一切コーディングしないでWatson NLCを使った質疑応答デモを作る

TesnorFlow で自前の分類器をつくろうと考えていたが
それと比較するものも必要かな..と思い
Watson の Natural Language Classifier を使ったデモを作った。

前提として
・有効なBluemixアカウントがあること
・Bluemixへアクセス可能なPC
・ブラウザ、Excel、ShiftJIS→UTF-8変換できるツール(以下では秀丸を使用）
があることとする。

ここでは、某DBスペシャリストテキストを参考に
イチから学習データを作り、
DBに関する質問を投げると、テキストの該当ページヘ
誘導できるように分類(XXXセクションのYYY章)を出す
という分類器をつくることとする。

学習対象は
それこそ、歴史の教科書だって、数学の教科書だってかまわないけど

対象の文章を読んで理解し、その文章が答えになるような質問文を作成できれば
なんだってかまわない。

これができるのなら、
コーディングを一切知らなくても、
デモレベルなら誰でも作れてしまう。

しかも、
BluemixではよくあるNode-REDすら使っていないゼロコーディング 。

以下、その手順。

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・クライアントPC上でブラウザを起動、Bluemixコンソールへアクセス
・ユーザ名を入力し、Login押下
・パスワードを入力し、Login押下

・「サービス」を選択し、「ダッシュボード」を選択

・サービスの作成押下

・Watsonを選択

・「Natural Language Classifier」を選択

・作成押下

 

・Access the beta toolkit 押下

 ・Login with Bluemix を選択

・確認押下


・Add training data リンク選択

 

・以下の画面が出たら閉じずにこのままにする

 

・クライアントPC上でExcelを開く

・1列目に質問、2列目に分類名を記述する

 ・分類の種類はMAX150くらいとする（それ以上だとサチる）
 ・分類名は以下のルールで作成
  「＜セクション番号をゼロ詰め３桁化＞＜少番号をゼロ詰め２桁化＞＜該当章を表す単語を適当につける＞」
 ・1つの分類に最低10個の質問をつくること

 

・CSV形式でファイル保存する

  ShiftJIS形式で保存される

・秀丸エディタでCSVファイルを開く

 

・UTF-8形式で保存

 

・ブラウザのWatson Toolkit画面に戻り、アップロードアイコン(Create classifier右横)を押下

 

・UTF-8形式のCSVファイルを選択

・Create classification押下

・分類器に名前を適当につけてCreate押下

・しばらくたら、Traning dataリンクを選択し、Classifiersリンクを選択する

・CSVファイルデータが多いと以下の画面の状態になる

・以下の画面になったら「→」押下

・質問を記入し、Classify押下

・正解の分類を選択肢、次の質問を入力、Classify押下

・次の分類結果が表示される

・正解を選択し、次の質問を入力、CLassify押下

・正解を選択し、画面右のAdd to training data押下

・しばらく右ペインが処理中になり

・完了すると、トレーニングデータに3件追加される

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と、Watson Toolkit を使えばこんなに簡単に一括学習、１件学習、学習済み分類器の保存が可能だ。
あとはこの学習済み分類器を、適当なWebアプリからREST APIで呼び出せばいい。

ここからあとはコーディングが必要だが、デモならここまでのレベルで十分だ。

IBMのWatson　NLCは現時点で日本語も使える。

が、
Watson APIの日本語版はソフトバンクで一括利用させるため
ソフトバンクの営業曰く来年の何処かのタイミングでIBMには日本語機能は
止めてもらうことになるらしい。
いつになるかは言っていなかった。

このへんキチンとIBMと話ししてるのかよくわからないが..

まあ、なんにせよToolkitを使えば
コーパス作成に集中することになり
とっても機械学習の実装がつまらなく^H^H シンプルになっている。

..良いのか悪いのかわからないけど..