ユーザーの質問に対して高い精度で制度を回答する
Civichatでは最初に登録されたデータからある程度コーパスを選定
そのあとは、コーパス範囲内から二分探索などで対象の制度を絞っていきたい
現状ではタグ・カテゴリーからの推薦
DLを使っチャットUIのR＆D的なポジションをおくことは自明に必要
これは、チャットだからこそ実現できる最高の検索・探索の形だと思ってる
見るからに自然言語処理でものすごく難しい
DL的な文脈で言うと、画像とかの方が簡単
特徴量を処理するので意味を理解する必要はない
「言語からの知識獲得」はDL的に今一番あつい話題
そもそもめっちゃ難しい
東京都のチャットBotもなかなか精度いい
しかし、近年のDL分野の進歩は圧倒的なもの
>NLPでできること①
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> 情報抽出・要約
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> 契約書やカルテや記事など、文字が大量に書かれた書類をAIが読解。特定要素の抽出や要約作成が実現可能になります。
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> NLPでできること②
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> 対話
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> 問い合わせや商品の推薦などのコミュニケーションにおいて 、言葉や文脈を考慮したコミュニケーションが可能になりました。
> 選択肢提示だけではなく、文章生成を行い対話に近いコミュニケーションが実現可能になります。
徐々に自然言語処理が出来るようになってきている
>数十億パラメータ、数十GBのテキストで学習してるっぽい？
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> 人間超えの精度をうたう日本語AIエンジン「ELYZA Brain」、各業界のパートナ企業を募集
> 採択プロジェクトにはELYZAのAIアセットを無償提供
> 「ELYZA Brainは、2018年に登場した自然言語処理技術であるBERTを利用」
日本語でのデータも徐々に出揃ってきている
この技術を使って、文脈をもとに情報を手に入れられるチャットUIはこれまでのキーワード検索に比べられない効果を発揮するのではないか？という仮説
だって、チャットであれば認知できていないことを認知するが出来るようになる
パートナープログラム NLP30でこのデータを利用することができる
基本的に、経営として、未来にかけ続けるものとして、DLに張っていないのは甘えでしかない
歴史上、「コンピューターの進歩」にかけ続けるものだけが生き残ってきた