Youtubeの人気動画タイトルを学習させて動画タイトルを人工知能に作らせた結果

今回はYoutubeの動画タイトルを人工知能に作らせるっていうことをやっていきたい。というのも、もはや人間がタイトルを考えるよりも人工知能に作らせた方が良い感じのものができるんじゃないのか?ともちょっと思ってしまったのだ。

こんなことも言われているぐらいだしね。

AIが作ったキャッチコピーは、人間が作ったものよりもクリック率が平均して高く、2倍になることすらあるそうだ。

クリエイティブもAI キャッチコピーの効果が人間より2倍

 

人工知能にタイトル作らせるってどうやるんだよ!?っていう感じだけど、今は便利なものもあるからきっとできるはず。人工知能関連のプログラミング詳しくないけど、とりあえずやっていこう。

人工知能にYoutubeの動画タイトルを作らせる流れ

どういう流れで人工知能にYoutubeの動画タイトルを作らせるか?っていうことだけど、こんな流れでいきたい。

  1. Youtubeから人気動画のタイトルを取得(Youtube Data APIを使う)
  2. 人気タイトルを人工知能が学習できるように整形
  3. 人工知能モデルに整形した人気動画タイトルのデータを学習させる(gpt2-japaneseを使う)
  4. 学習させた人工知能に新たに動画タイトルを作らせる

Youtubeから人気動画のタイトルを取得・整形する

人工知能に動画タイトルを作らせるといっても、まずは人気動画のタイトルを学習させなければならない。だからそのデータを用意しよう。人気動画タイトルの取得にはYoutubeDataAPIを使っていく。

動画タイトルの取得方法は、前にどんな動画タイトルつければいいの?っていうことでやった以下の記事と同じような方法。

ただ、学習させるように整形しないといけないからその辺りはちょっとプログラムをいじる。そうしてプログラムをごちゃごちゃさせて取得したデータがこんな感じ。これは[掃除]っていうキーワードで検索した人気動画のタイトルたちの羅列なんだけど、650件ぐらい作った。学習させるためにちょっと整形している。

人工知能モデルにデータを学習させる

さあ人気動画のタイトルが集まってきたら、次はそれを人工知能に学習させよう。今回使うのは以下の2つ。

gpt2-japaneseっていうのは日本語の文章なんかを作成してくれる人工知能的なやつで、こいつの精度がなかなか悪くない。GoogleColaboratoryっていうのは良い感じにオンラインで環境を使えるイカしたやつ。実際にGoogleColaboratoryで適当な文章生成のところまでやってみよう。

!git clone https://github.com/tanreinama/gpt2-japanese
%cd gpt2-japanese
!pip uninstall tensorflow -y
!pip install -r requirements.txt
!wget https://www.nama.ne.jp/models/gpt2ja-small.tar.bz2
!tar xvfj gpt2ja-small.tar.bz2
!python gpt2-generate.py --model gpt2ja-small --num_generate 1

そしてこんな文章が生成された。

今日は早めに上がるみたい。 ということで、明日の仕事に戻ります。 仕事も午前中に終わりました。 この後、11時からのオフの予定につっこんで、午後に帰ります。 今日は仕事も早めに終わってしまい、午後が本当に仕事で時間が早く感じました。 でも、今日はこうして時間に余裕を持って仕事をしられることがとてもうれしくて、仕事がしたくなる。 そしてそれだけじゃないもっともっと充実した時間を過ごしていたい。 そんな気持ちが伝わる瞬間です。 明日は午前中の仕事に行きます。 また、明日は時間は取れるかもと不安になることもありますが、やっぱり大丈夫です。 今日のお話は明日が楽しみです! (*゚・゚)з

結構カオスな文章だけど、まあいいだろう。何もせずにこれだけの日本語の文を作ってくれるのはきっとすごい。こいつにさっき作ったYoutubeの動画タイトルのデータを学習させていきたい。その前にさっき作ったデータはGoogleDriveに突っ込んでおく。GoogleColaboratoryからGoogleDriveにアクセスできるからね。

ColaboratoryではGoogleDriveをマウント!そしたらそこからデータコピーしましょ。

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

#データセットをコピー
!mkdir Youtube/
%cd Youtube
!cp "/content/drive/MyDrive/Youtube/data-souzi.txt" "."

そしたら後はこれを学習させていこう。エンコーダーをインストールして、学習させたいファイルがあるフォルダをエンコード。

%cd /content/gpt2-japanese/
!git clone https://github.com/tanreinama/Japanese-BPEEncoder.git
%cd /content/gpt2-japanese/Japanese-BPEEncoder/
!python encode_bpe.py --src_dir /content/gpt2-japanese/Youtube/ --dst_file finetune

実行が完了したら次はそれを学習させる。

!mv finetune.npz ../
%cd /content/gpt2-japanese/
!python run_finetune.py --base_model gpt2ja-small --dataset finetune.npz --run_name gpr2ja-finetune_run1

どんどん学習されていくううううううう。

動画タイトルを作成させる

学習が終わったら、その学習したモデルを使って動画タイトルを作成してやろう。とりあえず100個作ってみる。

!python gpt2-generate.py --model checkpoint/gpr2ja-finetune_run1-small --num_generate 100

そしてできたのがこれだ・・・

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うーん・・・っていう感じもあるけど、まあタイトルを作ってくれましたね。[掃除]っていうキーワードの動画タイトルを学習したから掃除関連の動画タイトルが作成されているね。

まとめ

とりあえずYoutubeの動画っぽいタイトルを作成することはできたけど、よくわからないタイトルになっていたり、ほとんど既存のタイトルと同じようになっているものもあったりとなんとも言えない。学習したタイトルの数が少なかったりするんだろうなあ・・・うーーーん難しい。

まあこの程度でも多少はタイトル決めの参考になるかもしれない。人間が考えたものではないような目を引くものも出てくるだろうしね。

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