わずか1.8MB！依存関係ゼロで11言語に対応した「WangNet」でNumberwangの判定を爆速実装

「WangNet」は、1.8MBという超軽量サイズで、依存関係を一切持たずに11種類の言語でNumberwang（ナンバーワン）の判定を行えるライブラリです。シンプルかつ高効率な実装を求めている開発者にとって、非常に扱いやすいツールとなっています。

これ何のことかわからない人は、Mitchell and Webbの「Numberwang」のスケッチを見てみて https://youtu.be/0obMRztklqU?is=qufDLUkqofpr-K1Y

これって正しい結果が出せてない気がする。だって個々の数字がNumberwangかどうかを判断してるみたいだけど、本当はNumberwangかどうかって、前の数字との並びや他の要素にも左右されるはずでしょ。つまり現状のモデルだと、シーケンスの「最初の」数字がNumberwangかどうかしか判別できないと思う。それに、だとしても実際の番組でこれに頼るのは無理があるよね。

ちょっと！俺には相談なかったよね？

火遊びしすぎだよ、Colossonの悲劇を忘れたの？コンピューターがやることじゃないでしょ。

みんなは最初どこでNumberwangを知ったの？Netflixかな？

学習コーパスは何？Mitchell and Webbの元ネタのスケッチだけ？それともコメントや言及された補足データ？あるいはもっと悪いことに、元ソースから生成した合成データだったりする？

これ最高に笑える、Numberwangが懐かしいよ。それにNumberwangの歴史も、Numberwangに関わるすべてがね。当時は最も先見の明があるスポーツだったんだ。Numberwangのレガシーを復活させてくれた人がいて嬉しいよ。

みんな、これネット上で出会った中で一番面白いスレッドだよ。これを見つけられて本当に感謝してる。人生に悔いなしって感じ。

それ、Numberwang！

Wordwang版も楽しみにしてる。