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コミュニケーションから感情を読み取るセンチメント分析とは(下)

2021/10/08

Maria Korolov CIO

 センチメント分析は、自然言語処理、統計的学習、機械学習などの技術を用いて、コミュニケーションから感情を割り出す手法を指す。

前回から続く)

センチメント分析のデータセット

Credit: metamorworks / Getty Images
Credit: metamorworks / Getty Images

 センチメント分析向けの機械学習やディープラーニングでは、トレーニング用の大規模なデータセットが必要になる。商用のツールや広く公開されているツールでは、大規模なデータベースを使っていることが多いが、たいていは非常に汎用的なデータで、特定の事業ドメインに特化したものではない。

 「センチメントを適切に判断できるよう学習するには、何十億という規模の膨大な単語や例が必要だ」と、米McKinsey & Companyのアソシエイトパートナー、Bryan Richardson氏は言う。

 超巨大企業で、十分な時間を確保できるのであれば、こうしたデータを自前で収集することも不可能ではないかもしれない。

 「小売や金融などの単独の企業が、モデルを構築できるだけの十分な顧客データを得ることは簡単ではない。しかし現在は、転移学習などの手法を通じて、膨大なレコードを持つコーパスに対して自然言語処理モデルが調整され、さまざまなユースケースに適用されている」

 ドメイン固有のトレーニングデータの数が限られている企業も、まずは商用ツールからスタートして、自社のニーズに適応させることができる。

センチメント分析の主なユースケース

 現在、センチメント分析のユースケースで特に大きいのはコールセンターだ。利用者とのコミュニケーションの分析や、通話の内容の分析に使われている。

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