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Watsonに
俺の推しアイドルがかわいいと
わかってほしかった
HCD-Net認定 ⼈間中⼼設計専⾨家
⽻⼭ 祥樹 @storywriter
1	
2017年 12⽉3⽇(⽇)
RELOADED THE FiNAL
REVOLUTiONS
2	
アイドル、好きですか?
3	
僕は、アイドルに興味はありませんでした。
みんながハロプロやAKB48の話をしていても・・・。
そんな僕を覚醒させたアイドル。
4	
BiSH !!!!!!!
とくにセントチヒロ・チッチがかわいい。
チッチ! チッチ! (←これを「推し」といいます)
5	
引⽤:http://ototoy.jp/feature/2017092207
6	
BiSH - オーケストラ(avex 公式 YouTube):
引⽤:
https://youtu.be/O13MtmA-16g?t=45s
まずはこれをお聴きください。
⽻⼭ 祥樹 HAYAMA Yoshiki
v インフォメーションアーキテクト
•  使いやすいWebサイトをつくる専⾨家
•  HCD-Net認定 ⼈間中⼼設計専⾨家
v Web業界に20年くらい、Watsonは2年ほど
v 担当したWebサイ...
8	
メンタルモデル
ユーザーへの共感から⽣まれるUXデザイン戦略
Amazonで購⼊
http://amzn.asia/3cgueBZ
コンピュータ・IT > インターネット・Web開発 > Web開発 最⾼「1位」
コンピュータ・IT 総合...
9	
AI(⼈⼯知能)とのかかわり:
2年ほど前から、
UXデザイナー および エンジニア として、
AIの実務をしています。とくに Watson。
リンクスタート!
10	
IBM Watson:
IBM の Watson は、⼿軽に使える AI です。
IBM のクラウドサービス IBM Cloud を
契約すると(個⼈でもOK)、すぐに使えます。
従量課⾦制で、さらに無料枠もあるので、
試すくらいなら、...
11	
Watson はブランド名、複数のAPIからなる:
引⽤:https://console.bluemix.net/
12	
まず解かなければいけない誤解:
IBM の CM で「やるじゃん、Watson」という、
⾃然な会話をしている⾵のものがありますが
嘘とまではいかないまでも、CM ⽤に作りこまれてます。
なぜなら、Watson には、2017年9⽉時点...
13	
・・・はずだった。
14	
引⽤:https://www.ibm.com/blogs/bluemix/2017/09/bringing-watson-knowledge-studio-bluemix/
15	
Bluemix に追加された新サービス
Watson Knowledge Studio。
2017年9⽉25⽇ Experimental(試験的に)公開。
Watson に、専⾨⽤語や⽂脈(に近いもの)を
教え込むことができる。
16	
Watson Natural Language Understanding:
引⽤:https://www.ibm.com/watson/services/natural-language-understanding/
17	
Watson Natural Language Understanding:
Watson Natural Language Understanding は
⾃然⾔語を解析して、どんな話題が語られているか、
抽出する API。
ワトソン...
18	
Watson Natural Language Understanding:
引⽤:https://natural-language-understanding-demo.mybluemix.net/
デモ
19	
Watson Natural Language Understanding:
Natural Language Understanding へ
Knowledge Studio から学習データを流し込める。
組み合わせたら、⾏けるんじゃ...
20	
チッチがかわいい
この⼀⾔を、Watsonに理解させたい。
21	
ごく⼀部の機能しか⽇本語対応してない:
引⽤:https://console.bluemix.net/docs/services/natural-language-understanding/language-
support.html...
22	
つらい。
でも、終わらぬエンドロールだってあるって
証明してやんなきゃつまらない。
引⽤:BiSH - Story Brighter
23	
コーパス(学習データ)の流れ
Knowledge Studio でコーパス(学習データ)を作成し、
Natural Language Understanding へ流し込む。
Knowledge Studio Natural Langu...
24	
教師データをひたすら作成する:
ファンの Twitter や YouTube のコメントから、
BiSH にかかわる投稿を、ひたすら収集。150件。
Watson は他のAIに⽐べ、少ない教師データでも動くが、
それにしても少ないか・・...
25	
教師データをひたすら作成する:
26	
著作権が気になるが、法的にはOK:
著作権法 第四七条の七
著作物は、電⼦計算機による情報解析(多数の著作物その他の⼤量の情報から、
当該情報を構成する⾔語、⾳、影像その他の要素に係る情報を抽出し、⽐較、
分類その他の統計的な解析を⾏う...
27	
教師データを Knowledge Studio へインポート:
所定の書式の csv ファイルを投げ⼊れるだけでOK。
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
デモ
28	
教師データをひたすら作成する:
Knowledge Studio でひたすらラベルづけ。
「チッチ」だけは、ラベルづけしない。
この名前を、⾃動で⼈名だと認識させたい。
UXデザイナーなので、ラベルづけは得意。
(UXデザイナー向け補⾜...
