Clojure AI対話エンジン
チャットボット技術の中心にあるAI対話エンジンの技術的な分類と、自然言語処理の活用、深層学習技術の活用、さらに近年注目されている知識グラフを組み合わせたものに対して、技術概要とベンチマーク、そしてClojureを用いた実装について述べる
自然言語処理:Natural Language Processing
Clojure Clojure チャットボットと質疑応答技術
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)等で活用されるチャッボット技術とビジネスの観点での概要、さらに自然言語処理、深層学習、知識ネットワーク技術を組み合わせた質疑応答システムについて
微分積分:Calculus 保護中: トピックモデル -最尤推定、変分ベイズ推定、ギブスサンプリングによる推定
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、自然言語処理(NLP)タスクに活用されるトピックモデルの、最尤推定、変分ベイズ、ギブスサンプリングによる推定
機械学習:Machine Learning 保護中: 高次関係データ-テンソルデータ処理の概要
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される3つ以上のオブジェクト間の関係を解析するためのテンソルデータ処理
微分積分:Calculus 保護中: トピックモデルでのトピック数の推定 -ディリクレ過程、中華料理店過程、棒折り過程
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるディリクレ過程、中華料理店過程、棒折り過程を用いたトピックモデル
微分積分:Calculus 保護中: トピックモデルの文書以外の情報への活用-画像データ、グラフデータへの応用(確率的ブロックモデル、混合メンバ確率的ブロックモデル)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される確率的ブロックモデルを用いた画像データやグラフデータのトピックモデル
微分積分:Calculus 保護中: トピックモデルの拡張(トピックに構造を入れる)相関トピックモデル、階層構造を入れたパチンコ分配モデル、低次元空間構造を入れた確率的潜在意味可視化
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用されるトピックモデルで相関があるトピックに構造を入れたトピックモデルの概要(相関トピックモデル、階層構造を入れたパチンコ分配モデル、低次元空間構造を入れた確率的潜在意味可視化)
微分積分:Calculus 保護中: トピックモデルの拡張(他の情報も活用する)(2)ノイズあり対応トピックモデル、著者トピックモデル、トピック追跡モデル
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される補助情報に依存したトピックモデルの中でノイズあり対応トピックモデル、著者トピックモデル、トピック追跡モデルについて述べる
推論技術:inference Technology 保護中: トピックモデルの拡張(他の情報も活用する)(1) 結合トピックモデルと対応トピックモデル
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクに活用される補助情報を加えたトピックモデルを作る結合/対応トピックモデル概要
機械学習:Machine Learning トピックモデルの理論と実装
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)タスクで活用される自然言語処理技術の一つである文章からトピックを抽出する確率生成モデルであるトピックモデル