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1 von 63
ATLにおける
自然言語処理
関連技術の
事例紹介
株式会社リクルートテクノロジーズ
伊藤 敬彦
1
自己紹介
名前:伊藤敬彦
Twitter アカウント: takahi_i
所属:株式会社リクルートテ
クノロジーズ ATL
工学博士(専門分野:データ
マイニング、グラフ、検索)
2
本日のトピック
RedPen
自動文書検査ツール
3
パン田一郎
LINE アカウント
対話ボット
自動文書
検査ツール
RedPen
4
背景: ソフトウェアの開発
環境
ソフトウェア開発では品質検査ツールを利用する
ツール:CheckStyle [Burn]、FindBugs [Rutar
ら] 等…
コードが規約に従っているか自動で検査する:
行長、変数名、ファイル長、潜在的なバグ …
➔ 品質検査ツールは開発効率のアップ、品質向上に
寄与
5
背景: 文書の執筆環境
文書:マニュアル、論文、仕様書
文書にも品質検査ツールは存在する
JustRight! [JustSystem]、Tomarigi [又平
ら]、 ChantKun[笠原]
しかし問題がある
6
背景: 既存の品質検査ツー
ルの問題点
有料
規約にあわせた設定ができない,設定を共有できない
日本語以外の言語(英語)で使えない
ソースが公開されていない
マークアップ言語に対応してない
➔ 問題を解決するため RedPen を開発した
7
RedPenとは
自然言語で記述された文書の品質検査ツール
機能:入力文書内の問題箇所で警告を出力する
オープンソースプロジェクト
URL: http://redpen.cc
8
例: 問題箇所を含む文書
9
最近利用されているソフトウェアの中には複数の計算機上で動作(分
散)するものが多く存在し、このような分散ソフトウェアは複数の計
算機で動作することで大量のデータを扱えたり、高負荷な状況に対処
できたりします。本稿では,複数の計算機(クラスタ)で動作する各サー
バーを「インスタンス」と呼びます。たとえば検索エンジンやデータ
ベースではインデックスを複数のインスタンスで分割して保持します。
このような場合、各インデクスの結果をマージしてクライアントプロ
グラムに渡す機構が必要となります。
文が長い
コンマのフォーマット
単語の不一致単語の不一致
コンマのフォーマット
RedPen の特徴
柔軟な設定
言語非依存
複数のフォーマットに対応:Markdown、Textile
拡張性
ソースを公開している(簡単に機能を追加できる)
研究成果を取り込むのが容易
10
RedPen の使い方
ユーザは検査する項目を設定ファイルに追加する
検査する項目は提供される機能集合の中から選
択する
設定ファイルを引数にして実行する
11
例:RedPen の設定
12
<validators>
<validator name= SentenceLength" />
<validator name="InvalidCharacter" />
<validator name="KatakanaSpellCheck" />
 <validator name= SectionLength />
</validators>
文長
不正な文字
スペルチェック
コマンド
redpen コマンドを利用して実行する
入力フォーマット: Markdown、Textile、
PlainText
13
$ redpen -c 設定ファイル 入力文書
機能追加
抽象クラス Validator を継承するクラスを定義する
記述言語は Java
やること:一つのメソッドを実装するだけ
validate(Sentence input, ValidationError errors)
雑多なことは RedPen がやってくれる
マークアップデータ (Markdown) のパース、文の切り出
し
14
例:文長検査
public validate(Sentence sentence,
List<ValidationError> errors) {
if (sentence.content.length() > 100) {
errors.add(createValidationError(sentence));
}
}
15
実装された関数は文書内すべ
ての文に自動で適応される
例:文長検査(実装詳細)
public validate(Sentence sentence,
List<ValidationError> errors) {
if (sentence.content.length() > 100) {
errors.add(createValidationError(sentence));
}
}
16
文長が長い(100
文字以上)
エラーを追加
最近の進 :サーバ機能の
強化
REST API の強化:ドキュメントと設定ペアを
受け取る API を整備
今までは言語ごとに固定の設定だった
新しい API は設定をユーザごとに異なる設定
で文書を検査
17
サーバ
URL:http://redpen.herokuapp.com/
編集も可能
注:RedPen サーバは Heroku ボタンで立ち上がる
18
Herokuボタン?
