自然言語処理における近年の動向

1. 自然言語処理における近年の動向
2017/2/19
垣内 秀介

2. センター試験模試、
AIは文章を読むのが苦手
■問題
10人が3個ずつりんごをもらった。
りんごは全部でいくつ？
⇒「10、3、ずつ」ってことは、たぶん「10×3＝30」が答えだろう
■問題
1日10台の自動車を生産する工場が3日間操業した。
自動車は何台？
⇒「10、3」ってことは、＋－×÷どれ？
参考、引用：http://bylines.news.yahoo.co.jp/yuasamakoto/20161114-00064079/
2016年6月

3. 人工知能「DeepText」の威力
10億語を数分で学習できる自然言語処理ツールらしい
■Word2Vec
「イチロー」＝｛怠惰さ：0.01、スポーツ：0.99、土地：0.04、・・・｝
のように言葉がベクトルをもつという考え方
これにより、
・「王様」- 「男」+ 「女」= 「女王」
・「パリ」- 「フランス」+ 「日本」= 「東京」
のようなことができるようになる可能性がある。
2016年6月
参考、引用：http://techwave.jp/archives/deeptext-21812.html
参考、引用：https://deepage.net/bigdata/machine_learning/2016/08/28/fast_text_facebook.html

4. Google、
文章要約の人工知能の開発動向
2016年8月
「アリスとボブは、列車に乗って動物園に行った。
彼らは子供のキリン、ライオン、色とりどりの熱帯鳥の群れを見た」
■逆文書頻度（IDF）
重要に見える部分を抽出し、要約する方式
「アリスとボブは動物園に行く。鳥の群れを見た」
⇒文法的に奇妙な感じがする。
■抽象的な要約（abstractive summarization）
内容をある程度書き換えさせる方式
「アリスとボブは動物園に行き、獣や鳥を見た」
⇒人間は似たような分量の単語により多くの情報を保存する。
原文にない単語を用いた抽象的要約が有効。
参考、引用：https://roboteer-tokyo.com/archives/5778

5. 文章の中から意味ある語句を抽出
「iKnow Japanese」
2016年12月
Congressional hearing attacks EpiPen price hikes
■トップダウン式
①すべての単語を切り分ける。
Congressional / hearing / attacks / EpiPen / price / hikes
②ひとつづつ結合して最長のものを、意味ある語句として抽出
Congressional ⇒意味あり
Congressional hearin ⇒意味あり⇒これに決定
Congressional hearing attacks ⇒意味なし
■ボトムアップ式
①ひとつの単語では意味をなさないものを文法から抽出
今回の場合は、「 attacks 」がそれにあたる。
②その両側が意味あるものとして抽出
参考、引用：http://it.impressbm.co.jp/articles/-/14110

6. で、どんなふうに、
マネタイズされているのか？

7. AIが記事検索からの
記事自動作成
Articoolo社による記事自動作成サービスが開始。
①キーワードを指定
②AIがWEB上からキーワードに基づく情報を集める
③それらをAIがまとめて記事完成
参考、引用：https://bita.jp/dml/articoolo
2016年8月
この動画がわかりやすい。
https://www.youtube.com/watch?time_continue=35&v=2HNrlUujfEk

8. で、私がやりたいことは、
こんなこと
名前 時間 食べ物１ 食べ物２ 食べ物３
田中 朝 パン 牛乳 －
山下 昼 かつ丼 － －
田中さんは朝ごはんに、パンと牛乳を食べました。
山下さんは昼ごはんにかつ丼を食べました。

9. と思ったら、
すでにやられていました。
つまり、頑張れば、
実現可能という事なのです。

10. AIスタートアップ「Connectifier」
WEBサイトから人材DB作成？
Connectifier は、2012年に元グーグル社員が創業したスタートアップ企業
人工知能をベースにした検索技術により、
・SNSや個人情報が公開されている何百万ものサイトをクロールしプロフィール作成
・情報の鮮度を判断し、現在のプロフィールの精度を高める
検索インデックスには4億以上の求職者のプロフィールが含まれる
「人工知能を用いて採用を効率化する」と企業情報に明記されてはいるが、
どのように人工知能を利用しているのかという方法論については公開されていない。
参考、引用：http://thebridge.jp/2016/02/linkedin-acquired-connectifier-pickupnews
2016年2月