拓海先生、最近部署で『多言語の感情検出』という話が出ましてね。現場では英語以外の投稿も増えていると。うちがAIを入れる価値って本当にあるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これなら投資対効果が見えやすい分野ですよ。要点を先に言うと、今回の研究は『多言語で同時に複数の感情を見分け、その強さも出せる』という点を実証していますよ。
なるほど。で、多言語というのは具体的にどれくらいの言語を指すのですか。あと『マルチラベル』って言葉がよくわからないのですが。
素晴らしい着眼点ですね！この研究はデータセットで28言語を扱い、別の評価では11言語の強度推定も行っていますよ。マルチラベルとは、例えばある投稿が「悲しい」と「怒り」を同時に含むようなケースで、複数の感情を同時にラベル付けする作業です。
これって要するに、英語だけで作ったシステムをそのまま海外に持っていっても正しく感情を取れないから、元から多言語を扱える方法を作ったということですか？
その通りですよ！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。具体的には二つの方針があると説明します。要点は三つ、まず既存の多言語事前学習モデルを活用すること、次に分類器と生成型モデルの二つの設計を比較すること、最後に言語やデータ量が少ない場合の工夫を入れることです。
投資対効果の観点では、どこで効果が出やすいですか。現場は方言や短文の投稿が多いのが悩みでして。
素晴らしい着眼点ですね！効果が出やすいのは、まずは監視対象が定まっているケースです。つまり、クレームや特定製品に関する投稿など、ターゲットを絞れば学習データも集めやすく精度向上が早いんです。次に、少ないデータ言語には生成モデルを使って柔軟に対応できますよ。
なるほど。最後に私にわかるように一言でまとめてもらえますか。うちの現場で何を変えればいいかに結びつけたいもので。
大丈夫、要点だけを三つで。第一に『多言語事前学習モデルの活用』でベース性能を確保すること、第二に『分類モデルと生成モデルを用途に応じて使い分ける』こと、第三に『データが少ない言語は生成的手法で補う』ことです。一緒に段階を踏めば必ず現場に落とせますよ。
分かりました。では私の言葉で言い直します。『まずは多言語対応の土台を作り、分類と生成を使い分け、データ不足の言語は生成で補助する。段階的に進めて投資効果を見ながら拡大する』ということですね。