クリック数回で自分用サーバがクラウド上
(Heroku上)に立ち上がる
リンク:
https://github.com/recruit-tech/redpen/
19
Herokuサーバのメリット
重要:ローカル環境にJavaをインストールしな
くても RedPenの機能が利用できる。
注:Java をインストーするのが億劫というコ
メントが多数。
好きな言語でクライアントスクリプト(立ち上げ
たHerokuサーバに文書と設定を投げる)を記述
するだけでOK!
20
RedPen Python クライ
アント
Heroku 上の RedPen サーバに設定と、文書を投げる
URL:https://github.com/takahi-i/redpen-ci-
sample
ポイント:
100行未満のスクリプト
Java & RedPen インストールしなくても大丈夫!
21
さらに
継続的インテグレーションサービス (Travisなど)
の設定を加えると。。。
GitHub で保持されている文書に対する変更
(Pull Request)を RedPenクライアントで自
動チェックできる
https://github.com/takahi-i/redpen-ci-
sample/pulls
22
最近進 :そのほか
設定ファイルの自動ロード
パラメタで指定しなくてもカレントディレクト
リにある redpen-conf.xml を自動でロードす
る。
機能追加:ですます、である調の混在
23
開発:今までとこれから
今までの開発は、簡単に使える、拡張できる環境を整えることに
フォーカスしてきた。
今後はもう少し機能を拡充してゆきたい。
高度な言語解析の機能
Asciidoc、LaTeX への対応
さらに簡単に機能追加
Java以外の言語(Scala、Groovy)
パターン、ルール
24
NLP 研究者の皆様へ
文書の検査関係の研究成果のアウトプット先とし
てご利用いただければと考えております。
公開しても良いものであれば、Pull Request 随
時受け付けております。
25
まとめ
RedPen の背景を解説
RedPen の紹介
自然言語を入力とする品質検査ツール
機能の追加方法について解説
今後の予定について解説
26
本日のトピック
RedPen
自動文書検査ツール
27
パン田一郎
LINE アカウント
対話ボット
LINEアカウント
パン田一郎
の中身
28
背景:パン田一郎
リクルートジョブズが運
営する『fromA navi』
のキャラクタ
最近 LINE の公式アカウ
ントとなる
友人数:約1350万人
ATL が対話部分を担当
29
背景:LINE アカウント
パン田一郎
対話を通じて三つの機能を提供する
機能① 雑談
機能② バイト探し
機能③ バイト生活サポート
シフト通知、天気
30
デモ
天気
雑談
31
対話システム?
実はパン田一郎はまともに対話してない。。。
できるのは限定された受け答えだけ
古典的な対話システム
以下パン田一郎の対話システム外観について解説
する
32
パン田システム外観
メッセージ処理コンポーネント
対話文生成コンポーネント
今日の東京の天気は?
晴れ,最高気温は23度だよ
パン田システム
33
パン田一郎対話システ
ム
パン田一郎システムは大きく分けて二つのコンポー
ネントからなる
1. メッセージ処理コンポーネント
2. 応答文生成コンポーネント
34
パン田システム外観
35
メッセージ処理コンポーネント
応答文生成コンポーネント
今日の東京の天気は?
晴れ,最高気温は23度だよ
今日の東京の天気は?
入力文からの情報抽出
晴
れ
,
最
高
気
温
は
23度
だ
よ
メッセージ処理
コンポーネント
36
メッセージ処理コンポーネント
今日の東京の天気は?
今日の東京の天気は?
入力文からの情報抽出
メッセージ処理
コンポーネント
入力:ユーザからの入力メッセージを受け取る
出力:メッセージ内に含まれる情報を抽出する
注:情報の抽出にはApache UIMAを利用した
37
抽出する内容
入力メッセージ (文) の意図
その他の情報
時間抽出
場所判定
数値表現
38
例:情報抽出(天気情
報)
入力メッセージ:今日の天気は?
