著者
原 淳史 高野 雅典 Shtykh Roman 川端 貴幸
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.29, 2015

インターネット広告において,広告主がDMPを利用する目的の一つは,コンバージョンに至る可能性の高い潜在顧客などをセグメントに分けて適切な広告施策を行うことである.しかし,DMP内の膨大な顧客データから,人手で的確なセグメントを抽出することは困難であり,目的に応じて自動的にセグメントを抽出することが望まれている.本稿では,Webページの訪問履歴を用いてセグメントを抽出するモデルの検討を試みた.
著者
川端 貴幸 佐藤 一誠
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 第31回全国大会(2017)
巻号頁・発行日
pp.1B2OS25b4, 2017 (Released:2018-07-30)

近年,チャットボットによる自然文でのFAQ応答システムのニーズが増えている.事前に用意されたFAQは想定質問と回答の対の集合からなり,FAQ応答システムとしては,入力された質問に対して,最も適切な回答をFAQから返すことが望まれる.本稿では,弊社のプロダクトであるAI MessengerにおけるチャットボットによるFAQ応答モデルについて提案手法を紹介し,Watsonとの比較実験の結果を示す.
著者
川端 貴幸 佐藤 一誠
出版者
人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)
巻号頁・発行日
vol.31, 2017

近年,チャットボットによる自然文でのFAQ応答システムのニーズが増えている.事前に用意されたFAQは想定質問と回答の対の集合からなり,FAQ応答システムとしては,入力された質問に対して,最も適切な回答をFAQから返すことが望まれる.本稿では,弊社のプロダクトであるAI MessengerにおけるチャットボットによるFAQ応答モデルについて提案手法を紹介し,Watsonとの比較実験の結果を示す.