第2回「IBM Watson日本語版ハッカソン」The Final Roundレポート（その2） ～「りこなび」の中はどうなってるの？？～｜テクニカルブログ｜日本情報通信株式会社
HOME テクニカルブログ 第2回「IBM Watson日本語版ハッカソン」The Final Roundレポート（その2） ～「りこなび」の中はどうなってるの？？～ 前回に引き続き、第2回「IBM Watson日本語版ハッカソン」レポートということで、今回はテクノロジー編として、今回使用したWatsonサービスと作成した「りこなび」の全体像についてお伝えします。 前回の記事はこちらをご覧ください 「りこなび」に何が必要か？ 利用者のSNS上での投稿内容や投稿スピード、位置情報、フォロワーなどから、その人の状況や性格、趣味を判断し、その人に最適な行き先の提案や目的地周辺のお勧めスポット、近くにいる友人を紹介するパーソナルナイズドされた”おりこうナビゲーション「りこなび」”。このりこなびを実現するためには以下のような機能が必要となります。 ステータスや文面から状況を判断する機能 文面から趣味
Watson NLCとR&Rを使って自動でナレッジ蓄積し質問応答するSlack botを作成してみた【Watson日本語版ハッカソン最優秀賞】 - Qiita
Watson NLCとR&Rを使って自動でナレッジ蓄積し質問応答するSlack botを作成してみた【Watson日本語版ハッカソン最優秀賞】BluemixSlackWatsonnode-red はじめに IBMとソフトバンクの共催でWatson日本語版ハッカソンが2015年12月5日-6日で開催されました。 ・Watson日本語版ハッカソン 私も本ハッカソンに参戦し、開発したアプリが無事決勝戦に進出しました！ →(12/17更新)：優勝しました！ あまり多くの情報はまだ公開できませんが、 Watson NLCとR&R活用に関して具体的な例としてご参考ください。 ※ Watson NLCとWatson R&Rについては下記記事がよくまとまっていたので合わせてご参照ください ・BluemixのNatural Language Classifierで文章を分類してみる(日本語) ・Bluemi
Watson × Android で質問応答アプリケーションを作る！ | Tech Blog | CRESCO Tech Blog
こんにちは、スマートソリューションセンターの「たーぼう」です。 今回の記事は、IBM BluemixとWatson Developer CloudのWatsonサービスを使用して、 質問応答Androidアプリケーションを作成しましたのでご紹介していきたいと思います。 IBM Bluemix、Watson Developer Cloudのそれぞれのサービス説明については、割愛いたします。 それぞれ、こちらのリンクから製品情報についてご覧ください。 今回は、クレスコの採用情報に関する質問に対して、応答するアプリケーションを作成しました。 Bluemixを介して、Watson Developer Cloudが提供するWatson APIサービスを作成し、 Androidアプリケーションと組み合わせることで、実現することができました。 Watson APIサービスは、Natural Langua
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