AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『Twitterでデータを集めれば言語モデルがよくなる』と言われまして、正直ピンと来ないのです。これって本当に現場で使える話なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！Twitterは短文の会話調テキストが豊富なので、会話音声向けの言語モデル（language model (LM) 言語モデル）強化に向くんですよ。大丈夫、一緒に要点を整理していけますよ。
でもTwitterは略語やハッシュタグだらけで雑音だらけのイメージです。そもそもそれを学習データにして良くなるのか、疑問でして。
おっしゃる通りノイズは多いですが、論文では言語に依存しない簡単なフィルタリングで実用的なテキストが得られると示されていますよ。ポイントは『会話に近い文体』『迅速に大量収集が可能』『重要ユーザーを優先するダウンロード戦略』の三点ですから、費用対効果を考える経営判断にも合致できますよ。
これって要するに、既存の現場データが少なくてもTwitterで補えば音声認識の言語モデルが良くなる、ということですか。だが投資と効果の見積もりはどうすれば良いのか。
良い質問ですね。要点を三つで整理しますよ。第一に、短期間で数百万文を集められるため初期投資が低く早期に効果を試せますよ。第二に、Twitterから得たテキストは語クラス（word classes）学習に有効で、これがさらに精度改善につながるのです。第三に、重要ユーザーを優先してクロールすることで、無駄なデータ取得を減らし効率を高められますよ。
語クラスという言葉が少し分かりにくい。要は言葉をグルーピングすることだと理解してよいですか。その効果は現場の語彙のカバー率に効いてくると。
その通りです。語クラス（word classes）は類似する語を束ねて扱う考え方で、語彙の希薄な領域でも学習を安定させられますよ。話し言葉の多様性が高い低リソース言語でも、語クラスを使うことでperplexity（パープレキシティ）という評価指標が下がり、結果として認識性能が改善するのです。
なるほど、評価はperplexity（パープレキシティ）で見るのですね。では実際にどのくらいの改善が見込めるのか、具体的な例があれば教えてください。
論文では四言語の低リソースケースで有意にperplexityが下がったと報告されていますよ。加えて、フィルタリングと優先ダウンロードを組み合わせれば、限られた時間で数百万文規模の収集が可能であるため、短期間でのPoC（概念実証）に向くのです。実務ではまず小さく試し、効果が見えたら段階的に拡張するのが現実的ですよ。
ありがとうございます。では試しに小さく始めて、語クラスと優先ダウンロードの効果を見てみます。これを自分の言葉でまとめると……Twitterから会話に近いテキストを迅速に集め、語をグループ化して学習に役立て、重要な発信者を優先して効率的に集めれば、少ない社内データでも言語モデルの精度が上がる、ということですね。
