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問題文

共有のメール受信トレイに毎日数千通の依頼が届き、担当者が手で読んで担当キューへ振り分けている。情報システム部に Communications Mining の仕組みを説明したい。説明として、最も適切なものはどれか。

選択肢

1. 自然言語処理と機械学習に、そのチャネルを日々使う業務の担当者による教師ありの学習を組み合わせて非構造化のメッセージを解釈するが、構造化されたデータに変える工程は下流のロボット側で組む。ゼロコードの画面は用意されているが、モデルのトレーナーはデータの科学者が務める
2. 自然言語処理と機械学習に、そのチャネルを日々使う業務の担当者による教師ありの学習を組み合わせて、非構造化のメッセージを構造化されたデータに変える。ゼロコードの画面なので、業務の担当者がそのままモデルのトレーナーになれる
3. 自然言語処理と機械学習を土台にしつつ、あらかじめ決めた語句の一覧と振り分けの規則を管理者が案件ごとに登録し、その規則に当たった非構造化のメッセージを構造化されたデータに変える。規則の登録も画面から行えるゼロコードの仕組みなので、業務の担当者がそのままモデルのトレーナーになれる
4. 自然言語処理と機械学習に、データの科学者が案件ごとに組んだ特徴量の設計と語彙の辞書を組み合わせて、非構造化のメッセージを構造化されたデータに変える。ゼロコードの画面なので、業務の担当者がそのままモデルのトレーナーになれる