AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『ツイートの感情フレーズを抜き出せる技術』が現場で役に立つと聞いたのですが、具体的に何ができるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！それは、単にツイートがポジティブかネガティブかを判定するだけでなく、どの短いフレーズがその感情を伝えているのかを特定する技術です。要点は三つです、対象の感情を問う問いを作ること、BARTというモデルに質問とテキストを渡すこと、そして該当するフレーズの開始と終了を予測することです。
なるほど。BARTというのは聞いたことがありますが、難しそうでして。これって要するに、ツイートの中から”ここが感情の核だ”という短い文節を抜き出すということですか。
まさにその通りですよ。BARTはBidirectional Autoregressive Transformerの略で、両方向に文脈を読む力と生成する力を併せ持つモデルです。専門用語を使う代わりに、新聞記事を読むときに前後の文脈を参考にして重要な文を抜く作業をイメージしてください。それで良く取れるのです。
運用面が気になります。現場に入れるときのコストや精度はどの程度見込めますか。うちの現場は専門のデータサイエンティストが少ないので、導入の負担が気になります。
素晴らしい着眼点ですね！実務者向けには三点で答えます。第一に、事前学習済みモデルを使うため、ゼロから学習するよりコストは抑えられます。第二に、出力は”フレーズの位置”なので現場のルールに合わせて後処理がしやすいです。第三に、最初は人の目で検証する運用を併用すれば、精度の担保と現場教育を同時に進められます。
実際の精度はツイートのように短文で砕けた言葉が多いと下がるのではないでしょうか。皮肉や複雑な感情が混ざる場合の対処はどうされているのですか。
素晴らしい着眼点ですね！論文でも皮肉や多感情混在が課題とされています。対策としては、質問文を工夫して特定の感情に焦点を当てること、あるいは補助的に感情分類器を入れてから抽出する二段構成が挙げられます。一度に全部やろうとせず、段階的に運用するのが現実的です。
なるほど。では、最初はどんな問い掛けをモデルに投げれば良いでしょうか。現場が使える実務的なヒントが欲しいです。
素晴らしい着眼点ですね！最初はシンプルに”この文で怒りを表すフレーズはどれか”のように、感情の種類を明示した問いが有効です。要点は三つ、感情を一つに絞ること、問いは自然言語で書くこと、出力が短いフレーズに収まるよう調整することです。こうすれば現場の担当者が結果を評価しやすくなりますよ。
分かりました、要するに最初は単純化して一感情に絞った問いを投げ、結果を人が確認して運用ルールを作るという段階的な導入が現実的ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずはパイロットで小さく試し、成果が出れば段階的に拡大する戦略をお勧めします。
