A3RTを使って日本語チャットボットを実装する – ピクアカインフォ
今回はGoolgle ColaboratoryとA3RTを使った日本語AIチャットボットの開発の仕方を解説します。Google ColabとAPIを利用することで５分程度実装が行えます。 まずはリクルート社が提供しているA3RTのAPIを利用するために下記のリンクからメールアドレスを登録して、APIキーを取得します。 A3RT 具体的な手順としては下記のようになります。 1.メールアドレスの登録 2.メールアドレスの認証 3.メールアドレスに送られてくるAPIキーの取得です。 APIキーが発行されると下図のようにメールアドレスにAPIキーが送られきます。この際空白部分などをコピーしないように注意しましょう。 APIキーの取得 次にGoogle Colabのメニューバーのファイルからノートブックを新規作成を選択して新しいノートブックを開きます。 新しいノートブック（Untitled.ipyn
人工知能エンジン「MUSE」がPepperに対応
AKAは7月14日、同社が開発する人工知能を活用した英語学習ソリューション「MUSE」（ミューズ）の英語学習機能を、ソフトバンクロボティクスが販売する人型ロボット「Pepper」に搭載できるようになったことを発表した。 今回搭載された機能は3つ。「AI Free Chat」は自然言語処理技術を用いた人工知能エンジンMUSEでの自然な英会話を提供する上級者向けチャット機能で、幅広い話題での自由会話ができるとしている。 「Learner's Chat」はAI Free Chat機能と同様の技術を用いた初心者向けチャット機能で、320以上のトピックやシチュエーションから会話内容を選択し、実践的な会話ができるとのこと。スムーズな返答と会話回数を増やすための返答候補を表示する。 「EDU Mode」はAI Free Chat機能と同様の技術を用いた初心者向けチャット機能に加えて会話フレーズや表現パタ
チャットボットは人になりすませるか？明智光秀AIから考えるAIの未来 | AI専門ニュースメディア AINOW
AIによって、かつてその分野での名声を築いた人物を再現する取り組みが増加しています。 時には、それはAIに対する批判となり、不気味だと怖がるような意見も散見されています。 この記事では、NHK大河ドラマで焦点が当てられている明智光秀をAIによって蘇らせるという取り組みから、チャットボットで人を蘇らせるかについて考察していきます。 AIによって再現される人々 2019年には、NHKが、昭和の歌謡界を代表する歌手である美空ひばりの声や姿をAIで生成し、新曲を発表して、大きく話題になりました。故人の歌声をAIで蘇らせ、新曲としてCDがリリースされたのは世界初のことです。 美空ひばりAIについて解説した記事はこちら▼
バンナムが“自分以外全員AIのSNS”公開 何を言ってもみんなポジティブな反応をくれる理想的な終末世界
バンダイナムコエンターテインメントが6月25日、自分以外全員AIのSNS「Under World」を公開しました。AIたちがどんな投稿に対しても優しくリプライを返してくれる平和な世界で、SNSに疲れた人たちに癒しをもたらしてくれるとのこと。「やはり人類は愚かだ滅ぼすしかない」とか言い続けてきた結果がこれだよ。 とにかく明るいPR動画 動画内容カット テンションが高すぎる 「Under World」は、ライトノベル・テレビアニメ「ソードアート・オンライン」（SAO）のゲーム「ソードアート・オンライン アリシゼーション リコリス」のスピンオフ企画として作られたもの。3週間限定の公開で、ゲームと同じ「自分以外全員がAI」の世界を体験できます。 「Under World」ではバリエーション豊かな人格のAIが住んでおり、投稿する内容によってAIたちが違うリプライを送ってくれます。ある言葉を投稿すると
Tracking Progress in Natural Language Processing
Tracking Progress in Natural Language Processing Table of contents English Automatic speech recognition CCG Common sense Constituency parsing Coreference resolution Data-to-Text Generation Dependency parsing Dialogue Domain adaptation Entity linking Grammatical error correction Information extraction Intent Detection and Slot Filling Language modeling Lexical normalization Machine translation Miss
その知識は本当に有用？知識を用いた対話生成の教師なし手法"Decoupling"を提案
3つの要点 ✔️ 対話生成モデルにおける外部知識の影響を示唆 ✔️ 知識を用いた対話生成で"Decoupling"という教師なし学習による手法を提案 ✔️ データセットにおける知識のギャップ問題を体系的に説明 Unsupervised Injection of Knowledge into Dialogue Generation via Language Models written by Yi-Lin Tuan, Wei Wei, William Yang Wang (Submitted on 30 Apr 2020) Comments: Published by arXiv Subjects: Computation and Language (cs.CL) はじめに 応答対話生成は、自然言語処理の最終応用としてしばしば見られ、対話の履歴を正しく理解し、人間らしい応答を生成する能力を習
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GitHub - tsuruoka-lab/BSD: The Business Scene Dialogue corpus
三菱電、ＡＩ活用の新技術開発 機器との意思疎通円滑に：時事ドットコム
中国、質問にAIが回答 利用者の意図も読み取り - 日本経済新聞
人間参加型（human-in-the-loop）機械学習とは？
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