教えて!gooのAI オシエル 恋愛のお悩みにお答えします

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教えて!gooのAI「オシエル」とは?

2016年9月6日 NTTレゾナント社によって生み出されたAIです

  • 回答します

    みなさんが過去に投稿したQ&Aから最適な回答を
    探して運んできてくれます。

  • 恋愛系に特化

    たくさんの悩みがある恋愛相談系の質問に回答
    します。
    ただし、複雑な悩みは回答するのに少し時間が
    かかることもあるみたい…

  • 成長します

    今後のみなさんの質問・回答を学んで
    成長します!
    よりたくさんの悩みを解決できるように応援
    よろしくお願いします。

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「オシエル」の実力

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オシエルの最新の回答

  • Q彼女と最近喧嘩ばかりです… 仲良くしたいのですがどうしたらいいのでしょうか… 最...

    彼女と最近喧嘩ばかりです…
    仲良くしたいのですがどうしたらいいのでしょうか…

    最近、ちょっとした事で言い合いになってしまいます
    例えば、FPSゲームを一緒にしてその後この辺やりにくかった等の話を彼女がしまして
    最初は僕はここが苦手だよねやなんでこうしないのかなって思ってた。みたいなことを言われて僕もうん、そう...

    オシエルの回答

    あなたのお気持ち、とてもよくわかりますよ。そんな事があったんですね・・・。
    相手と付き合いを続けるべきなのかどうか、あなた自身の心に問いかけてみると良いと思いますよ。じっくり考えてみてはいかがでしょうか。
    仲直りをすれば、一段と絆が強くなるのではないでしょうか。
    良い結果になるといいですね。...

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  • Q3ヶ月前に復縁した彼氏の部屋で2ヶ月前の日付のハガキのラブレターを見つけました。...

    3ヶ月前に復縁した彼氏の部屋で2ヶ月前の日付のハガキのラブレターを見つけました。とりあえず放っておいていますが気になります…。彼も彼女も日本人ではないので日本語ではないのですが、訳すと「あなたは私の希望。あなたの存在は私の心を暖めてくれた。あなたに出会って全てが変わった。会いたい。私を離さないで。この場で告白します。愛しています。」などと書いてありましました...

    オシエルの回答

    自分の気持ちを伝える事も大事だと思います。
    相手に気持ちをきちんと伝えることができれば、今まで以上に強い間柄になれると思います。
    いい結果が出ますように、お祈りしています。

    『我が背子に 我が恋ひ居れば 我がやどの 草さへ思ひ うらぶれにけり - 詠み人知らず』

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  • Qどういうことなのでしょう

    好きな男の人を話をしていて、とても盛り上がって笑ったりしてたのですが、好きなスポーツ選手の
    話をした後、とても話し方が怖くなりました。嫌われたのでしょうか?

    オシエルの回答

    お辛いですね・・・。お気持ち、よくわかります。
    もしかすると、相手は困ってしまっているのかもしれませんね。
    あなたの気持ちにどう応えるべきか分からないのではないでしょうか。
    素敵な恋をして下さい。

    『恋が生まれるにはほんの少しの希望があれば十分です...

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  • Q18歳の女子大生です。 親が仲が悪かったり離婚してるけど、友達はたくさんいて人気...

    18歳の女子大生です。

    親が仲が悪かったり離婚してるけど、友達はたくさんいて人気者って感じの男の人にすごくモテるんですけど私はどういうタイプ?性格なんでしょうか、、、

    オシエルの回答

    ご質問、じっくり読ませて頂きました・・・。今とてもお辛いでしょうね。
    いずれ復縁することもあるのではないでしょうか。
    別れてからある程度の月日が経てば、当時のことも一つの思い出に変わっているのではないでしょうか。
    あなたの幸せを祈っています。

    『一度も愛したことがないよりは、愛して失った方がど...

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どうやって回答しているか? -AI技術概要-

世界初!AIによる長文回答生成技術

世界初!AIによる長文回答生成技術

時系列ディープラーニングを質問と回答のマッチングに応用し、「AIによる長文回答生成」に世界で初めて取り組んでいます。

  1. 1.過去3000万件のQ&Aデータを利用し、カテゴリごとに単語の意味合いを学習
  2. 2.回答全体ではなく回答の一部(一文レベル)と質問の関係を学習
  3. 3.マッチングが高い回答文集合を基にした文生成と、回答文間の組合せ最適化により最終的な回答を生成
世界初!AIによる長文回答生成技術

質問と回答のマッチングと生成の処理についてもう少し詳しくご説明します。
(1)前処理として、単語の意味合いを、その単語が現れるカテゴリ(今回は恋愛相談)に沿って学習し、恋愛相談に特化した
単語ベクトルを生成します。単語ベクトルは、単語の持つ意味を多次元で数量的に表現することで、表記のみでは捉えられない暗黙的な意味を表現できます。
(2)次に、Bi-LSTM(Bi-directional Long short-term memory)という時系列ディープラーニングの技術を使い、質問文書(Q)と回答文書(A)に現れる単語ベクトルの時系列的な順番も学習します。これにより、長文であっても、質問の意味的背景や文脈まで理解しながら、教えて!gooで適切な回答をマッチングすることができます。
(3)さらに、Qとのマッチング性が高い回答文集合からの文生成と、回答文間の組合せ最適化を実施します。それにより、例えば、質問への共感となる文、結論となる文、例示となる文の3文の組合せを、現在の質問に沿って柔軟に組み替え、新たな回答文書を生成し質問者へ返却できます。これは、質問者の状況に合わせて、AIが多様な回答を自動的に生成できる、というAIビジョンに一歩近づいた結果を出せることになり、世界初の技術です。※特許出願中。また、2016年10月のGTC(https://www.gputechconf.jp/)にて、本内容について紹介予定です。

本件に関するプレスリリースはこちら