2016/12/27

MS BotFrameworkをLine対応する

こんにちは、akkyです。

この記事はチャットボット Advent Calendar 2016の20日目の記事です。
http://qiita.com/advent-calendar/2016/chatbot

今回は、MS BotFrameWorkをLine対応する方法について、記述したいと思います。
MS BotFrameWorkは、Botを簡単に作成・公開するためのフレームワークです。
https://dev.botframework.com/

このフレームワークは、facebook MessangerやSlackなど、多様なチャットツールに対応しているのですが、Line対応は残念ながらされていません(そのうちされると思いますが)。

そこで、BotFrameWorkをWebサービス化することで、Line対応してみたいと思います。今回はBotのサンプルではHello World的扱いの、言われたことをおうむ返しする「おうむ返しBot」を作りたいと思います。

2016/12/26

B'zの歌詞について、dov2vecによる類似検索と、感情分析を行う

こんにちは、tktです。

この記事はチャットボット Advent Calendar 2016の23日目の記事です。
http://qiita.com/advent-calendar/2016/chatbot

チャットボットを立ち上げる部分は皆さんが書いてくださっているので、
私は言語理解の部分について書いてみたいと思います。

お題は「その時の気分に合わせた歌詞を返してくれるBot」です。

入力テキストを理解し、それとよく似たシチュエーション・意味の歌詞をレスポンスするシステムを
  1. 入力テキストに類似する歌詞をdov2vecで探す
  2. 入力テキストと類似歌詞を感情分析し、結果を照合する
という、2段構えの仕組みで作ってみたいと思います。
では参りましょう。

2016/03/01

CordovaアプリでTwilio Pluginを利用しiPhoneから電話をかけてみる。

目的

 TwilioをPhoneGap/Apache Cordovaで使用する方法について、TwilioJP-UGの高橋さんAndroid版について記事を書いてくれていますが、iOS版については日本語の情報が不足している状況です。
 そこで、CordovaのTwilio ClientプラグインのiOSでの使い方について、電話をかける場合を例に記事を作成しました。

準備するもの

  • Twilioアカウント
  • Twilioサーバからアクセス可能なWebサーバ
  • Xcode(7.2.1)
  • Cordova環境(5.4.0)
  • iPhone実機(iOS 9.2.1)

2015/12/29

TensorFlowでニューラルネットワーク - MLP(Multi Layer Perceptron)

 TensorFlow でニューラルネットワーク(MLP)を作成したところ、MNISTデータセットで約98%の精度がでましたので、紹介します。

概要

TensorFlow は、TheanoやChainerのように計算グラフを定義・構築し、実行するという素敵な仕組みを持っています。なにより、これらに共通する仕組みである自動微分がすばらしい。
 詳細は、TensorFlow の White Paper に譲りますが、個人的には、Theanoよりもわかりやすい印象を受けています。 一方で、TensorFlow は、Chainer に比べると、基本的なニューラルネットワーク(MLP)を構築するのにも、手間がかかる印象です。そこで、TensorFlowを使ってライブラリ風に作成したMLPモジュールを、実行方法含め、紹介したいと思います。

2015/12/10

Twilioで無応答転送


こんにちは、maru-kouです。

この記事はTwilio Advent Calendar 2015の12日目の記事です。
http://qiita.com/advent-calendar/2015/twilio

#Advent Calenderについてはこちら


概要


Twilioの着信時に呼出中のまま一定時間内に応答しなかった場合に、他の電話番号に自動転送(無応答転送)するケースについて考えてみたいと思います。


2015/08/25

クラウドで「IoT」ことはじめ - サービス連携編 - Stream Analytics And Power BI

 IoT について、各機器等から取得したデータをリアルタイムに可視化したいことがあります。
それをクラウドで実現する1つの解決方法として、Power BI のダッシュボードを利用することができます。

 Power BI のダッシュボードでリアルタイムにデータを可視化するためには、Azure のStream Analytics と連携する必要があります。こんな感じ↓


2015/08/13

クラウドで「IoT」ことはじめ - サービス編 - Stream Analytics

 Stream Analyticsはセンサーデバイスやフロントアプリケーションなどから取り留めも無くやってくるストリームデータを処理するサービスです。

 入力データストリームからやってくるデータを各出力ストリームに応じたクエリを定義することができ、出力するデータを処理することができます。

現時点では扱えるデータリームは以下のとおりになります。