須多先生

みなさん お疲れ様でした
アクティビティはいかがでしたか？

徳井 天

画像や文章 音声などのアノテーションを通して 改めて理解が深まった気がするな

深田 あい

ルールが必要だったり アノテーター同士で話し合いが必要だったり 思っていた以上に複雑で アノテーションの難しさと重要さを 改めて確認することができました

須多先生

みなさんがアノテーション作業で作成した 正解ラベルが付いたデータは AIの学習に用いる「訓練データ」となります
これは 今後の分析を進める上でとても重要なので しっかり理解してから学びを進めてくださいね

須多先生

その「訓練データ」を使って AIがどのように学習してテキスト分析を行っていくのかについて考えていきましょう

深田 あい

テキスト分析の手順の「分析」には様々な方法がありますが 今回は「ポジティブ」「ネガティブ」「質問や問い合わせ」に分類するので「感情分析」になるんですよね

須多先生

はい その通りです
文章から読み取れる 感情により分類するための分析手法は「感情分析」になります

徳井 天

じゃあ今回は「テキスト分析」の中の「感情分析」をAIが行うってことになるんだな

深田 あい

どの分析を行うかは分かりましたが その感情分析をAIが行うには どういった手法を使えばいいんでしょうか…？

徳井 天

先生がさっき「感情によって分類する」って言ったよな
その「分類」って言葉から 思い当たる手法があるんだけど また説明してもいいかな？

須多先生

徳井さん さすがですね
それでは 今回も徳井さんに解説をお願いしましょう

深田 あい

徳井くん 本当にすごいね！私もついていけるように頑張らなきゃ！

徳井 天

それじゃあ今回も俺が 次のスライドで説明するぞ！

須多先生

それでは徳井さん 【スライド】で 「AIによるテキスト分類の方法についての考察」の解説をお願いします