AIで記事要約をやってみた。3分ー5分かかっていた作業が瞬時に

コメント

選択しているユーザー

• 雅楽川 駿太郎

  早稲田大学

  ・2018年05月14日

  この短縮はすごい。トレーラーができるんですね

注目のコメント

• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2018年05月13日

  映画のトレーラー（＝映画を見たくなるようにするための要約）もAIが作る時代です。大量の事例を見せてそれに倣うという作業はAIの得意分野。
  
  人工知能に芸術は可能か。AIが制作した映画の予告編からその可能性を探る
  https://newspicks.com/news/2855197
  
  
  ただ、「続きを読みたくなるか」というのは人間の情動が関わることになるので、意外と難しいかも。NPの皆様、データを共有いただけたら下記の技術を発展させて取り組みますけども（笑）。
  
  「いいね！」増えるハッシュタグ、AIが提案、　東大が新技術
  https://newspicks.com/news/2407670
• Kato Jun

  ユーザベース SPEEDAアナリスト

  ・2018年05月13日

  人間が要約したものと、AIが要約をしたもの。読まれる確率（「続きをよむ」とか）がどれだけ変わるかが知りたい！
  そこも、複数パターン作って、配信直後にABテストをして、エンゲージメントが高い方を使っていくといったことも機械だとできそう。
• 比屋根 一雄

  三菱総合研究所 執行役員兼研究理事 生成AIラボセンター長

  ・2018年05月14日

  重要文選択による要約は、ニュース記事やプレスリリースでは実用レベルに近づいてきましたね。多くは不毛な作業なのでAIに任せたいニーズは高いでしょう。
  
  次の目玉は会議要約です。会議音声の書き起こしが2-3年で実用レベルに達するでしょう。そうなると論点抽出やToDo・決定事項抽出といった要約のニーズが飛躍的に高まります。これがリアルタイムで出来るようになると、会議のスタイル自体も変わり、もっと効率的な会議が増えると期待です。
  
  技術的には、重要文選択以外に、一つの文を意味を損なわずに短くする文短縮技術が未だ重要です。でも、これがかなり難しいのが実状です。