29	
Knowledge Studio でひたすらラベルづけ: デモ
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
30	
Knowledge Studio でひたすらラベルづけ: デモ
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
ラベル(エンティティ)
は学習分野に合わせ
⾃分でつくる
31	
ラベル(エンティティ):
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
ラベル(エンティティ)は、
学習分野に合わせ、
⾃分でつくる。
分野ごとに抽出したい
語彙は異なるから。
今回は「推しごと」語彙。
...
32	
参考:ラベル(エンティティ):
ラベル(エンティティ)の概念を、
質的分析の⽤語では「抽象化」と呼びます。
表情に
感動する
笑顔が
かわいい
切ない表情に
恋した
歌う表情が
カッコいい
エンティティ
抽象化
アユニ
ももらんど
YU...
33	
Knowledge Studio でひたすらラベルづけ: デモ
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
教師データとして
テキストにラベルを
つける
34	
Knowledge Studio でひたすらラベルづけ: デモ
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
繰り返し
35	
Knowledge Studio でひたすらラベルづけ: デモ
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
ひたすら150件やる
36	
ごめん。やっぱつらい。
でも、泣いた後に 咲くその花は
so beautiful beautifulさ。
引⽤:BiSH - beautifulさ
37	
Natural Language Understanding へ連携:
Knowledge Studio からのデータ流し込み。
これはボタンひとつで、カンタン。
デモ
引⽤:https://gateway.watsonplatform...
38	
いよいよ検証:
Natural Language Understanding の API を
cURL というツールで、トレーニング結果を試してみる。
まずは教師データとして与えたものでテスト。
教師データとして与えているので100%正...
39	
アユニ・D:
引⽤:http://ototoy.jp/feature/2016122407
40	
検証:アユニがかわいい:
アユニがかわいい
curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d
"features=entities" -d "entities.model=カスタムモデ...
41	
検証:アユニがかわいい:
"entities": [ {
"type": "PERSON",
“text”: “アユニ”
}, {
"type": "EMOTION_PRETTY",
"text": "かわいい"
} ]
いい感じ!
デモ
42	
検証:アユニかわいい:
アユニかわいい (←「が」を外してみた)
curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d
"features=entities" -d "entities.m...
43	
検証:アユニかわいい:
"entities": [ {
"type": "PERSON",
"text": "アユニ"
}, {
"type": "EMOTION_COOL",
"text": "わいい"
} ]
「わいい」?
デモ
44	
Watson の⽇本語処理:
Watson の⽇本語処理には、⾼度な構⽂解析がされている。
周辺の単語との関係など、ちゃんと⾒ている。
さく
咲く
割く
策
・
・
・
さく
咲く
割く
策
・
・
・
花 が
45	
Watson の⽇本語処理 係り受け:
「アユニがかわいい」「アユニかわいい」
「係り受け」の問題ではないか?
アユニ
助詞
が かわいい アユニ
助詞?
か わいい
46	
それでは・・・
47	
検証:チッチがかわいい:
チッチがかわいい
curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d
"features=entities" -d "entities.model=カスタムモデ...
48	
検証:チッチがかわいい:
"entities": [ {
"type": "EMOTION_PRETTY",
"text": "かわいい"
} ]
あれ? チッチを
認識してくれない
デモ
49	
検証:猫がかわいい:
猫がかわいい
curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d
"features=entities" -d "entities.model=カスタムモデルID"...
50	
検証:猫がかわいい:
"entities": []
ふむ・・・
何も抽出されない
デモ
51	
未学習の単語を推定するには、学習が⾜りないのか?
こうなったら過学習を覚悟で、教師データを与えてやる。
ここでやめちゃだめでしょ
to die or ⽣。
引⽤:BiSH – 本当本気
52	
えげつない教師データをひたすら作成する:
53	
えげつない教師データをひたすら作成する:
54	
「かわいい」の前にくる単語を「⼈間」と過学習:
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
⼈間 かわいい
55	
再学習:
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
56	
検証:猫がかわいい:
猫がかわいい
curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d
"features=entities" -d "entities.model=カスタムモデルID"...
57	
検証:猫がかわいい:
"entities": [ {
"type": "PERSON",
"text": "猫"
}, {
"type": "EMOTION_PRETTY",
"text": "かわいい"
} ]
「猫」ですら
⼈間と認...
58	
検証:桜がかわいい:
桜がかわいい
curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d
"features=entities" -d "entities.model=カスタムモデルID"...
59	
検証:桜がかわいい:
"entities": [ {
"type": "PERSON",
“text”: “桜"
}, {
"type": "EMOTION_PRETTY",
"text": "かわいい"
} ]
「桜」も
⼈間と認識さ...
60	
検証:ぶるみちゃんがかわいい:
"entities": [ {
"type": "PERSON",
“text”: “ぶるみ"
}, {
"type": "EMOTION_PRETTY",
"text": "かわいい"
} ]
「ぶるみ...
61	
検証:アスナがかわいい:
"entities": [ {
"type": "PERSON",
“text”: “アスナ"
}, {
"type": "EMOTION_PRETTY",
"text": "かわいい"
} ]
デモ
教えてな...
