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大量のユーザーボイスに「見える化・効率化・自動化」で挑む

 大量のユーザーボイスに「見える化・効率化・自動化」で挑む

2019年10月25日(金)開催の「Netadashi Meetup #10」で発表の資料です。

NAVITIME JAPAN

October 25, 2019
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Transcript

  1. 自己紹介 大橋 章吾 shogo ohashi ナビタイムジャパン ACTS(研究開発) ユーザーボイス分析プロジェクトマネージャー 2007年入社 コンテンツ企画

    2008~ アフィリエイト/広告事業の立ち上げ・渉外・運営 2013~ ACTS(研究開発)に異動 ユーザーボイス分析のプロジェクト立ち上げ・運営
  2. 自然言語処理を行い、ユーザーボイスの分類を予測 可視 効率 自動 LUIS (自然言語理解) Human 時刻が正しくない 駅出口が正しくない 1:

    駅出入口: 0.85 2: 遠回りの道・POI位置: 0.06 3: 時刻表不備・乗換時間: 0.05 1: 時刻表不備・乗換時間: 0.86 2: 公共交通運賃・料金: 0.06 3: 遠回りの道・POI位置: 0.03 〇〇駅からの出口はあってい るが、表示と逆側に出ないと 二分程度のロスになる。 〇〇発△△行き通勤快特×あ ×:××発JR時刻表によると □□駅発35分となっているの で、□□駅30分着は間違いと 思われる。 ★分類の予測度が高い順にランク付けして出力 挑む③:自動化