注意点(17/12/25追記)記事を書いた直後にいろいろとGAになり、すでに遺物になっている可能性があります。2017この記事はAzureの自然言語解釈系サービスの2つと、それを利用可能とするPaaS機能について簡単な説明と使ってみた所感を記します。Service正直日本語対応を謳ってますが、Preview的で、Unicode対応+分かち書きちょっとできるくらいの感触なので、今後に期待というところです。Calendarの記事もQnaMakerとBotServiceから一歩進んだ記事ですので、ぜひ参考に。Serviceの略ということで、イメージは公式を見るとわかります。utterance(文章)を入力とし、intent(文意)とentity(要素)をパースしてJSON形式で返すAPIとなっています。教師あり学習なので数十の例文が必要です。下記作業はちょっと手がかかりますので、チャットボットに必須のユーザの問いかけ実データを使って再訓練なども手間がかかりそうです。チュートリアルレベルはドキュメントに書いてあります。intent(文意)、entity(要素)を定義するintentは30個まで定義できますが、多いと精度が下がります。ボットの目的を絞って、必要最小限にしましょう。学習させ、テスト用インターフェースで試すLINEのようなインターフェースがありますAPIを公開するキー取得など。指示に従っていけば特に迷わない認識です。intentがある程度違うものであり、例文バリエーションを整えれば。使用するデータをエンジンの改善に使うという規約と記憶してるので、日本語の精度を上げるためにどんどん使って欲しい、という印象を受けました。問いかけの文章を投げると、それに近い答えをスコアとともに返却してくれるAPIです。こちらも教師あり学習で、QとAのペアを学習させる必要があります。TSVで投入するのがベタですが、QAサイトのURLやWORD形式でも読めるそうです。フォーマット制約が厳しいのであまり期待しない方が良いです。QAボットはかける手間の割に使えるものができるので、手始めにはベストですトレーニングするインターフェースは対話的で、間違ったQAがあったら左の3択から修正しよう、なければあとで正しいAnswerをて入力する、というところが使いやすいです。同じAnswerを期待するQuestionを右側にどんどん追加していけるのもグッドかと。serviceだと当たらない?前は当たった気がするんだが)。上記2つのサービスはテンプレートがあるので速攻です。途中でQnAMakerのナレッジベース名をプルダウンで選択すれば連携終了。デプロイされると、ブラウザ上で編集できる形でサンプルコードが出来上がります。VisualStudioと連携してやるべきでしょうが、ちょっとの修正ならブラウザ上でも。Slack、SkypeやFacebookMessengerなども連携先のAPI情報を貼り付ければ連携OK!という仕組みです。修正アクティブラーニング、すなわちスコアがあまり高くないAnswerがいくつか出てきたとき、候補を提示してユーザに選んでもらう、というのをやってみました。何度ドキュメントを読んでもうまくいかず。結果BotServiceが指定するライブラリのバージョンをあげたら解決しました。}}これでQnaMakerDialogのクラスを一つ作り、run.csxから呼べばOKです。TODO込みのコードで残念なのは許してください。"良い回答が見つかりませんでした。TODO:APIキーとナレッジキーがべた書きになってしまったので良いやり方が知りたい。"良い回答が見つかりませんでした。}}これで自信がある回答はシングルアンサー、自信がないとマルチアンサーを返すようになります。実際ユーザーが何を選択したかどうかがQnAMakerに返る訳ではなさそうなので、実際のアクティブラーニングにはもう一手間必要そうです。どこかに吐いといて、バッチ学習でも良いと思います。終わりに簡単に紹介しました。今後に期待な部分も多いですし、英語のドキュメントもやや不親切ですが、これくらいのアプリが1日あれば十分できてしまい、かつ料金もほぼ無料ということでうまく付き合っていきたいところです。wikiなどで情報共有しているサイトもあるかもしれませんが、意外とボット作っちゃった方がはやいかも?以上です。upLoginユーザーは見つかりませんでした。