62	
検証:めんまがかわいい:
"entities": [ {
"type": "PERSON",
“text”: “めんま"
}, {
"type": "EMOTION_PRETTY",
"text": "かわいい"
} ]
デモ
「めんま...
63	
それでは・・・
64	
検証:チッチがかわいい:
チッチがかわいい
curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d
"features=entities" -d "entities.model=カスタムモデ...
65	
検証:チッチがかわいい:
"entities": [ {
"type": "EMOTION_PRETTY",
"text": "かわいい"
} ]
デモ
66	
チッチだけ認識されない。なんでだよ !!!!!!!
悪⼝ばっか しょうがない しょうもない
はいあきらめない!
引⽤:BiSH – Nothing.
67	
検証:チッチちゃんがかわいい:
チッチちゃんがかわいい
curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d
"features=entities" -d "entities.model=...
68	
検証:チッチちゃんがかわいい:
"entities": [ {
"type": "PERSON",
“text”: “チッチ"
}, {
"type": "EMOTION_PRETTY",
"text": "かわいい"
} ]
デモ
つ...
69	
考察:
「チッチがかわいい」「チッチちゃんがかわいい」
内部的に以下のような構⽂解析がされたのではないか。
チ
?
が かわいい ちゃん
助詞
が かわいいチッ チッチ
??
愛称⼈名
70	
でもライブで「チッチちゃん」なんてコールしない。
やっぱり「チッチ」だよな。
71	
しかたない、「チッチ」を学習させる:
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
「チッチ」
72	
「チッチ」で過学習:
73	
そして・・・
74	
検証:チッチがかわいい:
チッチがかわいい
curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d
"features=entities" -d "entities.model=カスタムモデ...
75	
検証:チッチがかわいい:
"entities": [ {
"type": "PERSON",
“text”: “チッチ"
}, {
"type": "EMOTION_PRETTY",
"text": "かわいい"
} ]
デモ
良しなに...
76	
これでいいんだっけ・・・。
77	
サラバかな そりゃないな
まだ中途 だから その⼿を離さないよう。
引⽤:BiSH – サラバかな
78	
もうひとつ、最近、⽇本語対応した機能がある。
それは「Relations(関係)」
味⾒はいかが??
また始まる素敵なお話があるんだ。
引⽤:BiS – BiSBiS
79	
検証:Relations(関係): デモ
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
80	
検証:Relations(関係):
Relationsとは、エンティティとエンティティの関係を
定義することができる。
⼈
が かわいいチッチ が IBMワトソン
感情
is かわいい
を 創業した
⼈ 企業
of 創業者
81	
これぞまさに
「⽂脈を掴んだ」と⾔えるのではあるまいか!
82	
検証:Relations(関係): デモ
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
「関係」は
学習分野に合わせ
やっぱり⾃分で作る
83	
Relations(関係):
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
Relations(関係)も、
学習分野に合わせ、
⾃分でつくる。
今回は
「〜がかわいい」
⼀択。
ニュース⽤ かわいい⽤
授...
84	
検証:Relations(関係): デモ
引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
エンティティ間の
「関係」をつけていく
85	
もう⼀度、過学習だ!
最後の誓いは 僕を動かした。
「まだ⾜りない」
引⽤:GANG PARADE - Plastic 2 Mercy
86	
「チッチ」で過学習(5分ぶり3度⽬):
87	
検証:チッチがかわいい Relations(関係):
チッチがかわいい
curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d
"features=relations" -d "relati...
88	
検証:チッチがかわいい Relations(関係):
"relations": [ {
"type": "isPretty",
"sentence": "チッチがかわいい",
"score": 0.960504,
“arguments”...
89	
チッチ! チッチ!
90	
チッチ! チッチ!
91	
変わらない思いを もっと
⾒せられたらいいな だって
ずっとこれだけって思ってきたんだから。
引⽤:BiSH – プロミスザスター
92	
まとめ:
1.  Natural Language Understanding は、
Discovery とともに、次期 Watson の主⼒機能。
さらなる⽇本語対応に期待。
2.  Knowledge Studio で分野に特化した...
93	
BiSH
ニューアルバム「THE GUERRiLLA BiSH」
2017年11⽉29⽇(⽔) 発売
http://www.bish.tokyo/discography/
94	
ありがとうございました。
来年はもっと上へ⾏きます!
⽻⼭ 祥樹
Twitter: @storywriter
Facebook: storywriter.jp
好きな曲は「オーケストラ」と「プロミスザスター」です。
Facebook、ぜ...
⽻⼭のプレゼンのアレ が、
  スタンプになりました!
スタンプ名:ハーミィ(CSS編) 作者名:⽻⼭ 祥樹
https://store.line.me/stickershop/product/1228201/ja
Web・CSSネタ
全40種類
96	
Appendix
RELOADED THE FiNAL          とはREVOLUTiONS
97	
RELOADED THE FiNAL          とは:
「Watsonに 俺の推しアイドルがかわいいと わかってほしかった」
2回⽬(追加公演)です。本プレゼンの初演は
2017年10⽉24⽇(⽕)
⻁ノ⾨ヒルズ カンファレンス...
