freeeのChatbotが問い合わせの4割近くを解決できるようになるまで - freee Developers Hub
はじめまして、freee FastestCustomerSupportチームに所属しています、浅越（あさこし）です。社内ではこっしー/kossyと呼ばれています。特技は身長です。 この記事は freee Developers Advent Calendar の16日目です。 突然ですが、会計freeeではプロダクト内で自動応答システム、いわゆるChatbotなサポートを提供しており、ユーザーの皆様からのお問合せに24時間回答ができるようにしています。 2017年1月に公開してから約1年になり、チャットサポートにお問い合わせいただく数と比較して4割近くの対応が完結できている計算になっています。 freeeのカスタマーサポートチームはユーザー皆様の対応以外にもいろんな分野の業務を担えるように日々取り組んでおり、その一環でこちらの導入や運用も担当をしてきました。今日はその経緯やこれまで感じたとこ
ディープラーニングを使って転職会議の企業クチコミデータを感情分析してみる - Qiita
せっかく会社の名前を借りたAdvent Calendarの記事なので、会社に絡んだ題材を扱います。 （前置き）転職会議 について Livesenseでは、転職会議という転職者による企業の評判クチコミを扱ったサイトを運営しており、日々企業についてのクチコミが投稿されている。 これまで転職会議では、クチコミのテキストデータと5段階からなる評点データを別々のデータとして取得していたが、先日のリニューアルで、評点とテキストデータを同時に投稿できるようになり、さらに読みやすいクチコミを提供できるようになった。 リニューアル以前に投稿されたクチコミ リニューアル後に投稿されたクチコミ ここで感じる課題感 新しく投稿されるクチコミは評点によって読みやすくなったものの、過去に蓄積された大量の投稿には当然5段階の評点データは無いし、そのままでは顔アイコンを出すことは当然出来ない。 しかしこの課題を解決して、
pixivのイラストで機械学習したらどうなるのっと ～pix2pixで自動彩色編～ - pixiv inside [archive]
この記事は、ピクシブ株式会社 Advent Calendar 2016 の17日目の記事です。 qiita.com おはようございます。プログラマーのhakatashiです。普段はpixivコミックの開発をひっそりと手伝っていますが、今回もそれとは全く関係ない話をします。 前回の記事では、pixivに投稿された小説のデータを使用して機械学習を行いました。今回は引き続いて、最近発表されたpix2pixというライブラリで軽く遊んでみたので、簡単に紹介します。 pix2pixとは pix2pixとは、11月下旬に発表された論文「Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks」で提案された機械学習のモデル、および論文と同時に発表された実装の名称です。論文を発表した Phillip Isola らはUCバークレーの人工
![pixivのイラストで機械学習したらどうなるのっと ～pix2pixで自動彩色編～ - pixiv inside [archive]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4321ef18d204d0f5cc8752fd1747b20e9d632f9a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fh%2Fhakatashi%2F20161215%2F20161215182444.png)
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