機械が会話をどう理解できるかを考えてみる
最初は簡単なところで、包括/連想的なところを考察しよう
（この包括とか連想という言葉は私が勝手に作ったものであるので注意）
包括とは、含む/含まれるの関係を示すもので、抽象化に必須だと考えている
例：「ウマ娘」⊂「アニメ」
これによって、「ウマ娘は楽しい」から「アニメは楽しい」まで関係性を拡張できる可能性ができてくる
同様に
例：「トウカイテイオー」⊂「チームスピカ」⊂「ウマ娘」
例：「メジロマックイーン」⊂「チームスピカ」⊂「ウマ娘」
連想とは、Focusする単語から得られる比較的簡単な感情的な単語を主にするものとする
例：「トウカイテイオー」→「可愛い」「小さい」「頑張り屋さん」「強い」「明るい」
例：「メジロマックイーン」→「可愛い」「芦毛」「お嬢様」「甘いもの好き」
ここまでは機械でも理解できる（言い方を変えると、関係性が保存/検索できる）
これの応用として考えられる会話が以下のとおり
客：「メジロマックイーンって可愛いよね？」
Fee：「それってウマ娘ですよね？芦毛のお嬢様って感じで可愛いですよね」
連想単語をPositiveとNegativeとNormalに分けておく必要はあるかもしれない
これで対応できない会話が以下のようなもの
客：「ウマ娘ってさ…実在する競走馬と同じようなエピソードだから面白いんだよね」
ここで「面白い」という連想は作れるが、その「理由」を理解することは非常に重い
単純に全部記憶するか…
「ウマ娘」→「実在する競走馬と同じようなエピソード」
「実在する競走馬と同じようなエピソード」だからどうした？ということを機械に理解させるのは至難の業だな
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