本記事はNetBase Quid社のブログを翻訳、要約したものです。
NetBase Quidのデータサイエンティストであるマイケル・デュークスにインタビューを行い、センチメント分析とは何か、どのように機能するか、そして「正確な」分析と「大丈夫な」分析を区別する技術的プロセスについて語ってもらいました。
パート１では、感情分析とは何か、そしてなぜ精度が今日利用可能なツールの差別化要因であるのかについてご紹介します。
ここ数年感情分析が顧客のインサイト分析において高い成果をあげるにつれ、感情分析に関する話題が変化してきました。AIを活用したリアルタイムデータ駆動型の感情分析エンジンが既存の分析のディスラプターとなっているのです。
インタビューではこのようなテーマについて語っています。
- 感情分析とは何か？
- 分析の重要な要素とは何か？
- データはどのように分析されるか？
- 感情分析はここ数年でどのように変化したのか？
内容の一部をご紹介します。
Q:センチメント分析はここ数年でどのように変化したのでしょうか？
最も明白な変化は、ディープラーニングの登場です。ディープラーニングやAIに関する議論は、テクノロジー分野ではいたるところで行われるようになりましたが、これらのテクロノジーで実際に何ができるのかについては、まだ多くの誤解があるようです。
ディープラーニングシステムを導入すれば、残りのNLPの問題をすべて一瞬で解決できる、という思い込みが広まっています。
機械学習は、品詞タグ付けやレンマタイゼーションといった低レベルのタスクを処理する上で大きな進歩を遂げました。また構文解析についても、活用できるデータが多い場合はかなりの技術の進歩が見られます。
しかし、人間の言語の意味を理解するとなると、現状ではまだ多くの問題があり、ルールベースのシステムに劣る点が多々あります。また、メディアで広く報道されている最新の統計とは逆に、これらの新しい技術を特定のユースケースに適合させるのは容易ではありません。
公開されている代表的な感情分析エンジンにテキストサンプルを入れた結果を例としてこれから示します。
ここから先はNetBase Quid社のブログhttps://netbasequid.com/blog/sentiment-analysis-accuracy/をご覧ください。
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