2022年春研修

今回は自然言語について学びます。

１.AIにおける自然言語の位置づけ

空白で単語が区切られている英語等と違い、日本語の文章は区切りがありません。そのため文章を単語に区切る必要があります。その技術を形態素解析といいます。今回の研修ではJanomeを使用します。

自然言語処理を使用して、その文章が悲観的(negative)、楽観的(positive)か判定することができます。文章を判定することで、その文章を書いた人の状態を自動的に知ることができるので、社員の日報を分析するツールとかも発売されています。

研修としては、以下の二つを用意していますが、下記の例は二つとも悲観的・楽観的を登録した辞書を使用するもので、他にはGoogle BERTでディープラーニングで判断するものもあります。（今回はBERTの研修なし）

単語をベクトル化（数値化）することで、

「王様」-「男」+「女」＝「女王」

のようなことが実現できます。（実際はこんなに単純じゃないけど、、）

コーディングにあきたら、以下のサイトでAIの事例で気になったものを見てください

良くうちのような会社ではデータが手に入らないからうちの会社ではAIなんか無理だって思っている人がいるかもしれませんが、以下の例を見てください。素人さんが自分で画像を取ってシステム化した事例です。

また世の中には学習済モデルも提供されているので（前回研修のyoloとか）必ずしもデータを用意して学習させてモデルを作ってってのだけが、ビジネスにつながるのではなく、学習済モデルでも色々なビジネスプランは考えられると思います（前回発表してくれたサッカーの２Ｄマッピングも学習済モデルを使用）

あとはAIって別に新規事業だけのものとは限らなくて、AIでの受託もありえるので、うちの会社に無関係ではないです。

今後も社内開発チームで勉強・研究した結果は社内にフィードバックしていきます。