Pythonでつくる対話システム

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株式会社 オーム社, 2020/02/28 - 260 ページ

Pythonで対話型のシステムをつくろう!

 近年、しゃべってコンシェル(NTTドコモ)やSiri(Apple)、Alexa(Amazon)などの音声対話アプリケーションや対話型のデジタルサイネージ、Sota(ヴイストン、NTT、NTTデータ)などのコミュニケーションロボット、電話自動応答など、人工知能技術を活用した知的対話型のアプリケーションが広く世の中に浸透しつつあります。

 本書は、このような人と自然言語で対話するシステム(対話システム)の作り方をハンズオン的に解説するものです。プログラミングしながら、ツールを使いながら、対話システムの開発を体験します。

第1章 対話システムをつくるにあたって

第2章 タスク指向型対話システム

第3章 非タスク指向型対話システム

第4章 Amazon alexa/Google homeへの実装

第5章 発展的な話題 

 

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目次

321 ルールの種類
118
322 ルールの作り方
119
323 ルールの使い方
130
33 用例ベース方式
133
331 発話選択の仕方
143
332 深層学習を用いた発話選択
149
334 Google Colaboratory
150
335 BERT
154

132 GitHub からのプログラムとデータのダウンロード
16
133 Python3WindowsmacOS
18
134 MeCab
19
135 Telegram
21
136 本書における対話システムの設計指針
28
第2章タスク指向型対話システム
31
221 State Chart XML
35
222 SCXML を用いたプログラム
37
223 Telegram への組み込み
53
23 フレームに基づくタスク指向型対話システム
59
231 フレームを用いたプログラム
63
232 SVM を用いた対話行為タイプ推定
69
233 CRF を用いたコンセプト抽出
79
234 対話行為タイプとコンセプト推定を組み込んだプログラム
90
235 Telegram への組み込み
95
24 強化学習でさらに賢く
102
241 状態の定義
103
243 状態行動価値の更新
104
244 状態行動価値の学習
105
25 独自のタスク指向型対話システムを作ろう
111
第3章非タスク指向型対話システム
113
32 ルールベース方式
115
336 BERTのファインチューニング
156
337 対話破綻検出
165
34 生成ベース方式
171
343 Twitter データの収集プログラム
178
344 Google Colaboratory による学習
182
345 対話システムの拡張
190
第4章 Amazon AlexaGoogle Home への実装
199
42 共通の実装
201
43 Amazon Alexa への実装
204
44 Google Home への実装
213
45 タスク指向型非タスク指向型システムの統合
219
第5章発展的な話題
225
52 ロボット
226
53 対話システムの今後の展開
228
付録クラウドソーシングを用いたデータ収集
231
A2 対話データの収集
232
A3 ワーカ用マニュアルの作成
233
A4 クラウドワークス上での仕事依頼の作成
239
A5 クラウドワークス上での作業の承認
242
索引
244
奥付
248

多く使われている語句

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