AIが入ったBotの作り方を学ぼう - Part1 概要と開発環境のセットアップ - Qiita
この記事はLINEで動作する栄養士Botを開発するチュートリアルのPart1です。 食べたものを通常の話言葉でBotに報告すると、その食べ物のカロリー、栄養量を教えてくれる、というシロモノを開発していきます。 Bot本体のプログラムはNode.jsで開発し、Heroku上で稼働させます。その後、自然言語処理のapi.aiや形態素解析サービス、食品の栄養情報が格納されているクラウドデータベースと連携しながらBotを構築していきます。 このチュートリアルはOracle Cloud Developers Meetupでおこなうワークショップを記事化したものです。実際には動作するBotのデモンストレーションをご覧いただいてから作業に着手する流れとなっています。上図はその完成型のBotのアーキテクチャーで、このチュートリアルでは食事履歴の保存はカバーしない予定です。 今回はまず開発環境をセットアップ
機械学習を使って作る対話システム - Qiita
このような対話を通じて、レストランの検索に必要な情報をユーザから取得し、レストラン検索を行います。 今回、レストラン検索にはHotPepperグルメサーチAPIを利用させていただきました。ありがとうございます。 システムアーキテクチャ 対話システムは複数のモジュールから構成されています。今回は、各モジュールは独立に動作させず、前段階のモジュールの処理が終わった段階で駆動されるようにしています。 最終的なシステムアーキテクチャは以下の図のようになりました。 今回のアーキテクチャに沿って処理の流れを説明すると以下のようになります。 ユーザがテキストを入力すると、入力したテキストは言語理解部に入力されます。 言語理解部では入力されたテキストを解析して、対話行為と呼ばれる抽象的な意味表現に変換します。 言語理解部から出力された対話行為は、対話管理部に入力されます。対話管理部では入力された対話行為を
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