日本語版ハッカソンday3に行ってきました。日本語版ハッカソンday3に行ってきました。日本語版ハッカソンday3に行ってきました。day3」に行ってきました。日本語版を活用したソリューションやアプリケーションを作成するハッカソンです。こちらの記事は中編です。前編はこちらからどうぞ。日本語版ハッカソンday3に行ってきました。株式会社インキュビットは5人ほどのスタートアップ。現在チャットボット関連事業を模索中で、テキストから文脈を理解する技術を研究中です。今回はこれを応用したサービスを提案します。解析することで、最適な広告のマッチングを実現します。年々WEBの動画投稿数と再生数が増加しているという背景があります。動画を理解し、広告配信を最適化することで、動画内容と関連度の高い広告を表示させることができ、広告のCVRを向上させることができます。動画自体の文脈カテゴリを理解することが重要なのでしょうか。ある「イタリア」についての動画があるとします。イタリアxファッションか、イタリアxグルメか、イタリアx観光かによって、表示させるべき広告は違ってきます。よって、最適な広告を表示させるためには、動画遺体の文脈カテゴリを理解することが必要なのです。音声認識(STT)と自然言語分類(NLC)です。動画音声からテキストを抽出。音声認識(STT)により文章のカテゴリ分類を行い、並行して形態素解析によるキーワード抽出も行います。その結果を広告とマッチングさせます。音声認識は、30秒ごとに音声を分割し、それぞれでテキスト抽出を行います。自然言語分類は、抽出したテキストをクレンジング&センテンス分割。そのセンテンス毎に自然言語分類でカテゴリ分けを行います。そこから、結果を合計し、分全体のカテゴリを判断します。プログラムのデモです。説明された内容が実際に動いて見ることができました。ある動画を使って実際に抽出されたデータ結果です。ビジネスモデルは、アドテク企業へのデータ提供による収益化を検討しています。AD」により、ユーザーターゲティングのみではなく、視聴中の動画内容によるターゲティングも可能となります。今後のポテンシャルとして、スマートTVやリアルタイム動画に応用できる可能性もあります。