一般的な常識としてよく知られた固有名詞、はOKとする。 国名、地名、大都市の名前、トヨタなどの企業名、長嶋茂雄などの有名人等• 禁止とするルールもあるが「ホッチキス」「セロテープ」など一般化した商品名もあり煩雑• 数詞は使用禁止• 「10001」「10232」や、「3個」などの単位との組み合わせなど。 無限にあるので禁止 最後の長音は無視して前の音を採用する• 上記の場合、文字数としては「4文字」で、「ミキササ」的な扱いになるということ。 他に、母音にするルール(「ア」)、長音を含んで答えるルール(「サー」)などもある。 分析後、最強は「サー」攻撃でした、など分かっても一般的に使いにくいので無視ルールにする 最後の文字が拗音・促音の場合、清音に戻す(小さい文字は巨大化)• 他に、「シャ」のまま続けるルールもあるが、使いにくいために巨大化ルールにする• 実際は、「ッャュョァィゥェォヮ」を巨大化するということ 濁音・半濁音は、清音に戻さずそのまま使う• 「カ」に変えられない。 これは結構ルールが分かれるかもしれない。 どちらも互換性のある文字として使って良いということ。 余談 しりとりは、先に有限な全単語が与えられている場合は、 「 零和有限確定完全情報ゲーム」であり、 グラフ理論で解こうとする研究もある。 しかし、個人的にはしりとりの本質は、「単語の発見」側であると考えるため、 ここではグラフ理論側のテーマには触れない。 分析実施:名詞の抽出とデータ加工と集計 ルールが定義出来たので分析を開始する。 まず、取得元の辞書をどうするのか?が一番重要になる。 単語数が多くなることを重視して、 mecabのデフォルトの辞書に追加して、 mecab-ipadic-neologdの新語辞典も用いることにした。 それぞれ、ソースコードから、CSVデータもダウンロードできる。 CSVデータの中から、noun(名詞)を主として、数詞ではないデータを、 特定のファイルの中にまとめて配置し、それをPythonで読み込むことにする。 CSVデータのロード import csv import codecs import glob 特定のCSVファイルをロードして、dfを生成する。 処理中、先頭と末尾の文字も取得しているが、 実際しりとりに使うのは特殊ルールを付与した状態であるため、 直接は、上記で取得した文字は使わない。 実は、しりとりのルールについては、データ解析結果を見ながら何度か見直している。 最初に、加工処理をしない上記の状態で集計してみて、 例えば、「ヴ」の存在を完全に忘れていたなー、なんて眺めていたのだ。 加工処理を作ってから集計すると、個数が合わなくても、 加工処理のプログラムが悪かったかも、と原因が分からなくなるため、 どんなデータが入っているのか不明な場合は、原型で少し眺めてから加工した方がよい。 なお、詳細な品詞のパターンとしては、以下の7種類であった。 ['形容動詞語幹', '副詞可能', '一般', '代名詞', 'ナイ形容詞語幹', '固有名詞', 'サ変接続'] 見慣れないものだけ例を挙げておく。 形容動詞語幹:きらびやか、プラトニック• 副詞可能:十中八九、一層、直接• ナイ形容詞語幹:味け、素っ気、申しわけ• サ変接続:気乗り、静止、察知 しりとりルールの実装 しりとりルールでは、文字列的に単純に末尾の文字を使うのではなく、 長音に対する対応や、小さい文字の巨大化、旧字体の変換などが必要。 最初は4個しかなかったのに、後で追加して段々長くなってしまった。 早速、この関数を使って、生成した名詞のリストに対して、 しりとりとしての先頭の文字、 しりとりとしての末尾の文字、 のデータを付与する。 今回使っている辞書データ中には、 長音が二連続していた「イルヴァーモーー」のような異常データ2件と、 ヨミガナの部分に英字、記号、ひらがななどが入っていて 除外しなければいけないデータ26件があった。 また、後で発覚したのだが、 「目」「芽」などの異なる意味の同音データや、 英語表記とカタカナ表記などの、表記が違う同音データが含まれており、 実際に使用して良い単語は、上記数値よりも、もう少し減る。 また、しりとりで使用したら喧嘩になるレベルの変な語句も多いため、 まじめに「しりとり」の対戦AIなどを作る場合は、 もう少し正確性の高い辞書をベースにしたほうが良いかもしれない。 以前以下の記事で作った、Wikipediaで使用されている語句+その使用頻度 (記事: ) のデータなどは、今後使いやすそうである。 しかし、今回は、主目的は「分析」である。 