Anewsの裏側で動く、自然言語処理を活用したビジネスニュースの推薦システム
ML事業部の金田です。今回は、ストックマークの提供する法人向けサービス「Anews」の裏側で動くビジネスニュース推薦システムについて、簡単に紹介いたします。 AnewsとはAnewsは組織変革のための情報収集＋コミュニケーションプラットフォームです。 情報収集のためのコア機能としては、国内外３万メディアから収集したビジネスニュースから、利用者の興味・関心に合わせて記事を配信するサービスを提供しています。日々配信されるニュースから業務ニーズに直結するインサイトを獲得し、これを話題にユーザ同士が交流することで、組織全体の情報感度やコミュニケーションを促進させるのが、サービスの狙いです。 事前準備：ことばの定義具体的な機能説明の前に、Anewsにおける基本的な概念について軽く整理します。 Anewsは1企業＝1集団としての利用を想定しています。以降ではこの集団をチーム、チームに所属する各利用者を
GPT-2におけるテキスト生成
はじめにMachine Learning部門の江間見です。ストックマークでは、自然言語処理技術の研究開発を行っています。 昨今、OpenAIからGPT-3が発表され、生成系モデルが大きな注目を集めています。 そこで、本記事では、弊社で作成している生成系モデルの紹介をいたします。 自然言語処理におけるテキスト生成自然言語処理（NLP）は、人間の言語（自然言語）とコンピュータの相互理解、特に大量の自然言語データをコンピュータに処理および分析させるための研究分野です。 今回紹介するテキスト生成は、この自然言語処理の研究分野の一つです。 テキスト生成の応用例の一つは、スマートフォンのキーボードでの次の単語の予測です。このタスクはまさに言語モデルが行うことと同様です。言語モデルは、単語のリストを受け取り、次の単語を予測します。 図1の例では、言語モデルが「今日は」という単語を受け取り、次の単語で
Flutterで高速開発したAnewsモバイルアプリ
はじめに2020年11月にリリースされた、ストックマークのAnewsのモバイルアプリケーションにはFlutterが利用されています。本記事では、Flutterをなぜ採用したのか、どのような点に課題があり、どのように工夫していったのか、という開発現場の知見について紹介いたします。(本記事は、実際に開発を行った祖父江 聡士さん・海老原 隆太さんへの社内インタビューを元に執筆されています） Flutterで開発されたAnewsの画面イメージ FlutterとはGoogle社によって開発されているオープンソースのフレームワークです。クロスプラットフォーム向けの開発が可能であり、iOSやAndroidといったモバイルアプリケーションに多く利用されますが、Windows/Mac/Linuxといったプラットフォームのアプリケーションも開発可能です。 StockmarkにおけるFlutterの適用領域An
Wikipediaを用いた日本語の固有表現抽出データセットの公開
ML事業部の近江崇宏です。 ストックマークではプロダクトで様々な自然言語処理の技術を用いていますが、その中のコア技術の一つに固有表現抽出があります。固有表現抽出はテキストの中から固有表現（固有名詞）を抽出する技術で、例えば「Astrategy」というプロダクトでは、固有表現抽出を用いてニュース記事の中から企業名を抽出しています。（企業名抽出については過去のブログ記事を参考にしてください。） 一般に、固有表現抽出を行うためには、大量のテキストに固有表現をアノテーションした学習データをもとに機械学習モデルの学習を行います。今回、ストックマークは固有表現抽出のための日本語の学習データセットを公開いたします！ご自由にお使いいただければと思います！ レポジトリ：https://github.com/stockmarkteam/ner-wikipedia-dataset 固有表現をハイライトしたサンプ
ビッグリライトでシステム刷新した秘訣 ~ Anewsの成功事例から ~
はじめにストックマークが提供するプロダクトであるAnewsにおいて、ビッグリライトによるフロントエンド・バックエンドの両方を含むアーキテクチャ刷新を成功させました。一般にビッグリライトは、ハイリスク・ハイリターンであり、難易度も高いと言われていますが、大きなトラブルもなく、かつお客様評価も高い状態を実現しています。 Anewsリニューアル後の画面イメージ 本記事では、なぜビッグリライトを選択したのか、何が要因となって成功に至ったのか、といった事項について、開発チームで振り返りした中からいくつかの要因を紹介いたします。 アーキテクチャ刷新の背景Anewsは、新規Feedを最適化して提供するプロダクトで、2020/8時点では累計1500社のお客様に利用されています。(参考：導入事例) スタートアップのプロダクトでは、顧客の声に耳を傾けながら、大小あるピボットを積み重ねて、洗練されたプロダクトを
BERTによるニュース記事の構造化：企業名抽出
はじめにMachine Learning部門の近江です。ストックマークでは、自然言語処理技術の研究開発を行っています。 先日、弊社のTech Blogにて弊社が公開している言語モデルを紹介しました。 ストックマークが公開した言語モデルの一覧と振り返り 今回は、言語モデルがプロダクトにおいて実際にどのように利用されているかについての一例を紹介します。 ニュース記事の構造化マーケティング、新規事業開発などの調査業務では、調査を行う人が書籍、ニュース記事、ホームページなどの情報を網羅的に調べ、整理し、報告書などにまとめていきます。その際に扱う情報は膨大であり、そのため調査業務には多くの時間と労力がかかります。 弊社のプロダクトである「Astrategy」は機械学習を用いてニュース記事から特徴となる情報を抽出し、構造化することで、大量のニュース記事を効率的に俯瞰し、さらに新規事業開発などに繋がりう
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