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We updated the "What’s going on in japan now?" for functions enhancement.

We updated “What’s going on in Japan now?” page on IIC Laboratory we released the other day. The reason is to enhance the function.

The link below is the release information of the time.

The link below is the “What’s going on in Japan now” page on IIC Laboratory.

What we enhanced this time is to acquire Japanese weather, earthquake information, train service information from Twitter and display it in English translation.

Weather and earthquake information are official information released by Japan Meteorological Agency.

Train service information will be displayed by acquiring official and unofficial information by railway company.

These information are expected to help to quickly obtain necessary information at that time when a foreign tourist visiting Japan is in disaster in Japan.

We published the "What’s going on in Japan now?" page.

We published a page informing foreigners who are visiting Japan about what is going on in Japan.

＜下に続きます＞

This page translates news articles released by Japanese media into English using Translator Text API of Microsoft Azure.

The reason for publishing this page is to disclose what is going on in Japan now for foreign travelers staying in Japan.

For example, suppose that a foreign travelers was unfortunate and suffered a disaster such as an earthquake in Japan.

At this time, foreign travelers will be investigating what happened on the Internet.

However, in news from countries other than Japan (including the home country of foreign travelers), it is expected that reports will not be made in real time.

Then foreign travelers will become uneasy. Because they do not know what is going on in Japan right now.

In order to prevent these situations, we decided to publish a page that translates and displays the news reported in Japan into English.

Currently, the page shows the latest 10 of the news released by Japanese media.

In the future, not only the news published by the Japanese media but also the rapidly rising word analyzed from twitter etc will be released.

文書内容の肯定（または否定）具合の検知検証ページを公開しました。

タイトルが無駄に長いですが・・・
IIC Laboratoryで、指定した文書の内容が肯定的なのか、または否定的なのかを検知することが出来るページを公開しました。

今回も、Microsoft AzureのCognitive Servicesを使ってみました。
Cognitive Servicesについては、前回のブログでサクッと説明していますので、よろしければ御覧ください。

文書が肯定的なのか、または否定的なのかの判定は、Text AnalyticsというAPIを使います。

このAPIを使うと、指定された文書のスコアと、キーとなる単語が返されます。
文書のスコアは百分率で表現されます。
0%が極めて否定的で、100%に近づくにつれ肯定的になります。
キーとなる単語は、スコアの判定で重要視された単語だと思われます。

そしてText Analyticsは日本語を使うことが出来るようなのですが、英語のほうがより正確な判定が出来るだろうと、Translator Textという翻訳のAPIで英訳してからText Analyticsに渡しています。

これ作ってて思ったのですが、例えばお客様アンケートみたいなのがあったとして、それをこいつに渡すとクレーム検知器として使えますね。

＜下に続きます＞

では検証ページへ行って試してみましょう。
検証ページはこちら

まず、テキストボックスに判定させたい文章を記入します。

次に、あなたがロボットでなければ、「私はロボットではありません」にチェックを入れ、「ネガポジ判定」ボタンを押してください。

すると解析結果が表示されます。

入力した文章を英訳したものと、キーフレーズ、スコアが表示されます。
肯定・否定の度合いは単純に20%区切りで否定的→やや否定的→どちらでもない→やや肯定的→肯定的、としているだけです。

今回試した文章では、スコアが約6%と極めて否定的と検知されました。
ということもあり、クレーム検知器として使えそうだと思った次第です。

ぜひいろんな文章で遊んでみてください。

Computer Vision APIの検証ページを公開しました。

今回は、Computer Vision APIの検証ページのご案内です。

Computer Vision APIというのは、Microsoft社が提供している「Microsoft Azure」というクラウドサービスにあるAIプラットフォームです。

Azureが提供しているAIプラットフォームは、大きく分けると「Azure Machine Learning」と「Cognitive Services」があります。

Azure Machine Learningは、自分で学習モデルと学習データを用意して構築する機械学習プラットフォームです。従ってある程度の自由度がある反面、ロジックを理解していないと構築が難しいかもしれません。

一方Cognitive Servicesは、すでに学習済みの機械学習プラットフォームが存在し、API経由で呼び出して結果を受け取るという気軽にAIに触れられるプラットフォームです。

今回は、より気軽に親しんでもらおうと、Cognitive Servicesを使いました。

さてComputer Vision APIは何をするプラットフォームなのかと言うと、画像を読み込ませるとその画像が何なのかを答えてくれるものなのです。

さっそく検証ベージへ行って試してみましょう。

＜下に続きます＞

では最初に、画像の場所を指定します。
URLもしくは、ローカルのファイルパスを指定できます。
URLの場合は、「URLを指定」を選択し、画像ファイルのURLを入力します。

ローカルファイルの場合は、「ローカルパスを指定」を選択し、「ファイルを選択」を押して対象ファイルを選択します。

URL、ローカルファイル両方とも、bmp,png,jpeg,jpg,gifの5形式のファイルのみ扱えます。
ローカルファイルの場合は、ファイルサイズが4MB以下のファイルを指定してください。

そして、あなたがロボットでは無ければ、「私はロボットではありません」にチェックを入れ、「分析実行」を押します。

ファイルサイズによっては数秒かかりますが、気長に待ってください。
ファイルのアップロードと、画像分析に若干の時間がかかります。
しばらくすると、画像の分析結果が返ってきます。

英語ですが、説明、カテゴリー、成人向けかどうか、画像のアクセントとなる色、背景と前景の代表的な色、タグが返ってきます。

上の結果は、海辺の沈みゆく太陽の画像を読ませてみた結果です。
色々な画像を読み込ませて、分析してみてください。