「ル」で始まる単語の数と、「ウ」で始まる単語の数の傾向を見よう、 という話がやりたいことであるため、 面倒なのでそのあたりまでの単語のお洗濯はしなくて良いだろう。 集計作業 さて、上記までで、使える名詞の一覧と、 その各単語がしりとりルール上、何で始まって、何で終わるか、を得ることが出来た。 いよいよ結果を集計する。 かなり 凶悪な表であるため、ここでは、紙面と分かりやすさの都合上、 その縦横の合計値をまとめたサマリ結果を、以降でご報告したい。 ちょっと見かたにコツがいるので先に説明をする。 キャラ(文字)「X」で終わる単語数を、 「攻撃力」とした。 (その文字で攻撃出来る回数が多い) キャラ(文字)「X」から始まる単語数を、 「守備力」とした。 (その文字で攻撃されても、回避出来る回数が多い) 守備力が低いのに、攻撃力が高い、といった形で、 割合にゆがみがある場合、その文字での攻撃が有効ということになる。 しかし、実際は、「守備力」の絶対的な個数が多いと、 勝負が終わらないことになってしまうため、 「守備力」の絶対値も重要である。 イメージしやすいように「ル」との比率を表現した。 さあ、多くの日本人が待ち望む(?)結果がここにある。 存分に楽しんで欲しい・・・。 私がかなり驚き感動した5つの「驚愕」をご紹介する。 の7つの「驚愕」より、むしろこっちの方が驚いた。。。 「ズ」で終わる単語は「ル」に比べ約半分だが、 「ズ」で始まる単語は「ル」の5分の1であるため、 あらかじめ「~~ズ」リストを用意すれば、 「ル」の5倍の速度で圧勝出来る。 良い子はこれを見て「ズ」で始まるリスト&終わるリストを調べてはいけない。 一方で実際は、清音の中にも、「ル」より、 その文字で始まる単語数が少ない文字が 「ヌ」「ネ」「ヘ」と三つも居た。 しかし、攻撃する手段が少ないために、 しりとりで「ヌ」攻めをすることはかなり難しい。 「ル」がしりとりで猛威を振るう理由は、 「ル」で終わる単語が多い(6位)、に対して 「ル」で始まる単語が少ない(53位)、という、比率的な理由である。 日本人の90%くらい誤解していそうな内容ではないだろうか!? 「ル」が一番少ないに、スーパーヒトシ君人形をかけてしまうと、 残念ながらボッシュート、になってしまうので注意が必要だ。 もしあなたがクイズ番組に出る際には、とても役に立つ知識である。 「あ、ンがついた~~」を誘発するためには、 やはり単語の母数が必要になる。 1文字ジョーカーを入れろと言われたら、 「ン」で始まる単語がほぼ無い、という理由以外でも、 やはり「ン」をNG文字として設定することが相応しいと言える。 最も終わる言葉が多く、始まる言葉が皆無という意味で、 しりとりのルール上とてもよくできた設定だ。 「 ウはっ…私の守備力、高すぎ…?」 「ル」の印象が強すぎて見落とされがちだが、 「ム」「ラ」などの強文字は覚えておいて損はない。 しかし、他の文字は、集中してX攻めをすることは、 攻撃時の選択肢が少なく、「ル」に比べてあまり有効ではない。 増殖しりとり、東大生への挑戦 ここまでが、「第一部:分析編」。 まともに読む価値が高いのは上までなので、 一旦ここまでで いいねをおしてから閉じてもらっても構わない。 ここから、 謎の第二部が始まる。 様々なアレンジしりとりに挑戦してみたいが、まず「 増殖しりとり」に目をつけた。 前述の東大生(QuizKnock)は、「18文字」まで達成していた。 (詳細は前述の動画を参照) 今回こちらは、語彙力は乏しいが、機械が味方についている。 18文字を圧倒的に超える記録を打ち立てられるハズ。 文字数の分布調査 まず、ざっくりと文字数の分布を調べる。 既に文字数もリストに入れており、プログラムは簡単すぎるために省略。 グラフより右側の80文字くらいまでは、チラホラと単語が存在する。 だが、今回の単語リストでは、 「68文字」の単語が一個も存在しなかったため、 どんなにがんばっても67文字までしか作れないということが分かった。 増殖しりとり攻略プログラムの検討 まず、まじめに、1文字目から順番にしりとりを作っていくと、 バリエーションが多すぎて、計算量が膨大になる。 (1手ごとに単語数分掛け算はしないにしても、 次の文字の選び方で、68通りのN乗という形になってくる) そのために、逆に67文字の単語側から、 「あたまとり形式」で生成していくことが望ましい。 また、逆側から行っても、途中まで進むと同様に計算量が膨大になるため、 1. 何文字の増殖しりとりなら出来るのか?