感情分析（Sentiment Analysis）は、テキストデータから感情や意見を自動的に分類・抽出する技術であり、自然言語処理（NLP）の重要な研究分野です。感情分析は、文書全体やその一部から感情を抽出し、それをポジティブ、ネガティブ、ニュートラルといったラベルに分類することを目的としています。特に、近年はオンライン上のレビューやSNSの投稿など、膨大な非構造化データが存在し、これらのデータから人々の感情や意見を抽出するニーズが高まっています。
感情分析にはさまざまなアプローチが存在し、それぞれが異なる視点からテキストデータに含まれる感情を抽出します。まず、基本的なアプローチとして「感情分類」があります。これは文書全体を対象に、その全体的な感情をポジティブ、ネガティブ、ニュートラルといったカテゴリーに分類するものです。この手法は、広範な視点でテキストの感情傾向を把握する際に有効で、たとえばレビューや記事全体のトーンを知る場合に利用されます。
次に、「アスペクトベースの感情分析(ABSA)」があります。これは、文中の特定の対象や側面に焦点を当て、それぞれに対する感情を抽出する方法です。ABSAは、製品やサービスの個々の要素、例えば品質や価格、カスタマーサービスなど、特定の要素に対するポジティブまたはネガティブな感情を細かく分析することが可能です。この手法により、ユーザーが全体としてどう感じているかだけでなく、具体的に何に対してどのような感情を抱いているのかを明確に理解できます。これにより、例えば製品の改善点を特定するなど、より精密な洞察が得られる利点があります。
さらに、「主観的感情分析」という手法も重要です。このアプローチは、文章や発言が客観的な事実に基づくものなのか、それとも話者の主観的な意見や感情を反映しているのかを判別します。主観的なテキストは、ユーザーの感情や意見、個人的な体験を反映していることが多く、そのため、企業や組織が消費者の本音や意見を理解するのに役立ちます。主観的感情分析は、ニュース記事やレビュー、ソーシャルメディアの投稿などで、ユーザーの感情や視点の分析に用いられています。
これらのアプローチを組み合わせることで、感情分析は単なる感情の分類にとどまらず、テキストの多層的な意味合いやユーザーの深層的な感情まで掘り下げることが可能となります。それにより、テキストの背後にある微妙なニュアンスや意図をより正確に捉えることができ、マーケティングやカスタマーサポート、政策分析など、幅広い分野での応用が期待されています。
従来の感情分析モデルは、主に文全体の感情を捉えることに特化しているため、細かい対象や側面ごとの感情を的確に分析することが難しいことが課題でした。これに対して、私は、複数のタスクに特化したモデルを進化的アルゴリズムで統合し、さらにカリキュラム学習を通じて段階的にモデルの能力を高めることで、この課題に取り組んでいます。
私の研究では、特に1つの小さなLLMを使って、すべての感情分析タスクの精度を向上させることを目指しています。これは、従来のようにタスクごとに大規模なリソースを必要とするのではなく、効率的にリソースを使いながら、さまざまな感情分析タスクに高精度で対応できるモデルを構築することを意味します。このアプローチでは、モデルのサイズがコンパクトでありながら、タスクの特化モデルを統合することで多様なタスクに適応し、感情分析の幅広い応用に対応することが可能になります。
さらに、私の目指すモデルは単なる「感情分類器」として機能するだけではなく、AIGC（AI Generated Content）の一環として、ユーザーとのやり取りを行う対話型モデルとしても機能することを目指しています。従来の感情分析モデルは、入力されたテキストに対して感情を分類するだけであったのに対し、私のモデルは、ユーザーとのインタラクションを通じて、リアルタイムで感情を分析し、その結果に基づいた応答を生成することができます。これにより、感情分析は静的な分析結果を提供するだけでなく、動的な対話型のシステムとして、ユーザーの感情に応じたインタラクティブな体験を提供することが可能になります。
このようなAIGCとの融合は、カスタマーサポートやチャットボット、さらにはパーソナライズドサービスなどの多くの分野で応用が期待されています。私の研究は、LLMを活用し、感情分析の分野における新しい価値を創出し、ユーザー体験を向上させることを目的としています。このモデルが実現することで、感情分析は単なるテキスト分析の枠を超え、ユーザーとのリアルタイムなインタラクションの中で、より深い感情理解と応答を提供できるようになると考えています。