ユーザーの質問に対して高い精度で制度を回答する
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
https://gyazo.com/2890af8840cb4fff72d7d76a44c1d29b
見るからに自然言語処理でものすごく難しい
https://gyazo.com/5549fd3817f7da7e22515e4efcf6a365
DL的な文脈で言うと、画像とかの方が簡単
「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
https://gyazo.com/cc7141900d3757feacf93e076cd3efcahttps://gyazo.com/2b98bcb36e41ef1f258db2b917205f1f
NLPでできること①
情報抽出・要約
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。
NLPでできること②
対話
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?
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 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