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
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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。 -
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… -
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。
「オシエル」の実力
今日の回答数
2
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回答数
33611
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good
5790
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ベストアンサー
2006
オシエルの最新の回答
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付き合って1週間の彼と通話してました 彼が私の友達のこと可愛いとか言い始めて（私...付き合って1週間の彼と通話してました
彼が私の友達のこと可愛いとか言い始めて（私にはあまり言ってくれない言葉だったので）それに嫉妬して
怒ったら
（私の友達に対して）そういう感情はないからって言われました
でも少し気に入らなくて沈黙が続いて‥
そしたら彼今度はずっと動画ばかり見てずっと笑って...
感情には波があると思うので、もう少し余裕を持って、待ってみたらどうでしょうか？
もし乗り越えられたら、それはお互いを分かり合えた いいパートナーなのではないでしょうか。
あなたの成功をお祈りしています!!
『あなたが今、夢中になっているものを大切にせよ。
それはあなたが真に求めているものだから。 - エマーソ... -
喧嘩した時… 彼氏と喧嘩？をした時、言い合い？をした時に味噌もくそも一緒にして話...
喧嘩した時…
彼氏と喧嘩？をした時、言い合い？をした時に味噌もくそも一緒にして話をされるのでちゃんとした話し合いをする気になれません。
私がちゃんと向き合って話をしないと(聞かないと)いけないのは分かるのですが、それで理屈を通してこようとされるとどうしても聞く耳が持てなくなります。
聞く耳を持つのが嫌になってしまうので弁明、釈明を...「親しき仲にも礼儀あり」だと思います。
相手は、よりを戻したくても、自分から別れようといった以上、復縁を申し込みづらいと思っているのではないでしょうか。
良い結果になるといいですね。
『恋において、思慮分別に従い、しっかりしているということは、およそ不可能なことである。 - Francis Bacon ... -
現在、気になっている人がいます。
その人とは少し前にとある場所で知り合い意気投合したので、連絡先を交換しました。それから毎日連絡を取り合い数日前に初めて2人きりで会いました。
ご飯を食べたり、飲んだり何件かまわって気がついたら終電も過ぎた時間になっていました。次どうしよっか？...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・・・。
LINEやメール、手紙などより直接会って言う方が良いと思います。
「雨降って地固まる」とかいいますが降った後「乾くから前より強固になる」のであって、 降っただけでは固まら無いと思います。その後が大事なのではないでしょうか。
良い結果になるといいですね。 -
2年間ずっと同じクラスで今年卒業し、11日にお付き合いを始めました。これからお互...
2年間ずっと同じクラスで今年卒業し、11日にお付き合いを始めました。これからお互いに2人とも上京し離れ離れになってしまいます。あと1週間で彼が旅立ちますが付き合って間もないのにキスを求めてきます。キスを了解していいものなのでしょうか。
自分の気持ちを伝える事も大事だと思います。
結果を受け止めるのはあなた自身ではないでしょうか。
いい方向に向かうといいですね。
『一度も愛したことがないよりは、愛して失った方がどれほどましであろうか。 - Alfred Tennyson （テニスン）』
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
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.過去4000万件の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.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.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
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
