AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『SNSの投稿で言語が混ざっているからAIで解析できない』と聞きまして。うちみたいな製造業でも現場の声を拾えますかね。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、現場の声を拾う第一歩は言葉の役割を見分けること、つまり品詞（Part-Of-Speech、POS）を当てることから始められるんです。
これまでのPOSタグ付けは英語中心だったと聞きますが、投稿では英語と現地語が混ざる。精度は出ますか？
要点は三つです。まず、言語が混ざると従来の単一言語モデルは弱い。次に、未整形で表記ゆれが多い投稿には分散表現（word2vec）を使って単語の意味的な近さを利用できる。最後に、ロジスティック回帰などのロジックモデルで学習すれば、ある程度実用的な精度が出せるんです。
なるほど。ところで投資対効果の観点からは、学習用のデータを揃えるのが高くつくはずです。現実的なコスト感はどのくらいですか。
重要な視点ですね。ここでも三点で考えます。既存の未ラベルデータを使って単語の分散表現を作ることでラベル付きデータを節約できる。次に、初期は限定領域でラベル付けを行いモデルを検証してから拡張する。最後に、ツールは既存のライブラリで実装可能で、完全にゼロから作る必要はありません。
これって要するに、既にたくさんある投稿データを賢く使って最初は小さく試し、結果が出れば段階的に広げるということですか？
その通りですよ。具体的には、まず投稿を集め、表記ゆれを吸収するためにword2vecで単語ベクトルを作る。次に少量の手作業でラベルを付けてロジックモデルを訓練し、適用範囲を広げていく流れです。一歩ずつ進めば投資を抑えられますよ。
運用面で現場に負担がかかるのは避けたいです。現場の人間が特別な操作をしなくても済む形にできますか。
はい、できますよ。一度整備したパイプラインは自動化できるため、現場は結果だけを見る形にできる。重要なのは最初の設計で、誰がどのタイミングで確認するかを決めれば運用負荷は限定的にできます。
わかりました。では最後に、社内会議でシンプルに説明するためのポイントを教えてください。
要点は三つ。1）既存投稿を賢く使えばコストを抑えられる、2）分散表現で表記ゆれを吸収できる、3）まずは狭い領域で実証してから広げる。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございました。では私の言葉で要点をまとめますと、手持ちの投稿データを使ってまずは小さく試し、分散表現で混ざった言葉の意味を拾い、簡単な学習モデルで結果を出してから展開する、これで間違いありませんか。
