R 프로그래밍 언어(줄여서 R)는 통계 계산과 그래픽을 위한 프로그래밍 언어이자 소프트웨어 환경이다. 뉴질랜드 오클랜드 대학의 로버트 젠틀맨(Robert Gentleman)과 로스 이하카(Ross Ihaka)에 의해 시작되어 현재는 R 코어 팀이 개발하고 있다. R은 GPL 하에 배포되는 S 프로그래밍 언어의 구현으로 GNU S라고도 한다. R은 통계 소프트웨어 개발과 자료 분석에 널리 사용되고 있으며, 패키지 개발이 용이하여 통계학자들 사이에서 통계 소프트웨어 개발에 많이 쓰이고 있다.
[ChatScript] ChatScript 에서 Harry를 Dorothy로 바꾸고, 한글인사하기 - 웹으로
로컬에 APM 설치하고, 127.0.0.1/testbot.php 를 실행해보았다.
그런데, chatscript에 보니까 이미 서버를 구현하는게 있던걸. 이런...
ChatScript port=1024 userlog 이렇게 하면 된다는걸~
서버측을 실행히켰는데 어떤 입력도 CMD에선 적용이 안됨.
"I don't know what to say." 만 난발하고.
암튼 어떻게 할지 모르다가, 웹 대화창에 입력한데로 챗봇이 실행되는걸 보고 입력창에 빌드명령어 다시 넣고. 빌드 한번 더 해보니 한글 답변을 볼 수 있었음.
이제 첫번째 콘솔창에서 :build Dorothy reset을 실행하고, 컴파일이 끝나면 수정한 내용을 반영할 수 있도록 CS서버를 새로 기동시킨다. CS서버를 새로 기동시키기 위해서는 웹브라우저의 메시지 창에 :restart를 입력하고 send 함으로써 가능하다.
여기서 메시지 창을 통해 명령어를 전송할 수 있다는 점에 의아해 할 수 있는데, 이는 테스트 하는 동안의 편의를 위한 것이고 테스트가 끝난 후에는 메시지 창을 통한 명령어의 전송을 차단하거나 미리 등록한 사용자만 가능하도록 바꿀 수 있다. 현재는 모두에게 허락되어 있는데 등록한 사용자에게만 가능하도록 하겠다면 다음과 같이 수정하면 된다.
l 수정할 파일 : chatscript/authorizedIP.txt
l 현재 내용 : all
l 수정할 내용 : L_t8e3s7t8
수정할 내용에는 대문자 L_로 시작하여 뒤에 사용자 이름을 적으면 되는데, 쉽게 추측할 수 없는 사용자 이름을 쓰는 것이 좋을 것이다. 위와 같이 적었다면 브라우저로 로그인하는 ID가 t8e3s7t8일 경우에만 메시지 창의 명령어를 서버에 전송할 수 있다. 이제 다시 돌아와서 시스템이 restart를 하면, 곧이어 :reset 명령을 준다.
기계 학습에서의 랜덤 포레스트(영어:random forest)는 분류, 회귀 분석 등에 사용되는 앙상블 학습 방법의 일종으로, 훈련 과정에서 구성한 다수의 결정 트리로부터 부류(분류) 또는 평균 예측치(회귀 분석)를 출력함으로써 동작한다.
정의
랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리들을 임의적으로 학습하는 방식의 앙상블 방법이다. 랜덤 포레스트 방법은 크게 다수의 결정 트리를 구성하는 학습 단계와 입력 벡터가 들어왔을 때, 분류하거나 예측하는 테스트 단계로 구성되어있다. 랜덤 포레스트는 검출, 분류, 그리고 회귀 등 다양한 애플리케이션으로 활용되고 있다.
역사
랜덤 포레스트의 초기 발전은 단일 트리를 확장하는 맥락에서 이용 가능한 결정(available decisions)에 대한 임의의 부분집합(random subset)에 대해 검색하는 아이디어를 도입한 얄리 아미트(Yali Amit)와 도널드 게먼(Donald Geman)의 연구[1]에 영향을 받았다. 또한 임의의 부분공간(random subspace)을 선택하는 틴 캄 호(Tin Kam Ho)의 아이디어[2] 역시 랜덤 포레스트의 디자인에 영향을 미쳤다. 포레스트가 성장할 때, 각 트리를 맞추기(fitting) 전에 임의로 선택한 부분공간으로 훈련 데이터를 투영(projection) 시키는 과정에서 트리 사이에 변형이 일어난다.
