ポケモンしりとりの最長パスは？

最近、自然言語処理を使う仕事が多いので、休憩時間に調べるもの（＝ネットサーフィン）もそういうものになっています。

その中で、しりとりに関する記事を見つけました。

平たく言うと「ポケモンしりとり」なのですが、Pythonの線形計画法ライブラリを使って最長のパスを調べるというものです。

さらにこの記事のきっかけになった大学生の卒業文集が紹介されていて、しりとりを「有向グラフの最適化問題」と位置づけて、それをポケモンしりとりに応用して結論を出されています。

自然言語処理の奥深さ

このブログ記事と論文を読んでみて、最長のしりとりを、有向グラフの理論と線形計画法を結びつけることに奥深さを感じました。

自然言語処理は、あいまいさが多く、処理が難しいと言われている中で、しりとりを理論的に表現可能であることにたいへん驚いております。

あと、今回の最長しりとり算出する流れは、実社会では物流トラックや電車の運行を最適化することに応用でき、そのための練習問題として有効だと考えております。

こういう遊びみたいなことながら、それを理論的に真剣に取り組むと、意外な応用範囲の広がりがあることに感心しました。

では、また。