de:code 2019 AI04 あなたがコルタナさんに「ラーメン」と尋ねたとき、それはコルタナさんに何を求めていますか？
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日本人の言葉は不思議なもので、 ちょうど昼休みに入ったタイミングで人から「ラーメン」と話しかけられれば、「ラーメンを食べに行こう」という意味に捉えます。単語だけでインテント (意図、目的) を想像しているのです。 検索エンジンはいつも「ラーメン」のような単語で話しかけられます。何を返すのが良いのでしょう? ラーメン屋の情報なのか、ラーメンについての知識を得たいのか、それを機械に判断することができるのでしょうか? 機械にとっての "単語” に紐づくインテントを分析するにあたって、データをどのように扱い、どのように学習させるのかの取り組みについてお話しします。
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de:code 2019 AI04 あなたがコルタナさんに「ラーメン」と尋ねたとき、それはコルタナさんに何を求めていますか？
- 1. Ask the Speaker 写真撮影 動画撮影 セッション資料 後日公開 Twitter ハッシュタグ AI04 あなたがコルタナさんに「ラーメン」と尋ねたとき、 それはコルタナさんに何を求めていますか？ 株式会社PLAN-B テック&データラボ 技術統括 得上 竜一 #decode19 #AI04
- 3. 注意： このセッションでは Cortana Skills Kitのお話は出てきません。 裏側のお話ばかりになります。 Cortana Skills Kitのお話を希望していた方は 今日のお話を組み合わせる事で、 コルタナさんをより賢くできるようになると思って 聞いていただけると幸いです。
- 5. 今日の登場サービス Microsoft Forms Azure Cosmos DB Azure Databricks Azure Logic Apps Power BI Azure Machine Learning Service
- 6. Agenda • 【前提共有】言葉の省略と理解、補完そしてまた省略へ • Azure Cosmos DBで扱うBag Of Words • Azure Databricksで実験 • Azure Machine Learning Serviceでモデル作成
- 7. 得上 竜一 (とくがみ りゅういち) Microsoft MVP for AI 株式会社PLAN-B テック＆データラボ 技術統括 { Laboratory:[ “Search Engine Optimization”, “Internet Advertising”], Specialty:[ “NLP”], Interest: [“Research Ops”], : “www.linkedin.com/in/tottokug/” }
- 9. 「ラーメン」
- 14. 実際のコルタナさんに対する接し方
- 15. Performances on Different NLP Tasks
- 17. もう一度コルタナさんに
- 22. 最上位のIntentを4個に限定
- 23. ラーメン
- 27. 今日の登場サービス Microsoft Forms Azure Cosmos DB Azure Databricks Azure Logic Apps Power BI Azure Machine Learning Service
- 28. 完成させたいもの – Intent 判別機
- 29. Overview
- 31. 単語 Intent URL HTML ラーメン Go http://... <html>…….. ラーメン Go http://... <html>…….. ラーメン Go http://... <html>……..
- 32. Azure Cosmos DBで扱うBag Of Words
- 33. Bag Of Words
- 35. 単語 Intent URL HTML ラーメン Go http://... <html>…….. ラーメン Go http://... <html>…….. ラーメン Go http://... <html>……..
- 38. Databricksでやること
- 40. Azure Machine Learning Serviceでモデル作成
- 42. 学習用データ Intent BagOfWords(One-Hot) 未使用(page ID) Go, 1,0,1,0,0,0,01,1,1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,0………,1,0,0,0, 1 Know, 1,0,1,0,0,0,01,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,0………,1,0,0,0, 2 3 Azure Databricks Azure Machine Learning Service
- 43. Notebookで試行錯誤
- 46. Intent 判別機
- 48. 今後の課題
- 49. まとめ
- 51. © 2018 Microsoft Corporation. All rights reserved. 本情報の内容（添付文書、リンク先などを含む）は、作成日時点でのものであり、予告なく変更される場合があります。 © 2019 Microsoft Corporation. All rights reserved. 本情報の内容 (添付文書、リンク先などを含む) は、de:code 2019 開催日 (2019年5月29~30日) 時点のものであり、予告なく変更される場合があります。 本コンテンツの著作権、および本コンテンツ中に出てくる商標権、団体名、ロゴ、製品、サービスなどはそれぞれ、各権利保有者に帰属します。