を先に見極め、 2.次に、その頭の文字がどう推移するのかのリストを作り、 3.最後に実際の単語を探す、 という3ステップを踏むことにする。 準備として、任意の長さの単語リスト 特定の長さの単語群が必要になるため、以下のようにして取得できるようにする。 67文字側から順番に、繋がる頭の文字を列挙した文字列を生成させる。 「〇ま」が無ければ消える。 ニ~~コ(40文字)• コ~~イ(41文字)• イ~~ク(42文字)• ク~~チ(43文字)• チ~(任意)(44文字) 既に長すぎるし分かりにくいので、一部を省略して、 結論としては、 1文字~44文字までの増殖しりとりは、(最後の部分も)何パターンもあるが、 45文字の増殖しりとりは作れない、ことが分かった。 頭の文字がどう推移するのかのリストの作成 上記の関数を、計算量に注意して、44文字分(最後の1文字まで)繋げるようにする。 結果を3例だけ記載してみる。 (文字数が多い領域=下記でいうと左側の部分も、実は多数のパターンがあった。 結構汎用的で使いやすい。 ぜひこのツールでクイズ王たちを倒したい(違 [[ '供人', '名詞', '一般', 'トモビト', 4, 'ト', 'ト', 'ト', 'ト' ], [ 'トロット', '名詞', '一般', 'トロット', 4, 'ト', 'ト', 'ト', 'ト' ], [ 'トラスト', '名詞', '一般', 'トラスト', 4, 'ト', 'ト', 'ト', 'ト' ], [ 'トースト', '名詞', '一般', 'トースト', 4, 'ト', 'ト', 'ト', 'ト' ], [ 'TOTO', '名詞', '固有名詞', 'トートー', 4, 'ト', 'ー', 'ト', 'ト' ]] この関数を活用して、 冒頭の文字をつなげた文字列、から実際のしりとり単語を探す。 正直、何のことか良くわからない単語がほとんどである。 (項目を分けて「表」にすると、ピラミッド型でかえって見にくいため、1列の表にした) 増殖しりとりの単語データ '間', '名詞', '一般', 'マ', 1, 'マ', 'マ', 'マ', 'マ' '孫', '名詞', '一般', 'マゴ', 2, 'マ', 'ゴ', 'マ', 'ゴ' 'ゴンベ', '名詞', '固有名詞', 'ゴンベ', 3, 'ゴ', 'ベ', 'ゴ', 'ベ' 'ベタ基礎', '名詞', '固有名詞', 'ベタキソ', 4, 'ベ', 'ソ', 'ベ', 'ソ' 'ソフマップ', '名詞', '固有名詞', 'ソフマップ', 5, 'ソ', 'プ', 'ソ', 'プ' 'プログレッソ', '名詞', '固有名詞', 'プログレッソ', 6, 'プ', 'ソ', 'プ', 'ソ' '染宮すずめ', '名詞', '固有名詞', 'ソメミヤスズメ', 7, 'ソ', 'メ', 'ソ', 'メ' '名電長沢', '名詞', '固有名詞', 'メイデンナガサワ', 8, 'メ', 'ワ', 'メ', 'ワ' '別部穢麻呂', '名詞', '固有名詞', 'ワケベノキタナマロ', 9, 'ワ', 'ロ', 'ワ', 'ロ' 'ロシア連邦政府', '名詞', '固有名詞', 'ロシアレンポウセイフ', 10, 'ロ', 'フ', 'ロ', 'フ' 'フラットベッドプロッタ', '名詞', '一般', 'フラットベッドプロッタ', 11, 'フ', 'タ', 'フ', 'タ' 'タイパハウスミュージアム', '名詞', '固有名詞', 'タイパハウスミュージアム', 12, 'タ', 'ム', 'タ', 'ム' 'ムツゲゴマムクゲキノコムシ', '名詞', '固有名詞', 'ムツゲゴマムクゲキノコムシ', 13, 'ム', 'シ', 'ム', 'シ' '灼熱の卓球娘', '名詞', '固有名詞', 'シャクネツノタッキュウムスメ', 14, 'シ', 'メ', 'シ', 'メ' 'MEDICAL SYSTEM NETWORK', '名詞', '固有名詞', 'メディカルシステムネットワーク', 15, 'メ', 'ク', 'メ', 'ク' 'caシウダーデロルキ', '名詞', '固有名詞', 'クルブアトレチコシウダーデロルキ', 16, 'ク', 'キ', 'ク', 'キ' 'きよし黒田の今日もへぇーほぉー', '名詞', '固有名詞', 'キヨシクロダノキョウモヘェーホォー', 17, 'キ', 'ー', 'キ', 'オ' '大阪版健康栄養調査', '名詞', '固有名詞', 