98	
イノベーションリーダーズサミット:
引⽤:https://www.dreamgate.gr.jp/InnovationLeadersSummit/new/
⼤規模な
ビジネスイベント
総来場者6732名
⻁ノ⾨ヒルズ
99	
イノベーションリーダーズサミット:
引⽤:https://www.facebook.com/pg/coba.jp/photos/?tab=album&album_id=1647991131919160
IBMブースは
会場内で最⼤
100	
イノベーションリーダーズサミット:
引⽤:https://www.facebook.com/pg/coba.jp/photos/?tab=album&album_id=1647991131919160
⻘いサイリウムで
ヲタ芸
まさに...
101	
セッション後のご意⾒:
BiSH、初めて知った!
カッコいい! 買う! それはそれで嬉しいけれど
Watsonは・・・。
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Watsonに、俺の推しアイドルがかわいいと、わかってほしかった:2017年12月3日 IBM Cloud (Bluemix) 冬の大勉強会

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2017年12月3日 IBM Cloud (Bluemix) 冬の大勉強会 での「Watsonに、俺の推しアイドルがかわいいと、わかってほしかった」のスライドです。RELOADED THE FiNAL "REVOLUTiONS" バージョン(追加公演版)です。
初演は 10月24日(火)水曜ワトソンカフェ vol.4。虎ノ門ヒルズでの「イノベーションリーダーズサミット」のIBMブースのセッション枠でした。

IBM Cloud (Bluemix) 冬の大勉強会 イベントのページ:
https://bmxug.connpass.com/event/66949/

水曜ワトソンカフェ vol.4 イベントレポート:
https://co-ba.net/shibuya/posts/watson_vol4/

水曜ワトソンカフェ vol.4 イベントのページ:
http://peatix.com/event/311412

BiSH公式ウェブサイト
http://www.bish.tokyo/

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Watsonに、俺の推しアイドルがかわいいと、わかってほしかった:2017年12月3日 IBM Cloud (Bluemix) 冬の大勉強会

  1. 1. Watsonに 俺の推しアイドルがかわいいと わかってほしかった HCD-Net認定 ⼈間中⼼設計専⾨家 ⽻⼭ 祥樹 @storywriter 1 2017年 12⽉3⽇(⽇) RELOADED THE FiNAL REVOLUTiONS
  2. 2. 2 アイドル、好きですか?
  3. 3. 3 僕は、アイドルに興味はありませんでした。 みんながハロプロやAKB48の話をしていても・・・。 そんな僕を覚醒させたアイドル。
  4. 4. 4 BiSH !!!!!!! とくにセントチヒロ・チッチがかわいい。 チッチ! チッチ! (←これを「推し」といいます)
  5. 5. 5 引⽤:http://ototoy.jp/feature/2017092207
  6. 6. 6 BiSH - オーケストラ(avex 公式 YouTube): 引⽤: https://youtu.be/O13MtmA-16g?t=45s まずはこれをお聴きください。
  7. 7. ⽻⼭ 祥樹 HAYAMA Yoshiki v インフォメーションアーキテクト •  使いやすいWebサイトをつくる専⾨家 •  HCD-Net認定 ⼈間中⼼設計専⾨家 v Web業界に20年くらい、Watsonは2年ほど v 担当したWebサイトが、雑誌のWebユーザビリティランキングで国内トッ プクラスの評価を受ける ほか実積多数 v 主な専⾨分野 •  ユーザーエクスペリエンス、⼈間中⼼設計、情報アーキテクチャ、 アクセシビリティ、⼤規模CMS、Watson、ライター Twi$er:@storywriter  WebSite: storywriter.jp 7 ユーザー⼼理を つかむプロです
  8. 8. 8 メンタルモデル ユーザーへの共感から⽣まれるUXデザイン戦略 Amazonで購⼊ http://amzn.asia/3cgueBZ コンピュータ・IT > インターネット・Web開発 > Web開発 最⾼「1位」 コンピュータ・IT 総合 最⾼「9位」
  9. 9. 9 AI(⼈⼯知能)とのかかわり: 2年ほど前から、 UXデザイナー および エンジニア として、 AIの実務をしています。とくに Watson。 リンクスタート!
