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
人工知能を用いた自然言語解析技術で、国際コンペティションにて二度目の優勝 | Studio Ousia
2015年7月26日-31日に中国北京で行われた、世界最大の自然言語処理に関する国際会議ACL（Association for Computational Linguistics)で行われた、Noisy User-generated Text (W-NUT)のコンペティションにて、弊社の提案した手法が他のチームに大差をつけて優勝いたしました。二位はシンガポール科学技術研究庁（Infocomm）、三位はNational Research Council Canadaで、弊社の提案した手法は、二位にF1値1で5-10ポイントの差をつけました。 左図：Results on segmentation only (no types)（固有表現の抽出精度）、右図：Results on segmenting and categorizing entities into 10 types（固有表現の抽出及
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