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# System prepended metadata

title: 第二十六回報告会用(1/11発表分)

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# 第二十六回報告会用(1/11発表分)
# 進捗まとめ
## 全体の達成目標とその見積もりの工数

- 会話を予測する方法とその返答の考案
- 会話を予測する要素を判別するプログラムの考案
- 会話を返答するプログラムの考案
- 会話を予測する要素を判別するプログラムの作成
- 会話を返答するプログラムの作成
- 納品

## 返答プログラム作成までのロードマップ
1. 返答例の作成　済
2. 相手の発言を読み取るプログラムの設計　今ここ
3. 相手の発言を読み取るプログラムの開発
4. 読み取った発言から返答例を追加
5. 返答の作成
6. 返答条件の精査
7. 納品

## 今回の達成目標とその見積もりの工数
会話を返答するプログラムの作成->相手の発言を読み取るプログラムの設計

## 進捗状況の説明

### 相手の発言を読み取るプログラムの設計
ルールベースで発言を読み取る。
メンションや、全体発言に対して、返答をする。

自然言語処理について調査を行ったが、現状の状態や、学習コストを考えて、
予測や、推論は実装ができないと考えた。
そのため、Cabochaと、mecabのみを用いて、実装を行うこととした。

人狼エージェントは本当に一般人の女性を想定して実装を行う。

好感度が下がる要素として、以下のものを実装する。

- 語尾が変な発言
- 小さな文字がn文字以上
- メンションで話しかけてくる
- １日で最も発言が多い人

好感度が上がる要素はないものとして考える。

発言はあらかじめ用意された文を好感度によって、返答を行う。

発言するのは、全体疑問、メンションの疑問のみとする。
また雑談要素として、いくつかのワードを用意しておき、特定のワードを誰かが発言した場合に雑談発言をすることとする。

例：
いずれかの人の会話の内容に「野菜」に関する発言が行われた場合、
「人参っておいしいですよね」のような、発言を行う。
こちらの文章も好感度に応じて、口調が変わることとする。

## 達成目標と作るものの違い
なし

## メンバーごとの仕事の内訳

筒井:
加藤:プレゼン資料作成、進捗状況報告
石元:
荒井:進捗管理、プレゼン資料整理、相手の発言を読み取るプログラムの設計
25万ずつ

## 残っている課題、解決策、今後の予定
相手の発言を読み取るプログラムの開発