  10. 10. 10 IBM Watson: IBM の Watson は、⼿軽に使える AI です。 IBM のクラウドサービス IBM Cloud を 契約すると(個⼈でもOK)、すぐに使えます。 従量課⾦制で、さらに無料枠もあるので、 試すくらいなら、個⼈でも安⼼。 備考: IBM ⾃⾝は、Watson を「⼈⼯知能」だとは⾔っていません。「ヒトの認知能⼒を ⽀援する Cognitive Systems(認知システム)」と表現しています。
  11. 11. 11 Watson はブランド名、複数のAPIからなる: 引⽤:https://console.bluemix.net/
  12. 12. 12 まず解かなければいけない誤解: IBM の CM で「やるじゃん、Watson」という、 ⾃然な会話をしている⾵のものがありますが 嘘とまではいかないまでも、CM ⽤に作りこまれてます。 なぜなら、Watson には、2017年9⽉時点で: •  ⽂脈を理解する能⼒はない。 •  ⾔語を⽣成する能⼒はない。 •  「考える」能⼒はない。
  13. 13. 13 ・・・はずだった。
  14. 14. 14 引⽤:https://www.ibm.com/blogs/bluemix/2017/09/bringing-watson-knowledge-studio-bluemix/
  15. 15. 15 Bluemix に追加された新サービス Watson Knowledge Studio。 2017年9⽉25⽇ Experimental(試験的に)公開。 Watson に、専⾨⽤語や⽂脈(に近いもの)を 教え込むことができる。
  16. 16. 16 Watson Natural Language Understanding: 引⽤:https://www.ibm.com/watson/services/natural-language-understanding/
  17. 17. 17 Watson Natural Language Understanding: Watson Natural Language Understanding は ⾃然⾔語を解析して、どんな話題が語られているか、 抽出する API。 ワトソンがIBMを創業 「ワトソン」is 「創業者」of「IBM」
  18. 18. 18 Watson Natural Language Understanding: 引⽤:https://natural-language-understanding-demo.mybluemix.net/ デモ
  19. 19. 19 Watson Natural Language Understanding: Natural Language Understanding へ Knowledge Studio から学習データを流し込める。 組み合わせたら、⾏けるんじゃね?
  20. 20. 20 チッチがかわいい この⼀⾔を、Watsonに理解させたい。
  21. 21. 21 ごく⼀部の機能しか⽇本語対応してない: 引⽤:https://console.bluemix.net/docs/services/natural-language-understanding/language- support.html#japanese
  22. 22. 22 つらい。 でも、終わらぬエンドロールだってあるって 証明してやんなきゃつまらない。 引⽤:BiSH - Story Brighter
  23. 23. 23 コーパス(学習データ)の流れ Knowledge Studio でコーパス(学習データ)を作成し、 Natural Language Understanding へ流し込む。 Knowledge Studio Natural Language Understanding コーパス
  24. 24. 24 教師データをひたすら作成する: ファンの Twitter や YouTube のコメントから、 BiSH にかかわる投稿を、ひたすら収集。150件。 Watson は他のAIに⽐べ、少ない教師データでも動くが、 それにしても少ないか・・・?
  25. 25. 25 教師データをひたすら作成する:
  26. 26. 26 著作権が気になるが、法的にはOK: 著作権法 第四七条の七 著作物は、電⼦計算機による情報解析(多数の著作物その他の⼤量の情報から、 当該情報を構成する⾔語、⾳、影像その他の要素に係る情報を抽出し、⽐較、 分類その他の統計的な解析を⾏うことをいう。以下この条において同じ。)を ⾏うことを⽬的とする場合には、必要と認められる限度において、記録媒体へ の記録⼜は翻案(これにより創作した⼆次的著作物の記録を含む。)を⾏うこ とができる。ただし、情報解析を⾏う者の⽤に供するために作成されたデータ ベースの著作物については、この限りでない。 引⽤:http://www.houko.com/00/01/S45/048.HTM#s2.3.5
  27. 27. 27 教師データを Knowledge Studio へインポート: 所定の書式の csv ファイルを投げ⼊れるだけでOK。 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ デモ
  28. 28. 28 教師データをひたすら作成する: Knowledge Studio でひたすらラベルづけ。 「チッチ」だけは、ラベルづけしない。 この名前を、⾃動で⼈名だと認識させたい。 UXデザイナーなので、ラベルづけは得意。 (UXデザイナー向け補⾜:質的分析でいうGTAに似ている)
  29. 29. 29 Knowledge Studio でひたすらラベルづけ: デモ 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
  30. 30. 30 Knowledge Studio でひたすらラベルづけ: デモ 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ ラベル(エンティティ) は学習分野に合わせ ⾃分でつくる
  31. 31. 31 ラベル(エンティティ): 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ ラベル(エンティティ)は、 学習分野に合わせ、 ⾃分でつくる。 分野ごとに抽出したい 語彙は異なるから。 今回は「推しごと」語彙。 ニュース⽤ アイドル⽤ 犯罪 教育 会談 ⾐装 恋しい 推し
  32. 32. 32 参考:ラベル(エンティティ): ラベル(エンティティ)の概念を、 質的分析の⽤語では「抽象化」と呼びます。 表情に 感動する 笑顔が かわいい 切ない表情に 恋した 歌う表情が カッコいい エンティティ 抽象化 アユニ ももらんど YU-Ki ⼈名 エンティティ 抽象化
  33. 33. 33 Knowledge Studio でひたすらラベルづけ: デモ 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ 教師データとして テキストにラベルを つける
