IBM Watson Explorerを利用した コグニティブ プラットフォーム サービス Magic Insight

オプション

WKSサービス(IBM Watson Knowledge Studio)

WKSサービス(IBM Watson Knowledge Studio)とは

IBM Watson Explorerが持っている自然言語解析機能はルールベースのものであり、ルール定義にカスタマイズが必要な場合、プログラムスキルを持った開発者が必要でした。
この課題を解決するために作られたのが、機械学習により自然言語解析を行うWKSサービス(IBM Watson Knowledge Studio)です。これを使うことで、開発者(DEV)と業務専門家(SME)の協業が容易に行うことができ、迅速にコグニティブ・アプリケーションの開発が可能となります。

ルールベースと機能学習(AI)ベースの違い

特長

  1. 直感的ユーザーインターフェース
    WKSは、わかりやすく直感的なユーザーインターフェースです。このため、操作に不慣れな初心者でも、高度なコーディングなどをすることなく、かんたんに機械学習モデルの正解データを作成することができます。
  2. 共同作業によるモデルの改善
    WKSは、対象分野の専門知識や自然言語の微妙な違いをWatsonに入力する作業を複数の専門家で協力して実施し、各専門家が入力した内容を比較したり妥当性を確認したりすることができます。これにより、機械学習モデルの精度を向上させることができます。
  3. 機械学習によるモデルの改善
    WKSは、機械学習を活用して学習データ拡張をします。これにより、人間が一から十まですべてWatsonに覚え込ませる必要はなく、ある程度の量を学習させるだけで十分となり、少し異なる知識であれば自動的に類推し応用してくれるようになります。
  4. 多くのWatsonソリューションとの連携
    WKS上で作成した機械学習モデルは、他の多くのWatson製品と連携することができます。たとえば、モデルをIBM Watson Explorerにインポートすると、そのモデルをドキュメントの分析に使用することができ、モデル内の単語の種類や単語間の関係などの情報から、様々な角度からの分析結果を自動的に作成してくれるようになります。

アノテーションとは

アノテーションとは、ドキュメントに含まれるテキストに対して「正解データ」を付与する作業です。
WKSで行う学習(ユーザーアノテーション)のパターンは以下の3つです。

  1. 文章の中のエンティティ(通常は名詞)の識別を行い、それぞれのエンティティがどの種別(PERSONORGANIZATION)に属するかを学習させます。(Entity)
  2. それぞれのエンティティに対して同一性の指定を行います。下記の例の場合、”ジョン・スミス””彼”が同一、”IBM”“Big Blue”が同一ということを学習させます。(Coreference)
  3. エンティティ間の「関係」を教えます。下記の例では「ジョン・スミスがIBMで働いていた」ということが違う表現で二度出てきますが、これが同じ関係(employedBy)であることを教えます。(Relation)

Watson Knowledge Studioのアノテーションの例

これらの学習(ユーザーアノテーション)と機械学習を繰り返すことで、エンティティの識別(ファセット Mention)と関係の識別(ファセット Relation)が自動的にできるようになります。

手動によるアノテーションの設定

人間の目でドキュメントを確認し、その中の単語や関係に対して手動でentityやrelationを割り当てる方法です。

手動のアノテーション設定方法

手動のアノテーション設定方法

Watson Knowledge StudioとIBM Watson Explorerの連携イメージ

IBM Watson Knowledge StudioとIBM Watson Explorerを連携した全体の流れイメージ

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