感情分析に NLP を使用する理由は何ですか?

私を含め、ほとんどの人は人間の感情の変化を正確に把握することはできませんが、コンピューターはそれができます。上記の事実に基づいて、皆さんがすでにご存知の機械学習の分野である自然言語処理 (NLP) についてお話しします。これは、私たちが普段話している「自然言語」をコンピューターが学習して理解しようとすることによく似ています。しかし、私たちはこれで満足せず、魔法のようなことをやりたいのです。それが「感情分析」です。コンピューターが人間の感情を分析できると聞いて信じられないと思う人も多いかもしれませんが、これこそが以下で説明する内容です。

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自然言語処理

少し復習しましょう。多くのプログラマーは、人間同士がコミュニケーションする方法と、人間がコンピューターとコミュニケーションする方法には大きな違いがあることを知っています。たとえば、プログラムを書くときは文法や形式の要件を厳密に守る必要がありますが、人と人とのコミュニケーションはもっと自由です。人と人との間のコミュニケーションの過程では、異なる長さの文で同じ意味を表現することも、同じ長さの文で異なる意味を表現することもできます。これはコンピューターにとっては非常に複雑であることを認識する必要があります。

人工知能技術が私たちの仕事や日常生活にますます応用されるにつれて、私たちが使い慣れた言語を使用してコンピューターと対話することがますます重要になります。プログラマーにもっとコードを書いてもらうことはいつでもできますが、顧客に Siri に天気を尋ねるコードを書いてもらうことはできません。顧客が自然言語を使用することで Siri とより効果的にコミュニケーションできることは明らかです。

感情分析

自然言語処理は氷山の一角に過ぎません。人と人との間のコミュニケーションは言葉や言葉で構成された文章で表現できるものではなく、微妙で複雑なプロセスだからです。人生においては、友人が退屈しているのか、怒っているのか、好奇心があるのか​​、質問の口調から友人の気分を判断できます。テキストのみのチャットでも、顧客が使用する単語や句読点に基づいて、顧客が怒っているかどうかがわかります。あるいは、ある本のレビューを読むとき、レビューした人がその本に対する自分の態度を明示的に述べていなくても、レビューの内容に基づいて読者がその本を好きか嫌いかを判断することができます。

感情は、口調、一致する言葉、言語スタイルの混合のようなものです。コンピュータが人間の日常のコミュニケーションで使われる言語を真に理解するには、言葉の定義を理解するだけでは十分ではありません。コンピュータは人間の感情も理解する必要があります。この方法でのみ、コンピュータは人間の日常のコミュニケーション方法を最終的に理解することができます。

ディープラーニング

ディープラーニングでは、大量の自然言語インスタンスをポジティブサンプルまたはネガティブサンプルとしてラベル付けし、これらのインスタンスを使用してネットワークパラメータをトレーニングします。最終的に、新しいサンプルインスタンスを認識できる感情分析モデルが得られます。インターネット フォーラム (および音声ベースの仮想アシスタント) の人気の高まりにより、モデルをトレーニングするための十分なコーパスが提供され、トレーニングが完了すると、そのモデルを新しい問題の解決に適用できるようになります。

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例えば、一般的に言えば、オンライン授業で勉強している学生であれば、気になる問題を授業関連のフォーラムに投稿するでしょう。 AI カスタマー サービスは、お客様が困惑しているトピックを判断できるだけでなく、お客様がどの程度イライラしたり落胆したりしているかを分析し、適切なフィードバックを提供します。人工知能のおかげで、上記のアイデアが現実のものとなりました。

感情分析の応用

感情分析はさまざまな場所で応用できます。メディア関係者であれば、インターネット上の大量の映画レビューをクロールし、感情分析モデルをトレーニングして、人々が好きな映画と嫌いな映画を理解できます。投資部門で働いている場合は、フォーラムでのコメントに基づいて人々の株式に対する楽観度を評価することで、株式市場の予測に役立つモデルを構築できます。政府機関で働いている場合、感情分析モデルは、人々が Twitter でスピーチを見たときにどう感じるか、スピーチの内容をどの程度好きか嫌いかを評価するかもしれません。感情分析モデルが私たちに与える影響を想像するのは難しいです。

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ディープラーニング ツールによってこれが可能になり、動的予測タスクではリアルタイム予測も実現できます。講演者がスピーチのデータ分析を確認できるインターフェースを作成することで、講演者はタイムリーなフィードバックを得ることができ、スピーチの内容が聴衆に最大限に響く可能性が高くなります。さまざまな株の値上がりと値下がりを継続的に観察し、それに基づいて独立して投資を行う自動投資モデルを実装することもできます。教室の雰囲気が活発か低調かを教師にリアルタイムで知らせる教室アシスタントを実装することもできます。

これらはディープラーニングの最も素晴らしい点であり、私はこの分野を探求し続けます。もちろん、ディープラーニングの根本原理を説明するのは難しいですが、この技術の応用を想像すると、とてもワクワクします。ディープラーニングを習得したら、それを活用して世界を変えるかどうかはあなた次第です。さあ、何を待っているのですか、この革命に参加してください。