  34. 34. 34 Knowledge Studio でひたすらラベルづけ: デモ 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ 繰り返し
  35. 35. 35 Knowledge Studio でひたすらラベルづけ: デモ 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ ひたすら150件やる
  36. 36. 36 ごめん。やっぱつらい。 でも、泣いた後に 咲くその花は so beautiful beautifulさ。 引⽤:BiSH - beautifulさ
  37. 37. 37 Natural Language Understanding へ連携: Knowledge Studio からのデータ流し込み。 これはボタンひとつで、カンタン。 デモ 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
  38. 38. 38 いよいよ検証: Natural Language Understanding の API を cURL というツールで、トレーニング結果を試してみる。 まずは教師データとして与えたものでテスト。 教師データとして与えているので100%正答するであろう。 教師データ: アユニがかわいい
  39. 39. 39 アユニ・D: 引⽤:http://ototoy.jp/feature/2016122407
  40. 40. 40 検証:アユニがかわいい: アユニがかわいい curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d "features=entities" -d "entities.model=カスタムモデルID" --data- urlencode "text=アユニがかわいい" -d "version=2017-02-27" "https://gateway.watsonplatform.net/natural-language- understanding/api/v1/analyze" デモ
  41. 41. 41 検証:アユニがかわいい: "entities": [ { "type": "PERSON", “text”: “アユニ” }, { "type": "EMOTION_PRETTY", "text": "かわいい" } ] いい感じ! デモ
  42. 42. 42 検証:アユニかわいい: アユニかわいい (←「が」を外してみた) curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d "features=entities" -d "entities.model=カスタムモデルID" --data- urlencode "text=アユニかわいい" -d "version=2017-02-27" "https://gateway.watsonplatform.net/natural-language- understanding/api/v1/analyze" デモ
  43. 43. 43 検証:アユニかわいい: "entities": [ { "type": "PERSON", "text": "アユニ" }, { "type": "EMOTION_COOL", "text": "わいい" } ] 「わいい」? デモ
  44. 44. 44 Watson の⽇本語処理: Watson の⽇本語処理には、⾼度な構⽂解析がされている。 周辺の単語との関係など、ちゃんと⾒ている。 さく 咲く 割く 策 ・ ・ ・ さく 咲く 割く 策 ・ ・ ・ 花 が
  45. 45. 45 Watson の⽇本語処理 係り受け: 「アユニがかわいい」「アユニかわいい」 「係り受け」の問題ではないか? アユニ 助詞 が かわいい アユニ 助詞? か わいい
  46. 46. 46 それでは・・・
  47. 47. 47 検証:チッチがかわいい: チッチがかわいい curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d "features=entities" -d "entities.model=カスタムモデルID" --data- urlencode "text=チッチがかわいい" -d "version=2017-02-27" "https://gateway.watsonplatform.net/natural-language- understanding/api/v1/analyze" デモ
  48. 48. 48 検証:チッチがかわいい: "entities": [ { "type": "EMOTION_PRETTY", "text": "かわいい" } ] あれ? チッチを 認識してくれない デモ
  49. 49. 49 検証:猫がかわいい: 猫がかわいい curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d "features=entities" -d "entities.model=カスタムモデルID" --data- urlencode "text=猫がかわいい" -d "version=2017-02-27" "https://gateway.watsonplatform.net/natural-language- understanding/api/v1/analyze" デモ
  50. 50. 50 検証:猫がかわいい: "entities": [] ふむ・・・ 何も抽出されない デモ
  51. 51. 51 未学習の単語を推定するには、学習が⾜りないのか? こうなったら過学習を覚悟で、教師データを与えてやる。 ここでやめちゃだめでしょ to die or ⽣。 引⽤:BiSH – 本当本気
  52. 52. 52 えげつない教師データをひたすら作成する:
  53. 53. 53 えげつない教師データをひたすら作成する:
  54. 54. 54 「かわいい」の前にくる単語を「⼈間」と過学習: 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ ⼈間 かわいい
  55. 55. 55 再学習: 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
  56. 56. 56 検証:猫がかわいい: 猫がかわいい curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d "features=entities" -d "entities.model=カスタムモデルID" --data- urlencode "text=猫がかわいい" -d "version=2017-02-27" "https://gateway.watsonplatform.net/natural-language- understanding/api/v1/analyze" デモ