'オオサカバンケンコウエイヨウチョウサ', 18, 'オ', 'サ', 'オ', 'サ' 'サンタンジェロ・ディ・ピオーヴェ・ディ・サッコ', '名詞', '固有名詞', 'サンタンジェロディピオーヴェディサッコ', 19, 'サ', 'コ', 'サ', 'コ' '国際原子力事象評価尺度', '名詞', '固有名詞', 'コクサイゲンシリョクジコヒョウカシャクド', 20, 'コ', 'ド', 'コ', 'ド' 'ドンカスター・ローヴァーズFC', '名詞', '固有名詞', 'ドンカスターローヴァーズフットボールクラブ', 21, 'ド', 'ブ', 'ド', 'ブ' 'VISUAL JAPAN SUMMIT 2016', '名詞', '固有名詞', 'ヴィジュアルジャパンサミットニセンジュウロク', 22, 'ヴ', 'ク', 'ブ', 'ク' '熊本県熊本市北区植木町荻迫', '名詞', '固有名詞', 'クマモトケンクマモトシキタクウエキマチオギサコ', 23, 'ク', 'コ', 'ク', 'コ' '国民体育大会軟式野球競技', '名詞', '固有名詞', 'コクミンタイイクタイカイナンシキヤキュウキョウギ', 24, 'コ', 'ギ', 'コ', 'ギ' '岐阜県岐阜市西改田東改田入会地', '名詞', '固有名詞', 'ギフケンギフシニシカイデンヒガシカイデンイリアイチ', 25, 'ギ', 'チ', 'ギ', 'チ' '中国人民解放軍第三軍医大学', '名詞', '固有名詞', 'チュウゴクジンミンカイホウグンダイサングンイダイガク', 26, 'チ', 'ク', 'チ', 'ク' 'CHRISTMAS TIME IN BLUE-聖なる夜に口笛吹いて-', '名詞', '固有名詞', 'クリスマスタイムインブルーセイナルヨルニクチブエフイテ', 27, 'ク', 'テ', 'ク', 'テ' 'TAM航空402便離陸失敗事故', '名詞', '固有名詞', 'ティーエーエムコウクウヨンヒャクニビンリリクシッパイジコ', 28, 'テ', 'コ', 'テ', 'コ' '小林麻耶の意外と!? (ように見える) 実際に友達とのしりとりで使ったら、友達を無くすレベル 用いられている単語に文句があるならば、 mecabやNEologdなど、形態素解析向けの辞書の性質である。 (正直に全単語使ってはいけなかったのかもしれない?) また、44文字の増殖しりとりは何パターンもあるようなので、 別のパターンで、別な単語を生成すれば、 そのうちもっとまともな解が見つかるかもしれない。 とりあえず、機械の助けと、りんなルール(注)によって、 18vs44で、 東大生チームに対して圧勝した、と宣言しておこう。 多分、増殖しりとりにおける 日本新記録である。 機械女子高生とのしりとりは、 機械女子高生が認識している単語で勝負、が大前提。 さらなる発展を目指して 今回は、分析と増殖しりとりについて記載した。 なんとなくズルイ単語もリスト中にまだ多いため、 実際に友達を無くさないレベルの回答にするためには、 もう少し名詞リストを見直した方が良いかもしれない。 辞書中にも登録ミスらしき単語もいくつかあり、 個数が多いデータのクリーニングは難しい。 綺麗な単語リストを作るor入手することは今後の課題である。 また、アレンジしりとりへの応用例も示せた。 日本一の結果を出した。 お子様への「接待しりとり」のためにこの結果を逆用してもいいかも? さらに、他の技術との組み合わせも有望である。 上記の記事の「裏のあとがき」に記載したように、 word2vec()、 char2vec()、 doc2vec()、 のそれぞれの2vec技術を活用すれば、 「山手線しりとり」「連想しりとり」なども実現できるかもしれない。 本投稿が、 しりとり道に燃える大勢の人への、道しるべとなれば幸いである。 だが「しりとり」の深淵をのぞく時は注意をしてほしい。 テーマとして深すぎて既に私は怖くなってきている。 「しりとり」を知らぬものは居ないが、 「しりとり」の深淵はまだ誰も知らない。 「しりとり」の深淵をのぞく時、「しりとり」もまたこちらをのぞいているのだ。 ~ Char Fuitter 1847~1912 オランダ ~ この物語はフィクションです。 登場する人物・団体・名称等は架空であり、 実在のものとは関係ありません。 Char Fuitter (チャー・フイター)は架空の人物です。

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