抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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人工知能の進歩は,音声,画像,および自然言語の機械理解を改善した。これは,BingとCortanaのような製品の知能を大きく強化することを可能にした。このキーノートは,キーワード駆動システムを超えて,対話と知的エージェント機能に,著者らのユーザを「再調査する」ことを助け,小さなスクリーンに適合し,または,話し言葉応答に適合できる,簡潔な直接回答を提供する試みを試みている。そのような回答を見つけるため,Microsoftは,Bing Web&Knowledgeグラフ,オフィス365の職場グラフ,およびMicrosoft Acadmic Graphのようなデータソースのユニークに広いインベントリから引き出すことができる。これらのグラフは多くのテキスト情報を含むので,簡潔な回答を抽出するために,機械読みと理解技術を適用した。Microsoftは,コミュニティ≫の機械読み取りコンテストにおいて,リーダボードを頻繁にトップする。正しい回答を選択するために,複数のデータソースとシナリオで使用可能なベクトル表現を開発するために,深いマルチタスク学習を用いた。これは,大規模データ処理とサービスインフラストラクチャとを組み合わせた。これを単一回答を見つけるだけでなく,複数の有効な視点が存在する場合に複数の回答を見つける。数値的回答の場合,ユーザが数平均を理解するのを助けるためのいくつかのコンテキストを提供する。これは,著者らの会話システムにおけるIQだけでなくEQも考慮するための著者らの努力の一部であり,そこでは,チャットボットXiaoiceが人間接続を確立する方法を導き,長くて持続性の会話を発達させる。これらの進歩は,製品品質を改善し,新しいユーザ経験を可能にし,Microsoftで全体の知的探索プラットフォームを再考することに挑戦した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