  57. 57. 57 検証:猫がかわいい: "entities": [ { "type": "PERSON", "text": "猫" }, { "type": "EMOTION_PRETTY", "text": "かわいい" } ] 「猫」ですら ⼈間と認識される ようになった デモ 三階の彼⽒ ニャア 引⽤:GANG PARADE - 3rd FLOOR BOYFRIEND
  58. 58. 58 検証:桜がかわいい: 桜がかわいい curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d "features=entities" -d "entities.model=カスタムモデルID" --data- urlencode "text=桜がかわいい" -d "version=2017-02-27" "https://gateway.watsonplatform.net/natural-language- understanding/api/v1/analyze" デモ
  59. 59. 59 検証:桜がかわいい: "entities": [ { "type": "PERSON", “text”: “桜" }, { "type": "EMOTION_PRETTY", "text": "かわいい" } ] 「桜」も ⼈間と認識される ようになった デモ
  60. 60. 60 検証:ぶるみちゃんがかわいい: "entities": [ { "type": "PERSON", “text”: “ぶるみ" }, { "type": "EMOTION_PRETTY", "text": "かわいい" } ] 「ぶるみ」も ⼈間と認識される 「ちゃん」は 愛称と認識された様⼦ デモ
  61. 61. 61 検証:アスナがかわいい: "entities": [ { "type": "PERSON", “text”: “アスナ" }, { "type": "EMOTION_PRETTY", "text": "かわいい" } ] デモ 教えてない⼈名 「アスナ」も ⼈間と認識される
  62. 62. 62 検証:めんまがかわいい: "entities": [ { "type": "PERSON", “text”: “めんま" }, { "type": "EMOTION_PRETTY", "text": "かわいい" } ] デモ 「めんま」ですら ⼈間と認識される
  63. 63. 63 それでは・・・
  64. 64. 64 検証:チッチがかわいい: チッチがかわいい curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d "features=entities" -d "entities.model=カスタムモデルID" --data- urlencode "text=チッチがかわいい" -d "version=2017-02-27" "https://gateway.watsonplatform.net/natural-language- understanding/api/v1/analyze" デモ
  65. 65. 65 検証:チッチがかわいい: "entities": [ { "type": "EMOTION_PRETTY", "text": "かわいい" } ] デモ
  66. 66. 66 チッチだけ認識されない。なんでだよ !!!!!!! 悪⼝ばっか しょうがない しょうもない はいあきらめない! 引⽤:BiSH – Nothing.
  67. 67. 67 検証:チッチちゃんがかわいい: チッチちゃんがかわいい curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d "features=entities" -d "entities.model=カスタムモデルID" --data- urlencode "text=チッチちゃんがかわいい" -d "version=2017-02-27" "https://gateway.watsonplatform.net/ natural-language-understanding/api/v1/analyze" デモ
  68. 68. 68 検証:チッチちゃんがかわいい: "entities": [ { "type": "PERSON", “text”: “チッチ" }, { "type": "EMOTION_PRETTY", "text": "かわいい" } ] デモ ついに認識した !!!!!!!
  69. 69. 69 考察: 「チッチがかわいい」「チッチちゃんがかわいい」 内部的に以下のような構⽂解析がされたのではないか。 チ ? が かわいい ちゃん 助詞 が かわいいチッ チッチ ?? 愛称⼈名
  70. 70. 70 でもライブで「チッチちゃん」なんてコールしない。 やっぱり「チッチ」だよな。
  71. 71. 71 しかたない、「チッチ」を学習させる: 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ 「チッチ」
  72. 72. 72 「チッチ」で過学習:
  73. 73. 73 そして・・・
  74. 74. 74 検証:チッチがかわいい: チッチがかわいい curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d "features=entities" -d "entities.model=カスタムモデルID" --data- urlencode "text=チッチがかわいい" -d "version=2017-02-27" "https://gateway.watsonplatform.net/natural-language- understanding/api/v1/analyze" デモ
  75. 75. 75 検証:チッチがかわいい: "entities": [ { "type": "PERSON", “text”: “チッチ" }, { "type": "EMOTION_PRETTY", "text": "かわいい" } ] デモ 良しなに !!!!!!! 引⽤:BiSH – GiANT KiLLERS
  76. 76. 76 これでいいんだっけ・・・。
  77. 77. 77 サラバかな そりゃないな まだ中途 だから その⼿を離さないよう。 引⽤:BiSH – サラバかな
  78. 78. 78 もうひとつ、最近、⽇本語対応した機能がある。 それは「Relations(関係)」 味⾒はいかが?? また始まる素敵なお話があるんだ。 引⽤:BiS – BiSBiS
  79. 79. 79 検証:Relations(関係): デモ 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/
  80. 80. 80 検証:Relations(関係): Relationsとは、エンティティとエンティティの関係を 定義することができる。 ⼈ が かわいいチッチ が IBMワトソン 感情 is かわいい を 創業した ⼈ 企業 of 創業者
  81. 81. 81 これぞまさに 「⽂脈を掴んだ」と⾔えるのではあるまいか!
