ディープラーニングを用いた自然言語処理の今と、ビジネス面でのネガティブな事実

2018年4月20日、Deep Learning Labが主催するイベント「音声・言語ナイト」が開催されました。Chainerを提供するPreferred Networksと、Azureクラウドを提供するMicrosoftによる、エンジニアコミュニティDeep Learning Lab。今回は、自然言語処理や合成音声など、音声・言語×深層学習（ディープラーニング）の最新事例や知見を発表しました。プレゼンテーション「深層学習時代の自然言語処理ビジネス」に登場したのは、株式会社Preferred Networksの海野裕也氏。ディープラーニングによる自然言語処理技術の最前線と、ビジネスへの転用可能性について語りました。 自然言語処理の活かし方 海野裕也氏（以下、海野）：では、お話を始めさせていただきたいと思います。Preferred Networksの海野と申します。 今日は「自然言語処理の話

[efcl]

自然言語処理のニーズやビジネス面での利用について。 実際にはあんまり使われてない話、テキストマイニングについて

[gfx]

"自然言語処理ってある意味、機械翻訳を達成するためにできたような業界だったんですね。(...)「そろそろ実用化していくんじゃないか」と思われているのに、「なんだか誰もお金払ってくれてないぞ」みたいな感じに"

[mzi]

どこでも大変なんだねこの界隈[実装][機械学習]

[isrc]

大方の研究者とだいたい意見は一致していて、「どうも深層学習だけでは足りないんじゃないのか」と。比較的、みんなネガティブ／機械翻訳、誰もお金払ってくれてない／質問応答もなかなか商用化が難航

[tagomoris]

後編からの引用だけど「量と速度をちゃんと活かせるのか、このシチュエーションで活かせているのか」これだよなー

[jfkintko]

まだまだなのですね。Google翻訳をよく使いますが、もし有料だったら使わないです

[braitom]

とても分かりやすい。