意図:天気
39
例:情報抽出(バイト
探し)
入力:新宿のバイトおしえて
抽出された情報:
意図:バイト検索
場所:新宿
40
パン田システム外観
41
メッセージ処理コンポーネント
応答文生成コンポーネント
今日の東京の天気は?
晴れ,最高気温は23度だよ
今日の東京の天気は?
入力文からの情報抽出
晴
れ
,
最
高
気
温
は
23度
だ
よ
応答文生成コンポーネ
ント
42
応答文生成コンポーネント晴れ,最高気温は23度だよ
入力文からの情報抽出
晴
れ
,
最
高
気
温
は
23度
だ
よ
応答文生成コンポーネ
ント
入力:入力メッセージ+(メッセージ処理コン
ポーネントで抽出された)情報
出力:抽出された意図に応じた応答文
43
応答文生成コンポーネ
ントが行う処理
抽出された意図に基づいてサブコンポーネント
に処理を移譲する
44
サブコンポーネント
図:応答文生成コンポー
ネント
処理:抽出された意図によってサブコンポーネントに処理
を振り分ける
サブコンポーネントで応答文を生成する
45
応答文生成コンポーネント
バイト検索 天気 雑談
例:天気
意図が天気情報の場合,
天気情報を返すサブコンポーネントが返事を
生成する.
46
ユーザからのメッセージから意図が取れない
場合は?
47
サブコンポーネント
意図が取得できない場
合
雑談コンポーネント(サブコンポーネントの一
つ)に処理が移譲される
48
対話文生成コンポーネント
バイト検索 天気 雑談
例:雑談
デモ(意図が抽出されない文):
眠いね∼∼
疲れた∼∼
49
雑談コンポーネント
ユーザからの入力メッセー
ジと応答文のペアを予め
用意
入力メッセージにマッチ
した応答文を返す
50
メッセージ 応答文
寒いね∼∼
ホントに寒く
なってきた
すごいね∼
ほめられるとて
れます∼
w まじですw
開発の指針と感想
主な指針:対話システムの中をブラックボックスにしない(シス
テムを簡素に保つ)
例:意図推定や情報抽出には正規表現を利用
メリット:
自然言語処理の経験のないエンジニア、シナリオライターがシー
ムレスに開発に参加できた
だれでも必要なリソース(ルール、対話セット)を随時追加、
検証できる
51
とはいえパン田一郎ができ
ないことがたくさんある
とくに、文脈の理解
文脈=前の会話の内容
52
たとえば
ユーザ:何が趣味?
パンダ:登山かな
ユーザ:どこがいいの?
パンダ:動物園なんてどうでしょう?
53
趣味は登山
登山
とは関係ないことを返して
いる
それでも
文脈なくても結構うまくいく!
参考:http://girlsvip-matome.com/acv/
1008969564.html
54
将来
パン田一郎は人間のような対話ができるように
なるか?
55
正直難しい
理由:人間の発するメッセージは多様すぎる
更に過去の文脈を保持するとなるとさらに難
易度があがる。。。
とはいえログデータを活用することで今より
少々自然な対話を目指すことはできる。。?
56
ログデータから分かっ
たこと
ユーザは同じような入力
しかしない
57
つまり
「元気?」とか短いメッセージが中心であまり
バラエティがない。
58
59
戦略:頻度上位のメッセージに対する返信だけ
工夫する
応答文のバリエーションを増やす
上位頻度の入力メッセージだけは文脈を取り
入れた応答をする
検証できてません。。。orz
対話システム改善案
( ́ノД`)コッソリ
実はちょっと別の方向で進化して
いるのです
ATL 対話システム最近
の進
60
Pepper にATL対話シ
ステムを導入
パン田一郎で利用した対話エンジンを拡張
拡張
ユーザのプロファイルに合わせて対話を変化させる
対話対象のプロファイリングは Papper のAPIを
使用
年齢、性別(対応予定)
61
まとめ
LINEアカウントパン田一郎の対話ロジック部分
の解説
シンプルな構成
対話ログの傾向を紹介
ATL 対話システムの現状の拡張について紹介
62
ご静聴ありがとうござ
いました
63

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「リクルートデータセット」 ~公開までの道のりとこれから~
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ATL オープンラボ NLP 2015