機械学習を用いてユーザーのご意見分類業務を効率化した話 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。研究開発部の @vanhuyz です。機械学習・自然言語処理を中心に研究開発しています。 今回は機械学習を活用してユーザーからのご意見を 81 のカテゴリーに自動分類し、ユーザーサポートスタッフによる手動分類の工数を半分にできた話を紹介したいと思います。 背景 クックパッドは現在約 5,500 万人の国内月間ユーザーがあり、日々ユーザーからたくさんのご意見やご要望を頂いています。創業してからユーザーの声を大事に扱う文化があり、どのご意見も一度目を通すようにユーザーサポートスタッフが努力しています。ご意見はスタッフによってさらに分類され、必要に応じてディレクターやエンジニアに振り分けられています。 例えば、こんな感じのご意見が来ています。「このレシピは簡単なので、子供とやってみました。楽しかったです」や「機種変更して、ログイン出来ません」や「もっと具体的な内容でも検索できるように
技術書典で爆死しないために
技術書典5にサークル参加する皆さん向け、特に技術書典経験の少ないサークルさん向けの記事です。 技術書典で爆死しないために、被チェック数の読みかた、印刷部数の判断の仕方、告知の仕方などをまとめた記事です。ただし、当記事では印刷部数と頒布部数について確約できるものではありません。皆様ご自身のご判断でよろしくお願いします。 追記: また、この記事の意図は、印刷部数の判断ということに慣れていない人に、ある程度指針を示すことで、原稿自体に集中できる環境に持って行ってもらいたいという点にあります。enjoyする為に情報をまとめ上げたわけですね。 被チェック数マイページに、被チェック数という数値が書かれている事にお気づきでしょうか？これは参加者の人達のチェックリストに、貴方のサークルが加えられた数で、当日来るモチベショーンの高い人の数であり、サークルカットから情報を読み取れる、もしくはSNSでの宣伝力の
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