拓海先生、最近部署で『テキストと構造化データを一緒に扱う方法』という話が出ておりまして、何が新しいのか端的に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！要点を先に言うと、構造化データを『DataWords』という短い文章に変換して、すべてをテキストとして扱うことで、既存のテキストモデルだけで混合データを処理できる、というアイデアですよ。
なるほど、構造化データを文章に変えるとは具体的にどういうことですか。うちの現場でも使える感触が知りたいです。
具体例で言うと、体温という数値 “Temp = 98.8” を “dw__Temp__mid_range.” のような一文に置き換えるのです。こうすることで 98.3 と 98.4 が同じ表現になるため、テキストモデルが共通性を認識できますよ。
テキストだけでいいなら準備が楽になりそうですが、これって要するに、構造化データを全部テキスト化してモデルに流し込むということですか？
大丈夫、一緒に整理しますよ。要点は三つです。第一に、構造化データをそのまま数値で扱う代わりに、意味の単位で”同じ言い回し”にまとめることでノイズを減らせます。第二に、既存のテキスト解析ツールだけで混合データを扱えるため導入コストが下がります。第三に、抽出ツール（Named Entity Recognition 等）を先に走らせ、その結果をDataWords化して元のテキストに付け加えると性能が上がる傾向があるのです。
抽出ツールというのは、要するにテキストから重要な情報を拾ってくるやつですね。うちの現場の会話記録でも使えそうでしょうか。
その通りです。例えば医療記録であれば臨床数値や疾患名を抽出してDataWords化する。製造業なら検査値や不良コード、装置の状態を抽出して一文にする。そうすると現場の言葉と構造化情報が同じ言語で表現され、モデルが両者の関係を学べるんですよ。
投資対効果の観点で教えてください。既存のシステムを全部作り替える必要はありますか、現場の負担は増えますか。
安心してください、既存システムを丸ごと置き換える必要はほとんどありません。多くの場合はテキスト抽出のパイプラインを追加し、その出力をDataWordsに変換して元のテキストに付加するだけで良いのです。効果が出れば既存の解析を置き換える判断を段階的に行えばよく、初期投資を抑えられますよ。
分かりました。これって要するに、現場の『言葉』とデータベースの『数値』を同じ言語にしてやることで、無駄な前処理を減らすということですね。よし、理解しました、進め方を部長に説明してみます。
