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自然言語処理
筑波大学4年 橋爪友莉子
何を話すの?
2
1. 自然言語処理って何?
2. どんなサービスに使われているの?
3. Dipでも使っているよ!
橋爪友莉子 (ゆっこ)
筑波大学
情報学群情報メディア創成類4年
知能情報研究室自然言語処理グループ所属
楽しい → コード書く / 人に会う / 考えること
好き → 人 / 情報技術 / 数学 / 教育 / 学び / カメラ / 邦ロック
研究テーマ → RNNを用いた文変換や文生成
日々を全力で生きています
3
1.
自然言語処理とは?
4
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コンピュータで処理する学問・研究開発分野
5
2.
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7
8
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Siri 機械翻訳
チャットボット
東ロボ
井戸ロボ
身近な使用例
9
平成生まれ。東京の北の方出身。
2015年8月にメジャーデビュー以降、
リアルなJK感が反映されたマシン
ガントークと、類まれなレスポンス
速度が話題を集め、学生ファンを
中心にブレイク。
りんな
りんなの特徴
一般的なもの
生産性向上!
11
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感情重視!
話が繋がるように!
明日晴れるかな?
明日晴れるかな?
明日の天気は晴れです。
遊園地?
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・雑談ができる!
・「検索エンジン」を
応用した手法
・回答用の大きな
インデックスを用意
・リアルタイムに多様な文の
生成が可能!
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できるように!
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13
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14
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15
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研究室です
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Dipインターンの話
16
17
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求人票の文書分類ツール
etc…
バイトルには載ってないけど
他社サービスには載ってる求人票の抽出
新規の営業に行ける!!
18
他媒体の
求人票
バイトルの
求人票
Naive Bayseを利用した分類器
飲食
カテゴリ
教育
カテゴリ
…
学習
他媒体
求人票DB
サーバ
(EC2)
分類
各人材サービス会社が公開している
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ありがとうございました
交流会でたくさんお話しできることを
楽しみにしています!
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Editor's Notes

  1. 筑波大学4年の橋爪友莉子が自然言語処理というテーマで発表させていただきます。 テーマがざっくりと、「自然言語処理」ということなのですが、
  2. 今回はAIGIRLSの初回ということで、がっつり研究やられている方から、まだ研究したことないけど興味あるよという1,2年生、他にも、情報系ではないけど少し興味あるよって方まで様々な方がいらっしゃっているので、技術のことよりは「自然言語処理って何?」から「なんかおもしろそーじゃん」に変わるようなお話しにしていこうと思っています。研究してらっしゃる方にとっては、知ってるよ〜ってことばかりかもしれないので、また交流会の時に技術の話ができたらいいなと思います。
  3. 時間ないので、簡単に自己紹介すると、筑波大学の情報メディア創成学類の4年生で、自然言語処理の研究室に所属しています。興味がかなり広い方なので、研究室配属までは色々やっていて、ちゃんと研究として自然言語処理を始めたのは研究室配属されてからなので、まだまだ修行の身です。よろしくお願いいたします。
  4. まずは自然言語処理って何?ってことからです。まず、情報系ではない方だと、自然言語ってなんだ?ってなりますよね。これは意外と簡単で、私たちが普段使っている言葉のことです。プログラミング言語のような機械のために作られた言葉と区別して、示されているのです。この自然言語は、そのままではコンピュータは理解してくれません。そこで、
  5. この私たちが日常的に使っている言葉をコンピュータで処理する学問・研究開発分野のことを自然言語処理と言います。
  6. では、どんなサービスがあるのか?です。
  7. かなり身近にあふれています。Siriとか使ったことありますか?話しかけると音声を、文にしてくれて、それをさらに解釈して、返答してくれます。これも、自然言語処理の中の一つです。今回は、AI女子ということで、女の子に関係するサービスについて紹介します。
  8. りんなです。2015年にデビューしたチャットボットで、かなり有名になってきているかなと思うのですが、ご存知の方いらっしゃいますか?チャットボットから始まり、いまでは歌を歌ったり、地方創生のサービスをやったり、多方面に活躍中です。色々できることはあるのですが、今回自然言語処理ということで、りんなのチャットボットに注目してみましょう。
  9. 一般のチャットボットとの大きな違いは、感情を大切にして、話がつながるように工夫している点です。例えば、一般的なものでは「あした晴れるかな?」と聞くと正確な天気を教えてくれます。しかし、りんなは「遊園地?」なんて、可愛いことを聞いてくれます。そうすることで、新たな話題で話を続けて行くことができます。
  10. このりんなもどんどん成長していて、いまは第3世代です。第1世代では、検索エンジンの応用手法で実装されていて、回答用の大きなインデックスから回答するというものでした。その後、第2世代では、リアルタイムに多様な文が生成できるようになりました。
  11. そして、第3世代!共感モデルなのですが、私も人が話を聞くときに共感して聞くということは大切だと思っていて、3年生のときに作ったアプリでは画面の女の子に話しかけるとうなづいてくれて、日記をつけてくれるというものを作っていました。実際にうなづきが話し手に与える影響についての研究も行われていて、私自身うなづきは大切と思い、取り入れていました。この共感モデルは、そのはるか上をいっていて、提案・質問・肯定・相槌・無意識の中から、より適切なものを判断して返すようになっています。 今回紹介したりんなはLINEで検索してもらえるとすぐ見つかると思います。自然言語処理の他にも、画像認識もしてくれて、犬の犬種を判定してくれたりもするので、ぜひやってみてください!