電気工学および電子技術ジャーナル

BERT を使用した質問応答システム実装としての会話型 AI

アルピタ・グプタ

会話型 AI とは、メッセージング アプリや仮想アシスタントを介したユーザーとのやり取りを指します。仮想エージェントやチャット ボットを介したこのようなコミュニケーションは、パーソナライズされたユーザー エクスペリエンスを提供するように設計されています。チャット ボットのやり取りは、ロング テール メッセージ、クエリ、またはプライベート オーディエンスとの双方向のやり取りによって行われます。会話型 AI の真の力は、膨大な数の顧客と高度にパーソナライズされたやり取りをまとめて提供できることにあります。ビジネス ユース ケースとして、会話型 AI は、ユーザーとの深い関わりを促進することで、従来のコミュニケーション方法を変革できます。会話型 AI の強力なアプリケーションの 1 つは、質問応答システムです。仮想アシスタントやチャット ボット、または企業が設計したサポート システムなど、質問応答モデルは、このようなサービスを提供する上で重要な役割を果たします。自動化された質問応答システムにより、ベンチャー企業はユーザーに、より動的でパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。実際には、人間がユーザーからのすべての質問に一度に回答することは困難です。誰かがそうしたい場合、サービスや製品で提供される問題を解決するために、顧客と関わるためのリソースがさらに必要になります。自動化された質問応答システムは、多くの時間を節約するだけでなく、顧客のニーズと行動を理解するための効率的なツールとしても機能します。 質問応答プロセスの一般的なアーキテクチャは、ユーザーからの入力、クエリ分析、データベースからの情報検索、最も関連性の高い回答の抽出、および目的の回答の出力です。 見た目ほど簡単ではありません。 なぜでしょうか? それは、モデリング中に直面するいくつかの課題のためです。 このセッションでは、データの可用性、データの品質、その解釈可能性、言語の壁など、質問応答システムを設計する際に直面するいくつかの課題について説明します。 最も効率的な質問応答システムを設計するためにいくつかのアルゴリズムが組み込まれてきましたが、BERTはすべてを上回っています。 Transformer[2]アルゴリズムからの双方向エンコーダー表現が、前述の課題の解決にどのように役立つかを説明し、オプションのソリューションを提供します。 このチュートリアルでは、コミュニケーションのための人間のお気に入りのツールである自然言語処理を使用して質問応答モデルを設計することに焦点を当てます。 このセッションでは、自然言語処理とPythonの基本用語に精通していることを前提としています。講演では、質問応答モデルの設計とデータの特徴抽出技術のための BERT の実装に焦点を当てます。