  82. 82. 82 検証:Relations(関係): デモ 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ 「関係」は 学習分野に合わせ やっぱり⾃分で作る
  83. 83. 83 Relations(関係): 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ Relations(関係)も、 学習分野に合わせ、 ⾃分でつくる。 今回は 「〜がかわいい」 ⼀択。 ニュース⽤ かわいい⽤ 授与される 誕⽣する 住⺠である かわいい影響される
  84. 84. 84 検証:Relations(関係): デモ 引⽤:https://gateway.watsonplatform.net/ エンティティ間の 「関係」をつけていく
  85. 85. 85 もう⼀度、過学習だ! 最後の誓いは 僕を動かした。 「まだ⾜りない」 引⽤:GANG PARADE - Plastic 2 Mercy
  86. 86. 86 「チッチ」で過学習(5分ぶり3度⽬):
  87. 87. 87 検証:チッチがかわいい Relations(関係): チッチがかわいい curl -G --user "ユーザID":"パスワード" -d "language=ja" -d "features=relations" -d "relations.model=カスタムモデルID" -- data-urlencode "text=チッチがかわいい" -d "version=2017-02-27" "https://gateway.watsonplatform.net/ natural-language-understanding/api/v1/analyze" デモ
  88. 88. 88 検証:チッチがかわいい Relations(関係): "relations": [ { "type": "isPretty", "sentence": "チッチがかわいい", "score": 0.960504, “arguments”: [ { "text": "チッチ", "entities": [ { "type": "PERSON", "text": "チッチ" } ] }, { "text": "かわいい", "entities": [ { "type": "EMOTION_PRETTY", "text": "かわいい" } ] } ] } ] ついに 「チッチがかわいい」 を⽂脈として掴んだ デモ
  89. 89. 89 チッチ! チッチ!
  90. 90. 90 チッチ! チッチ!
  91. 91. 91 変わらない思いを もっと ⾒せられたらいいな だって ずっとこれだけって思ってきたんだから。 引⽤:BiSH – プロミスザスター
  92. 92. 92 まとめ: 1.  Natural Language Understanding は、 Discovery とともに、次期 Watson の主⼒機能。 さらなる⽇本語対応に期待。 2.  Knowledge Studio で分野に特化したコーパスを 作れるのはすごい。でも作業タイヘン。 3.  俺のチッチ推しは Watson に伝わった、たぶん。
  93. 93. 93 BiSH ニューアルバム「THE GUERRiLLA BiSH」 2017年11⽉29⽇(⽔) 発売 http://www.bish.tokyo/discography/
  94. 94. 94 ありがとうございました。 来年はもっと上へ⾏きます! ⽻⼭ 祥樹 Twitter: @storywriter Facebook: storywriter.jp 好きな曲は「オーケストラ」と「プロミスザスター」です。 Facebook、ぜひ、つながってください! ここにはいたくない わかってる ⾏く当てはないけれど 引⽤:BiSH – ⽣きててよかったというのなら
  95. 95. ⽻⼭のプレゼンのアレ が、   スタンプになりました! スタンプ名:ハーミィ(CSS編) 作者名:⽻⼭ 祥樹 https://store.line.me/stickershop/product/1228201/ja Web・CSSネタ 全40種類
  96. 96. 96 Appendix RELOADED THE FiNAL          とはREVOLUTiONS
  97. 97. 97 RELOADED THE FiNAL          とは: 「Watsonに 俺の推しアイドルがかわいいと わかってほしかった」 2回⽬(追加公演)です。本プレゼンの初演は 2017年10⽉24⽇(⽕) ⻁ノ⾨ヒルズ カンファレンスホール イノベーションリーダーズサミット IBMブース内セッション「⽔曜ワトソンカフェ VOL.4」 REVOLUTiONS
  98. 98. 98 イノベーションリーダーズサミット: 引⽤:https://www.dreamgate.gr.jp/InnovationLeadersSummit/new/ ⼤規模な ビジネスイベント 総来場者6732名 ⻁ノ⾨ヒルズ
  99. 99. 99 イノベーションリーダーズサミット: 引⽤:https://www.facebook.com/pg/coba.jp/photos/?tab=album&album_id=1647991131919160 IBMブースは 会場内で最⼤
  100. 100. 100 イノベーションリーダーズサミット: 引⽤:https://www.facebook.com/pg/coba.jp/photos/?tab=album&album_id=1647991131919160 ⻘いサイリウムで ヲタ芸 まさに 番狂わせ
  101. 101. 101 セッション後のご意⾒: BiSH、初めて知った! カッコいい! 買う! それはそれで嬉しいけれど Watsonは・・・。
  • YasunariTanaka1

    Dec. 7, 2019
  • manabunagase9

    Aug. 23, 2019
  • torukimurat

    Mar. 18, 2018
  • AtsushiShimanuki

    Jan. 19, 2018
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    Dec. 5, 2017
  • ssakaigawa

    Nov. 24, 2017

2017年12月3日 IBM Cloud (Bluemix) 冬の大勉強会 での「Watsonに、俺の推しアイドルがかわいいと、わかってほしかった」のスライドです。RELOADED THE FiNAL "REVOLUTiONS" バージョン(追加公演版)です。 初演は 10月24日(火)水曜ワトソンカフェ vol.4。虎ノ門ヒルズでの「イノベーションリーダーズサミット」のIBMブースのセッション枠でした。 IBM Cloud (Bluemix) 冬の大勉強会 イベントのページ: https://bmxug.connpass.com/event/66949/ 水曜ワトソンカフェ vol.4 イベントレポート: https://co-ba.net/shibuya/posts/watson_vol4/ 水曜ワトソンカフェ vol.4 イベントのページ: http://peatix.com/event/311412 BiSH公式ウェブサイト http://www.bish.tokyo/

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