2021年9月9日のブックマーク (5件)

  • 日本語の文章をAIに54種類書かせてほぼ全滅だったけれど

    Rytr ライター 結果はボロボロで、はっきりいって評価基準以下…でも、ほぼ想定していたレベルです。これは決して負け惜しみではなく、『今、AIに日語の自然な文章を書かせようとしたら、どれぐらいダメなのか』をチェックするためだったんですから。 ということで、AI GPT-3を使った、自動テキスト生成サービスRytr(ライター)のお試しに続いて、もう少し条件を具体的に設定してみて、多様な日語の文章を生成してみました。 そもそも、私がライティングにAIツールを使ってみる目的としては、『日語がどの程度書けるのか?仕事で使っても遜色ないレベルに近くならないか?そこまででなくても、使い方や注意点を工夫すれば、少しでも何かに使えないか?定型フォーマット化できることなら、半自動化できないか?』などを、ある程度見極めることです。ダメなところをばかりあれこれ叩くより、少しでもプラス評価できるところがある

    日本語の文章をAIに54種類書かせてほぼ全滅だったけれど
    gengohouse
    gengohouse 2021/09/09
    何か夢を持った記事が多いけど、これが現実。
  • AIで化学メーカーのアイデア発掘を支援、富士通の化学文書検索サービス「SCIDOCSS」(BCN) - Yahoo!ニュース

    富士通は、化学メーカーなどが材料開発時にアイデア発掘のために行っている特許などの化学文書検索をAIで可能とする「FUJITSU Digital Laboratory Platform SCIDOCSS(SCIDOCSS)」の提供を9月8日に開始した。 SCIDOCSSは、化学文書に特化した自然言語処理技術を搭載。キーワードで検索する際、AIが化合物の名称や通称の違いを名寄せしながら関連性が高く重要度の高い情報から順に検索結果として表示できるほか、文章や化学構造式での検索も可能にしている。事前の実証実験では、従来、約5日を要していた化学文書の検索業務を1日に短縮した。 価格は、SaaS版が年額1000万円からで操作トレーニング費用(オプション)20万円、パッケージ版が1600万円で初期費用100万円と操作トレーニング費用(オプション)20万円。富士通では、2024年度末までに売上高8.6億円

    AIで化学メーカーのアイデア発掘を支援、富士通の化学文書検索サービス「SCIDOCSS」(BCN) - Yahoo!ニュース
  • 56. 自然言語処理(NLP)の歴史、BERT w/ Takahiro Omi | fukabori.fm

    話したネタ BERTによる自然言語処理入門 ―Transformersを使った実践プログラミング― 自然言語処理とは? 自然言語処理の応用範囲は? 機械翻訳、メールフィルタ、チャットボット 自然言語処理はどのように発展してきたのか? NN (ニューラルネットワーク) とは何か? NN における大きなブレイクスルー AlexNet エンドツーエンド処理 Deep NN におけるディープとは? 学習とは具体的にはどのような処理? RNN (Recurrent Neural Network) とは? RNN で解きたかった課題は何か? RNN における処理イメージ RNN の課題 LSTM (Long Short Term Memory) LSTM の特徴、文脈考慮 NN への文章はどのように入力するのか? 単語をベクトルで表現する ELMo と LSTM との関連性は? なぜ双方向の情報を使う

    56. 自然言語処理(NLP)の歴史、BERT w/ Takahiro Omi | fukabori.fm
  • 自然言語処理と人工知能のスペシャリスト。まだ見ぬデータを発掘、分析し、付加価値を与える——アスタミューゼ 西川 仁氏 - fabcross for エンジニア

    自然言語処理と人工知能のスペシャリスト。まだ見ぬデータを発掘、分析し、付加価値を与える——アスタミューゼ 西川 仁氏 menu 世界中の新技術、新事業、新製品に関わる膨大な情報を集めてデータベース化し、イノベーションに活用できる価値あるデータとして提供しているアスタミューゼ。データ・研究開発部の部長を務める西川 仁氏は、大手通信キャリア研究所の研究員、大学の教員、MBAホルダーなどのキャリアを持つ、自然言語処理の研究者であり、人工知能のスペシャリストだ。西川氏には、世の中のデータから何が見え、これからどんな新しい価値を生み出そうとしているのか。 --御社のコーポレートサイトには、「知の『流通』、知の『活用』、知の『民主化』の実現」と記載がありますが、具体的にはどのような事業をしておられるのですか。 [西川氏]世界193か国以上、約7億件以上のイノベーションに関するデータを格納したデータベー

    自然言語処理と人工知能のスペシャリスト。まだ見ぬデータを発掘、分析し、付加価値を与える——アスタミューゼ 西川 仁氏 - fabcross for エンジニア
    gengohouse
    gengohouse 2021/09/09
    「研究の世界はどこもそうだと思いますが、自然言語処理の分野で私がこれまでお会いしてきた研究者の方々は、率直に申し上げて天才と呼ぶしかない方々ばかりでした」いや西川さんも十分に以下略
  • ユーザーが欲しいものに見合った技術を選びローコストで自然言語処理AIを導入できた話 | DX magazine powered by dip