不自然な文章の検知
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Rosso提供サービスとお客様ニーズ

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より自然な対話システムへ

web サイトでの商品案内やお問い合わせなどで、チャットボットを始めとした対話システムによるお客様サポートが広く普及しています。

チャットボットには様々な形式がありますが、その多くは、事前に準備した会話テンプレートからユーザーに合わせた発話を選択する仕組みを採用しています。

このタイプのチャットボットはシンプルな情報提供に適していますが、機械的な応答となるため、より自然な会話を求めるユーザーにとって決して満足いくものではありません。

近年はユーザーに合わせ発話を自動で作成し、より自然な対話を行う研究が盛んに行われています。

自然な対話システムの課題、解決案

ユーザーに合わせた発話の自動生成は、2021 年現在まだ良い性能ではありません。時に不自然な文章が出力されることがあります。例えば、以下のような文章です。


  • 昨日、私に食べたがカレー。(文法的におかしい)

  • 昨日、私は車を食べた。(意味がおかしい)

このような不自然な文章を検知することにより、返答自動生成型の対話システムの品質向上をサポートすることができます。

不自然な文章の検出システム概要

自然な文章/不自然な文章を訓練データとして用意します。自然な文章はニュース文章から抜粋することで作成し、不自然な文章は自然な文章を一部改変することで作成しました。

これらのデータを用い、双方向 LSTM に、文章の不自然具合を学習させました。

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導入効果

結果、95%以上の精度で、不自然な文章の検出に成功しました。

自動文章生成システムのエラー検知などに活用いただきました。

事例紹介

画像認識
コーヒー豆の不良検知による品質保証

大規模システムを用いずに、手軽にコーヒー豆の品質検査ができるシステムを開発しました。小規模生産業者のブランド価値を守ります。

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⾃然⾔語処理
不自然な文章の検知

文法的・意味的に不自然な文章を検知するシステムを開発しました。チャットボットに導入し、品質向上をサポートしました。

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医療従事者向けOCRの開発

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マスク着用時の顔認証の開発

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人事データ分析(ピープルアナリティクス)

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