AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「弱い教師あり（weak supervision）」という言葉が出て困っております。データが足りないときに使う技術だと聞きましたが、実際の効果はどの程度でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！弱い教師あり（weak supervision）とは、専門家が一つずつラベルを付ける代わりに、複数の簡易ルールや外部知識を組み合わせてラベルを生成する手法ですよ。これにより大量の手作業ラベルを削減できるんです。
なるほど。しかしルール同士がぶつかったり、間違ったラベルが混ざると品質が落ちると聞きます。その構造をどうやって見極めるのですか。
いい質問です。今回紹介する論文は、ルール群の関係性＝構造を学ぶ際に、ルールを生成するプログラムのコードを静的に解析（static analysis）するという発想を持ち込みました。つまりコードから依存関係の手がかりを取り出すのです。
これって要するに、ルールを書いたプログラムを読めば、どのルールが同じ情報源を参照しているかが分かり、その分だけデータが少なくて済む、ということですか。
その通りです。要点を3つにまとめると、1) ルールのコードから依存を抽出できる、2) それを生成モデルに組み込むことで学習に必要な実データを減らせる、3) 静的解析だけでは拾えない部分は経験的手法で補う、という流れです。
投資対効果の観点では、その静的解析にどれだけコストがかかるのか、また解析から得られる利得が現場に適用できるかが重要です。実運用に耐えるのでしょうか。
安心してください。静的解析は一度仕組みを作れば自動で動きますから、人手のラベル付けに比べコスト効率は高いです。現場への適用は、まず小さなルール群で検証し、静的解析で得た構造を元に生成モデルを作り検証するのが現実的です。
静的解析だけで十分でないと言われましたが、どのようにして足りない部分を補うのですか。具体的な工程が知りたいです。
重要な点です。静的解析で見つけた依存は確実にモデルに組み込むが、解析で拾えない「実際の相関」はデータから経験的に推定します。つまり静的解析で基礎を作り、データで微調整するハイブリッドです。
分かりました。要するに、プログラムを読んで当たりをつけ、データで洗い直す、という二段構えですね。自分の言葉で言うと、まずコードで地図を作り、次に実地で地形を確かめると。
その表現、素晴らしい着眼点ですね！まさしく地図と実地検証の組み合わせです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
