もし誰かが「私はブラックベリーが好きだ」といったとき、それは果物のことだろうか、それともデバイスのことだろうか？（米フェイスブックのブログポストより）
会話やテキストに込められた意味を、どうやってコンピュータに理解させるか。米フェイスブックが2016年6月2日に発表したテキスト理解エンジン「DeepText」は、こうした問題を、伝統的な自然言語処理テクニックより効率的に解けると、同社は主張する。
DeepTextは、ディープラーニング（深層学習：多層ニューラルネットワークによる機械学習）を使う事で、言語特有の文法知識を利用することなく、コンピュータが自ら言語の構造や、単語の意味を学習できる。
現在は20カ言語以上に対応し、1秒あたり数千件の投稿の文章を「人間に近い精度（near-human accuracy）」で理解するという。自然文を理解するチャットボットの基礎技術といえる。
実際にフェイスブックは、メッセンジャーアプリ「Messenger」でDeepTextの適用を始めているという。例えば「タクシーに載りたい」と書き込むと、その下にタクシーを呼び出せるツールを表示する。一方で「私は今タクシーから降りた」という書き込みには反応しない。
物品の売買にも使える。例えばMessenger上で「私の古いバイクを200ドルで売りたいんだけど、誰か興味ない？」という書き込みがあったとする。DeepTextは「物品の売買に関する書き込みだ」と理解し、「売るもの：古いバイク」「価格：200ドル」といった情報を抽出する。コンピュータがここまで理解できれば、書き込み主に対し、中古販売を支援する適切なツールを勧められる。
物体認識や音声認識で威力を発揮したディープラーニングを、コトバの理解に応用する取り組みはこれまでもあった（［脳に挑む人工知能6］グーグルのAIにみる、コトバと視覚の接点とは）。チャットボットへの注目度の高まりにあわせ、研究開発が加速している。その台風の眼はフェイスブックだ。
「脳に挑む人工知能」第23回は、ディープラーニングを使ったテキスト理解について、DeepTextに至るまでの発展を振り返りながら、そのインパクトを考察する。
