カジュアルトーク Vol.20 NLP×CNNの実現性は? 〜自然言語処理の最先端はココまで来ている!〜

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こんばんは!AINOW編集長のかめきちです。
先週開催された、全脳アーキテクチャ若手の会主催によるカジュアルトーク Vol20の模様をお届けしたいと思います。

今回のテーマは「自然言語処理」。
日本のAI界における永遠のテーマでしょうか…
難易度の高いこの分野の最新研究を聞くことが出来ましたので、まとめていきます。

・イベントの詳細はコチラ
https://wbawakate.connpass.com/event/48610/presentation/

TISにおける、研究開発のメソッド

久保隆宏 (TIS株式会社)

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会場提供を頂いているTISの久保さんよりスタート。
AIサービス開発における工程別の注意点をわかりやすく説明頂きました。
特に興味深く、大事だと思ったのは企画フェーズにおける下記の点ではないでしょうか?

概要
企画のフェーズで大事なこと。
・みんながティータイムに帰れるようにするビジョンがある。
・情熱をもって取り組む。
・その研究テーマにとって共感できるかが大事、特に身近な問題に取り組むことにしている。

End-to-End時代における対話システムの研究動向

吉野幸一郎(奈良先端科学技術大学院大学)

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吉野先生からは、対話システムの系譜とEnd to Endの考え方、各種分析手法の動向をご説明頂きました。特に、中盤に出てくる河原先生のお言葉はすべての方に通じるのではないでしょうか?

「ニューラルネットは、人間がどう定義するかによって成果が変わる。
写像を定義するためのものではない。」
「自分が解こうとしている問題が、写像として定義できているか考えよう。」

概要
・自然言語処理は、Dialogue State Tracking with RNN、LSTMを用いる流れからCNNへ移行。
・強化学習も盛んに活用されるようになり、LSTMによる言語理解をDQNの入力として利用、最後に全体のニューラルネットをファインチューニングするような形になってきたそう。
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自然言語処理の沼へようこそ NLPの未解決(?)問題達-実用で残る課題

萩行正嗣(株式会社ウェザーニューズ)

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実例を基に、NLPの問題点を紹介して頂いたのですが、事例がとてもわかりやすく自然言語処理はまだまだ奥の深い研究だと思いました。
人間が考えればすぐに解決することですが…

「モー娘。」問題
形態素解析は1文を入力することを前提
〜。というキーワードは切ることができない。

「絵文字問題」
使い方が自由すぎる
意味の使い方が作成者の意図に反することがある

「見た目同じ問題」
-ーとかの区別が、難しいやつ

「多義語問題」
トラック、マウスなど、2つの意味がある

「係り受け問題」
どこに修飾語がかかっているのか、判断することができない
などなど

概要
・NLPはまだまだ面白い課題が眠っている。
・DeepのE2Eの機械翻訳モデル登場でどうなるかは未知数
・画像も認識の問題にハマるのでは?

自然言語処理でConvolutional Neural Networkがくるか?

島田大樹(法政大学大学院)

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最後は、若手の会 副会長のイケメン島田さんから、自然言語処理におけるCNNの利用について、NLP×CNNの最新研究成果を基に、どこまで実現可能なのか解説と考察をいただきました。スライドを見てもらったほうが早いので、どうぞ…!

まとめ
自然言語処理に取り組みたいけど、挫折しているヒト多いのではないでしょうか?
2017年は音声検索が来るのでは!?と言われています。このトレンドが成り立つには自然言語処理による問題解決が必須です。難易度が高いけれど得られる成果も大きくとても夢がありますよね。
最新事例を常にキャッチアップして、自サービスに素早く展開できるようにしていきたいですね。

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