2016年11月時点でのMicrosoft Cognitive Services の LUISの概念や開発Tips

1. 事例で学ぶ
LUISを使ったアプリケーション
2016-11-22
Cogbot勉強会 #2
公開バージョン

2. 自己紹介
横浜 篤（よこはま あつし）
C#, ASP.NET, Azureとか中心にやってます。
Xamarin始めました。
機械学習とか始めました。
#横浜には住んでいません。
@BEACH_SIDE
http://beachside.hatenablog.com/
横浜 篤

3. 1. LUISでできること
2. 事例紹介
3. まとめ
アジェンダ

4. 1. LUISでできること
2. 事例紹介
3. まとめ
アジェンダ
BotやLUISを使ってアプリを作ってみ
たいなーというワクワク感を共有
LUISを使ってアプリケーションを開発
するイメージを共有
本セッションのゴール

5. 2016年11月21日時点の情報です。
アップデートのペースが速いためご注意ください。
フォント：HG行書体
注意事項

6. 1. LUISでできること
2. 事例紹介
3. まとめ
アジェンダ
♪

7. 1. LUISでできること - その前に…
開発が柔軟
難易度高 難易度低
ある程度作られたAPIを提供
Cognitive
Services
Cognitive
Services
CNTK
(Cognitive Toolkit)
Machine
Learning
Microsoftが提供する3つのIntelligence

8. Intent : 天
気
Intent :
電車の
時刻
1. LUISでできること - その前に…
Cognitive
Services
本日の主役
Language Understanding Intelligent Service

9. 1. LUISでできること - 具体例
Entity : 渋谷Intent : 天気 Entity(出発駅)：栃木
Entity(到着駅)：渋谷
Intent : 電車の時刻
Cognitive
Services
「天気の情報」と「電車の時刻」を認知するLUISの例
LUIS

10. 1. LUISでできること - 具体例
栃木から渋谷行く電車
の時間教えて
Intent : 電車の時刻
Entity(出発駅)：栃木
Entity(到着駅)：渋谷
LUIS

11. 1. LUISでできること - 具体例
で、渋谷の天気は？
Entity : 渋谷
Intent : 天気
LUIS

12. Entity : 渋谷
Intent : 天気
1. LUISでできること - JSON形式のレスポンス
{
"query": "で、渋谷の天気は？",
"topScoringIntent": {
"intent": "GetWeather",
"score": 0.99344033,
"actions": [
{
"triggered": true,
"name": "GetWeather",
"parameters": [
{
"name": "Location",
"type": "Location",
"required": false,
"value": [
{
"entity": "渋谷",
"type": "Location",
"resolution": {}
}
JSON
LUIS
！！

13. Entity : 渋谷
Intent : 天気
1. LUISでできること - まとめ
文章を解析して、[Intent]と[Entity]にラベル付けす
ることがぼくの役割。
文章が何を言っているのか判断するから、そのあとの
アクションは、皆さんで実装してね。LUIS
ふむふむ…

14. 1. LUISでできること
2. 事例紹介
3. まとめ
アジェンダ
♪
♪

15. 2. 事例紹介 - 要件
要件 : Skypeで、Outlookのメールの状況を知りたい
昨日、横浜さんから添付付きのメール来てる？
今日、青木さんの未読のある？
返信必要なメールあるかな？
Outlook開くの
ツラいもん
… . .

16. この構成で実現しているよ。
2. 事例紹介 - システム構成
もしもーし
はい、ご主人さま
LUIS
Office 365
Outlook.com
Machine Learning
LUIS
(Cogmitive Services)
Microsoft Azure
App Services
with
Bot Framework

17. 2. 事例紹介 - コンポーネントごとの役割
LUIS
Machine Learning
LUIS
(Cogmitive Services)
文章から、次のアクションを決定するための
Intent、Entityをラベリングします。
メールの返信要否を判断します。

18. 事例紹介 - コンポーネントごとの役割
LUIS
WebAPIのエンドポイントとして、LUISからの分
析結果から条件に応じて、Office365のメール
の検索をし、チャットの応答を返します。
Skypeと連携して、チャットの応答基盤として動
作します。

19. この構成で実現したよ
2. 事例紹介 - システム構成
ご理解いただけましたか？
LUIS
Office 365
Outlook.com
Machine Learning
LUIS
(Cogmitive Services) App Services
with
Bot Framework
Microsoft Azure
ふむふむ…

20. 1. LUISでできること
2. 事例紹介
3. まとめ
アジェンダ
♪
♪
♪

21. セッションのまとめ
LUIS
LUISは、文章をIntentとEntityにラベル付けしてく
れます。楽しいアプリケーションを開発しましょう。
次のアクションに必要なEntityを設計すると、
よいLUISができますよ。
Bot FrameworkとLUISの相性はすごくいいのでぜひ
活用しましょう。
Azure Bot Serviceを使うともっと楽に開発が
できるかもね。
LUISの今後の機能追加も見逃せないよ！
LUIS

22. enjoy Cogbot.
2016-11-22
Cogbot勉強会 #2