Ｗｅｂサービスへの自然言語処理の適用
2011年3月2日
ニフティ株式会社
松井くにお
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言語処理による付加価値•言葉は「つなげる」、「集める」、「換える」ことによって付加価値がつく•「つなげる」とは–情報抽出した結果をつなげて、新たな知識発見•「集める」とは–ウェブにあるソーシャルな情報を集め評判分析•「換える」とは–言葉を翻訳して、海外への情報発信

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今までの利用例
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「つなげる」例
ニュース情報から地図を作る

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「集める」例「表参道ヒルズ」「六本木ヒルズ」「丸ビル」の評判数の推移
クチコミ総数の変化

ポジティブ度合の変化

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最近の利用例
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「集めてつなげる」みんなのレシピ検索β• 冷蔵庫の余り食材で検索– 食材検索は当たり前に出来ます• 「美肌になるスープ」「ビタミンCを摂れる料理」– 効能で検索• 「アジが釣れたんだけど、イタリアンで、バジルを使った料理はある？」– 自然文検索• 「疲れた時の夜食」– 気分から検索

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知識獲得の汎用性
www

知識のタネ
知識のタネ

ニュース
ニュース
企業
企業
サイト
サイト

代用
代用

レシピ
レシピ記事
記事

コツ
コツ

知識獲得
知識獲得

ブログ
ブログ

栄養素
栄養素

検索
検索エンジン
エンジン

健康効果
健康効果

旬
旬

レシピと同様に他分野の知識も獲得可能
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技術•単語リスト生成–特定のクラスの語句を集める．
–単語の係り受け関係の分布の類似度により，語句の間の類似度を求める．

•関係獲得–特定の関係を持つ2つの語句の対を集める．
–種となるデータとパタンを人手で与え，パタンと対を交互に取得する．

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技術詳細

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応用• レシピ検索• 獲得した知識による検索機能の拡張– 関連する語句による検索
e.g. 冷え症→にんにく• 検索をより柔軟に– ユーザが入力したクエリそのもの以外でも探せる．
(ex.)ファッション
•寒いとき用のレギンス•旅行で着るワンピース•結納に合うネクタイ•着痩せするニット– しぼりこみ検索(ex.)対話的なしぼりこみ•「レギンス」と入れると→素材，丈の長さ，色，ディテールなどをシステムが聞いてくる11
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応用•コンテンツ生成–収集した知識をコンテンツとして利用
e.g. コツ•味噌汁にラー油•野菜ジュースにオリーブオイル•マッシュポテトにケチャップ

e.g. 名物•北海道→バターサンド•神戸→奈良漬け•ブログをデータベース化–ブログから特定の話題の記事だけを選別することにより，データベースとして用いる
e.g. レシピを含む記事 (2億記事→20万)
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翻訳精度の推移-創成期の10年-

パターン
翻訳

翻訳精度（％）

ルールベース翻訳

70
6050

マニュアル
論文

40

特許文

30

ニュース記事

20
10084

86

88

9092949698

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翻訳精度の推移-このまま行けば．．．？-

用例翻訳
パターン
翻訳

翻訳精度（％）

ルールベース翻訳

70
60
50
40
30
20100
1984 86889092949698 2000 02040608

101214

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さて、現実は？
• 原文：講演概要から抜粋– インターネットの普及によって、「プロダクト」から「サービス」へと世の中のニーズが変わり、発信された言葉をそのまま読むだけでなく、言葉を 「つなげる」、「集める」、「換える」ことによってその情報自体に付加価値を与えることができるようになった。

• @nifty翻訳で翻訳すると– Needs in "Service" from "Product" and the world changed by the
spread of the Internet, and the sent word not only was read as it
was but also the word was given and it came to be able to givethe additional value to the information by "Tied", "Collect", and"Change it".

• google翻訳で翻訳すると– The spread of the Internet, "product" to "service" the world needs
to change, not just reading the words as it was originated, theword "Common", "collect", "replace" that information by itself
Now you can add value.
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浮かび上がった問題点
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結局は人間がチェック？

•知識発見–どんな知識を発見するかは人間の周到な準備が必要•評判分析–有効な評判（良くも悪くも）は人間が解釈して対応•機械翻訳–情報発信のためにはポストエディッテイングが必
要

コストパフォーマンスが悪い
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新たな展開18
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新たなビジネス領域•Advocacy marketing–最初は不利な情報に見えても消費者の信頼を得て、企業業績を向上させるマーケティング•Open innovation–一企業だけでは処理できない課題を外部の力を得て解決する•ライフログ活用–サービス価値向上、マーケティング情報としての利用

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企業の情報公開の成功例
ノードストロームの例

顧客が欲しい商品が在庫として無い場合、他店の在庫を調べて案内したという逸話（都市伝説？）→データ、言語処理、リアル店舗の統合利用
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変わっていく力関係•個人が力を持ちはじめる–消費者の主役としての個人–インターネットの普及による個人による情報発信•企業は顧客との 信頼 が重要に
–クチコミの重要性–在庫が無い、不良品情報などを隠さない

これこそが「Advocacy marketing」
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東北大学との協同プロジェクト
言論マップ
レイヤ

発信
対立
根拠

ハイパー
リンク

発信

条件付き
対立

ハイパーリンク
ハイパーリンク
レイヤ
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様々なクエリに対してソーシャルデータを集約
クエリー：牛乳は体に良い

賛成根拠：牛乳には良質のたんぱく質、ビタミンＡ・ビタミンＢ・ビタミンＥ・ビタミンＤもバランスよく含んでいるため、身体全体の調子を整え、体力向上に役立ちます

反対根拠：一般によく売られている牛乳は高温殺菌しているので、体に役立つ菌まで殺菌してしまいます23
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ライフログ活用のタイプ
活用1

活用2

既存サービスの価値向上

リコメンド機能自体をサービス展開

パーソナライズリコメンド

プレゼンスリコメンド

過去の行動情報からユーザーの思考を分析し、情報/商品を勧める

今いる場所、置かれている状況に合わせて、情報/商品を勧める

ソーシャルポータル

ソーシャルコマース

ソーシャル広告

ソーシャルコンシェルジェ

ソーシャルフィルタリングリコメンド
繋がりのある人が評価している情報/商品を勧める

ライフログ

Recommendation Engine
データの加工・比較・マイニング
活用3

活用４

行動ターゲティング広告

マーケティングデータ外販

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まとめ•Webサービスとして言語処理を活用したい–But 人間の介在が必要でコストがかかる→精度向上は産官学の連携が必須•ソーシャルメディアの情報を活用したい–But ユーザの表現に制約を課すのは無理→産業日本語への自動変換に期待•新しいビジネス領域を開拓したい→言語処理、データ処理、リアル連携を一体で25
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