Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AppBrew
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
BotEgg
June 10, 2016
0
170
AppBrew
BotEgg
June 10, 2016
Tweet
Share
More Decks by BotEgg
See All by BotEgg
BOT TREE
botegg
0
100
Featured
See All Featured
The Hidden Cost of Media on the Web [PixelPalooza 2025]
tammyeverts
2
150
Making Projects Easy
brettharned
120
6.6k
[SF Ruby Conf 2025] Rails X
palkan
0
720
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
141
34k
The #1 spot is gone: here's how to win anyway
tamaranovitovic
2
910
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
239
140k
My Coaching Mixtape
mlcsv
0
37
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
80
6.1k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.3k
The Mindset for Success: Future Career Progression
greggifford
PRO
0
220
Paper Plane (Part 1)
katiecoart
PRO
0
3.5k
Balancing Empowerment & Direction
lara
5
850
Transcript
Deep Learningを⽤用いた⾃自動会話ɾ内容推測エンジンの開発 株式会社AppBrew 深澤雄太
ルールか、⼈人⼯工知能か ルール(トップダウン) ཧతͳॲཧਪɺݕࡧɺखଓ͖͕ಘҙʢߴ࣍ͷॲཧʣ ɾຊͰҰ൪ߴ͍ࢁʁ ɾ" # $ %ͷ࢛ਓ͕ࢀՃ͢ΔձٞΛ໌ͷ࣌ʹεέδϡʔϦϯά ɾ̐ਓͷϐβΛʹಧ͚ͯ΄͍͠ ॊೈͳॲཧΛ͠Α͏ͱ͢Δͱɺ࣮͕ͱʹ͔͘େม
ʢॊೈੑ͕ͳ͍ͳΒνϟοτ͡Όͳ͍͍ͯ͘ʣ ⼈人⼯工知能(ボトムアップ) ͓͓·͔ͳҙਤજࡏతͳҙຯΛಡΈऔΔͷ͕ಘҙʢ࣍ͷॲཧʣ ɾ͜Μʹͪ ɾͲ͔ͬԕ͍ͱ͜ΖߦͬͯΏͬ͘Γ͍ͨ͠ ɾ͜ͷลͰͳΜ͔ྫྷ͍ͨͷ৯͍ͨ ݱঢ়ɺ੩తͳϞσϧͰɺهԱFUDͳͲͷෳ߹తͳػೳ͕ͳ͍ɻ ΧελϚΠζ͠ʹ͍͘ɻʢ࣮༻ੑ͕͍ʣ ⼈人⼯工知能→ルール の上⼿手い組み合わせが鍵
Ͳ͏ͨ͠ΒਓೳΛ͏·͘CPUʹ౷߹ग़དྷΔͷ͔
各社のbotAI関連の取り組み(の中⾝身) ຊ.JDSPTPGUɹʮΓΜͳͪΌΜʯ
りんなちゃんの中⾝身(IT mediaニュースより引⽤用)
各社のbotAI関連の取り組み(の中⾝身) HPPHMFʮ"MMPʯ 3// -45. ΛϝΠϯʹͬͨγεςϜ
RNNとは? ӅΕʢ૿͑Δͱ%FFQʣ ち U U U U こ
ん に
りんなちゃんの中⾝身(IT mediaニュースより引⽤用)
Alloの中⾝身(google research blogより引⽤用) ҙຯͷΫϥεΛਪଌ͢Δ3// ฦΛੜ͢Δ3// ɾ3//ͰɺΠϯϓοτ͔ΒҙຯͷΫϥεΛग़ྗ͢Δ ɾೋͭͷ3//ͰɺҙຯͷΫϥεʹΑΔ੍ʢʁʣͱɺΠϯϓοτͱɺϢ βʔͷσʔλ͔ΒɺฦΛαδΣετ͢Δ ɾάϥϑϕʔεͷٕज़Λར༻ͨ͠ଟݴޠԽʁ
tensorflowを⽤用いたRNN "QQ#SFXͰɺUFOTPSqPXΛͬͯɺTFRTFRϞσϧΛͬ ͨࣗಈձɺ༰ਪଌΤϯδϯΛ։ൃத ը૾3//(36ɺܗଶૉɺޠኮޠɺϢχοτɺ ֶशσʔλɺಛྔͷ༩͑ํɺޠኮɺϢ χοτɺϨΠϠʔɺޡࠩؔɺ࠷దԽ ؔɺଞͷΞϧΰϦζϜͱͷΈ߹Θͤͳ Ͳɺௐ͕ඞཁͳࣄ߲ͩΒ͚ɻ ͨͩɺҰ୴ख๏Λཱ֬͢Εɺσʔλͷม ߋग़ྗͷૠ͛ସ͑ɾ͠ࢉͰɺՄೳੑ
͕͕Δɻ
tensorflowを⽤用いたRNN ࣦഊྫ
遭遇した課題 ɾֶश͕ͱʹ͔͘ॏͯ͘ɺ࣌ؒͱ͓͕͔͔ۚΔʢ"84ͷҰ൪େ͖ ͳΠϯελϯεͰ͢Βഅྗෆʣ ɾ(16ΠϯελϯεΛͬͯɺ(16୯ମͷϝϞϦ͕ෆ͢Δ ߹͕͋Δ ɾσʔλ͕ͳ͍ʢձͷίʔύεΛ៉ྷʹଗ͑Δͷ͍͠ʣ ɾຊޠ୯ޠ͕ଟ͘ɺจߏෳࡶͰ͍͠ ɾຊޠͷֶशʹؔ͢Δใ΄ͱΜͲͳ͍ɻ ɾݪཧ͕Α͘Θ͔͍ͬͯͳ͍ͨΊɺਖ਼ղ͕ͳ͍ʢτϥΠΞϯυΤ ϥʔʣˠΛࢼͤΔਓ͕༗ར
ɾࢄֶशͷϊϋ͕ͳ͍ʢEJTUSJCVUFEUFOTPSqPXʣ ɾݟΛγΣΞ͍ͨ͠
AppBrewでの取り組み カスタマーサポートの自動化 ͋Β͔͡Ίੵ͞ΕͨσʔλΛैདྷख๏ͰΫϥεྨ 3//ʹֶशͤ͞ɺͦͷϞσϧͰ͓͍߹Θͤ༰Λਪଌ ਪଌ༰ʹج͖ɺੜͨ͠จͱɺઃఆͨ͠ϧʔϧ༰Λ Έ߹Θͤͯฦ৴
共同研究 ご利⽤用開始 学習 学習続⾏行 お問い合わせデータ共有 学習以外の⺫⽬目的でお問い合わせデー タを使⽤用することはありません。 学習 Wizardがお問い合わせデータを学 習します。
Wizardをお使いのカスタマーサービスツール (メール、チャット等)に導⼊入していただきま す。弊社スタッフが導⼊入をサポートいたします。 ご利⽤用開始 学習続⾏行 お使いただく中で、Wizardは新しい問い合わせ をすべて学習し、より多くの案件に正確に対応 できるようになっていきます。