深層学習を活用した自然言語処理によるチャットボットの構築

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本セミナーでは、深層学習と自然言語処理を組み合わせ、自社にある日本語テキストデータをAIに学習させることで、独自のチャットボットの開発、構築方法を解説いたします。

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プログラム

自然言語処理の基本から学習できるセミナーです。数式などは極力排した構成で、自然言語 (日本語テキストデータ) をいかに数値化し、AIに学習させるか、を学ぶことができます。また、学習したAIモデルでFAQを自動作成の手順、オープンソースのチャットボットシステムによる、QAシステムを構築の手順を解説します。  セミナーで使用するプログラムは配布されますので、セミナー終了後に自身でAIを活用したチャットボットの構築が可能です。社内に大量にストックされているテキスト情報の活用のきっかけとなるセミナーです。

  1. チャットボット
    1. チャットボットとは
    2. チャットボットの種類
      1. QAシステム
      2. その他
    3. オープンソースを活用したシステム
    4. とりあえず動かしてみる
  2. 自然言語処理の基本
    1. 統計処理とは
    2. 次元とベクトル
    3. 機械学習と統計
    4. 言語を数値情報へ変換する
    5. 言語に対する統計的処理
      1. コサイン距離
      2. TF-IDF
      3. 分散表現
  3. 自然言語処理の活用
    1. 深層学習を活用した自然言語処理
      1. 学習の目的
        • 感情分析
        • 翻訳
        • 文書分類
      2. 深層学習の活用
        • 深層学習とは
    2. 文書分類の実際
      1. 辞書の用意
      2. 前処理
      3. 学習 (深層学習モデルの活用)
      4. 評価
  4. 自然言語処理の発展
    1. 分散表現
    2. TRANSFORMER
    3. BERT
    4. GPT
  5. チャットボットに組み込む
    1. QA履歴からFAQの自動生成
    2. チャットボットに組み込み
    3. 精度向上のための工夫
  6. このセミナーだけで終わらせないために

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