AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「AIで海外市場向けの言語処理をやるべきだ」と言われまして、でもうちには翻訳データも人員もほとんどないのです。要するに少ないデータで使える手法はありますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。結論を先に言うと、並列コーパス（parallel corpora）がなくても、辞書と自語のコーパス、それに少量の注釈で実務的なタグ付けが可能になる手法がありますよ。
並列コーパスが要らない？それは助かる。現実的にはどんなリソースが必要なのか、一番知りたいです。
必要なのは三つだけです。まずバイリンガル辞書（bilingual dictionary）、次に高資源言語と低資源言語それぞれの単言語コーパス（monolingual corpora）、最後に低資源言語の小さな注釈データです。これでクロスリンガルな単語埋め込み（Cross-lingual Word Embeddings, CWE）を作りますよ。
これって要するに、辞書とちょっとした注釈だけで既存の言語モデルの力を借りられるということ？コストはどれくらいかかるんでしょうか。
いい質問です。コストは大きく3点で考えます。辞書は既存のオープン辞書や少量の手作業で用意できます。単語埋め込みの学習は計算資源は中程度で済みます。注釈は1,000トークン前後で効果が得られるため、人手コストは比較的低いのです。
効果の面はどうでしょう。エラーの多い遠隔教師ラベル（distant supervision）は、現場で役に立つ精度になるのか不安です。
そこがこの研究の肝です。遠隔教師ラベル（Distant Supervision, DS）だけだと誤りが多いが、研究はそれをそのまま使うのではなく、同時学習（joint training）で小さな正解データと組み合わせ、さらに能動学習（Active Learning, AL）で効率的に注釈を追加することで精度を大幅に改善しています。
要は、最初は粗いけれど注釈を足していけば現場で使える精度に持って行ける、と。現場導入の順序やリスクはどのように考えればよいですか。
実務での進め方は単純です。まず辞書と単語埋め込みを作成し、遠隔ラベルでベースモデルを作る。次に最も価値あるトークンを能動学習で選び、少量ずつ注釈を増やしてモデルを同時学習で改良します。要点は三つ、初期コストが低い、段階的に改善できる、実用域に達しやすい、です。
分かりました。私の言葉で言うと、辞書と少しの注釈でまずは動くものを作り、使いながら改善投資を判断する。これなら現場も納得しやすい。こう理解して間違いないでしょうか。
その通りですよ。実務目線での導入と拡張を重視した賢い進め方です。大丈夫、一緒に計画を作れば必ず実現できますよ。