현재의 랜덤 포레스트의 개념은 레오 브레이먼(Leo Breiman)의 논문[3]에서 만들어졌다. 이 논문에서는 임의 노드 최적화(randomized node optimization, RNO)와 배깅(bootstrap aggregating, bagging)을 결합한 방법과 같은 CART(classification and regression tree)를 사용해 상관관계가 없는 트리들로 포레스트를 구성하는 방법을 제시하였다.
동기
일반적으로 결정 트리를 이용한 방법의 경우, 그 결과 또는 성능의 변동 폭이 크다는 결점을 가지고 있다. 특히 학습 데이터에 따라 생성되는 결정 트리가 매우 달라지기 때문에 일반화하여 사용하기에 매우 어려움이 따른다. 특히, 결정 트리는 계층적 접근방식이기 때문에 만약 중간에 에러가 발생한다면 다음 단계로 에러가 계속 전파되는 특성을 가진다. 배깅(Bagging) 또는 임의 노드 최적화(Randomized node optimization)와 같은 임의화 기술은 결정 트리가 가진 이러한 단점을 극복하고 좋은 일반화 성능을 갖도록 한다.
ChatScript is the next generation chatbot engine that has won the Loebner's 4 times and is the basis for natural language company for a variety of tech startups.
ChatScript is a rule-based engine, where rules are created by humans writers in program scripts through a process called dialog flow scripting. These use a scripting metalanguage (simply called a "script") as their source code. Here what a ChatScript script file looks like:
#
# file: food.top
#
topic: ~food []
#! I like spinach
s: ( I like spinach ) Are you a fan of the Popeye cartoons?
a: ( ~yes ) I used to watch him as a child. Did you lust after Olive Oyl?
b: ( ~no ) Me neither. She was too skinny.
b: ( yes ) You probably like skinny models.
a: ( ~no ) What cartoons do you watch?
b: ( none ) You lead a deprived life.
b: ( Mickey Mouse ) The Disney icon.
#! I often eat chicken
u: ( ![ not never rarely ] I * ~ingest * ~meat ) You eat meat.
#! I really love chicken
u: ( !~negativeWords I * ~like * ~meat ) You like meat.
#! do you eat bacon?
?: ( do you eat _ [ ham eggs bacon] ) I eat '_0
#! do you like eggs or sushi?
?: ( do you like _* or _* ) I don't like '_0 so I guess that means I prefer '_1.
#! I adore kiwi.
s: ( ~like ~fruit ![~animal _bear] ) Vegan, you too...
#! do you eat steak?
?: ( do you eat _~meat ) No, I hate _0.
#! I eat fish.
s: ( I eat _*1 > )
$food = '_0
I eat oysters.
Take this project and put it into some directory on your machine (typically we call the directory ChatScript, but you can name it whatever). That takes care of installation.
Standalone mode - run locally on a console (for developement/test)
From your ChatScript home directory, go to the BINARIES directory:
cd BINARIES
And run the ChatScript engine
Windows
ChatScript
Linux
./LinuxChatScript64 local
Note: to set the file executable: chmod a+x ./LinuxChatScript64
MacOS
./MacChatScript local
This will cause ChatScript to load and ask you for a username. Enter whatever you want. You are then talking to the default demo bot Harry.
Server Mode (for production)
From your ChatScript home directory, go to the BINARIES directory and run the ChatScript engine as server
Run the server on Windows
ChatScript port=1024
Run the server on Linux
./LinuxChatScript64
Run the server on MacOS
./MacChatScript
This will cause ChatScript to load as a server. But you also need a client (to test client-server communication). You can run a separate command window and go to the BINARIES directory and type
Run a client (test) on Windows
ChatScript client=localhost:1024
Run a client (test) on Linux
./LinuxChatScript64 client=localhost:1024
Run a client (test) on MacOS
./MacChatScript client=localhost:1024
This will cause ChatScript to load as a client and you can talk to the server.
How to build a bot
Run ChatScript locally. From the ChatScript command prompt, type
:build Harry
or whatever other preinstalled bot exists. If you have revised basic data, you can first:
:build 0
How to compile the engine.
On windows if you have Visual Studio installed, launch VS2010/chatscript.sln or VS2015/chatscript.sln and do a build. The result will go in the BINARIES directory.
On Linux, go stand in the SRC directory and type make server (assuming you have make and g++ installed). This creates BINARIES/ChatScript, which can run as a server or locally. There are other make choices for installing PostGres or Mongo.
