NEWSPRESS感情分析AIは日本語のニュアンスをどこまで理解する?CINCの最新モデルを使ってみた株式会社CINC(シンク)は、9月18日にディープラーニングを用いた感情分析AIの開発を発表しました。創業時から、独自に自然言語処理の研究を進めてきたCINC。研究・開発の成果をWebマーケティングの調査・分析ツール「Keywordmap」などのソリューションとしてクライアント様へ提供してきました。今回CINCが開発したAIの特徴は、主に2つです。Nが実際にさまざまな例文(類似表現やSNSの投稿、交通ニュース、方言...などなど)を用いて検証した結果をお伝えします。感情分析AIの開発でハードルとなったことの一つに、日本語の構造の複雑さが挙げられます。日本語は英語と違って単語が分割されていません。文節の区切りがわかりにくいため、テキストからの感情分析は比較的困難とされているそうです。一般的に、テキストでの感情分析AIの開発には、日本語の文節を分けて機械学習をさせる形態素解析が取り入れられます。日本語は文節の変化だけでなく、ひらがなや記号の一字レベルで言葉の印象が変わる言語です。「面白くない」に、「面白くない?」と「?」が一つ加わるだけで、受け手に与える印象が変化します。そこでCINCは、形態素解析よりもさらに細かい文字情報をAIに学習させることで、日本語独自のニュアンスを理解させようと試みました。AI開発担当者に聞いたところ、より日本語を精度高く理解させるために、「日本語をみじん切りにして、AIに学習させた」ということです。細かな文字情報を与えることで、結果、日本語のちょっとした違いも分析できる感情分析AIの開発に至りました。実際に、「面白くない」と「面白くない?」の分析結果を見てみましょう。「悲しみ」の数値が大きく跳ね上がり、「好き」「喜び」「中立」の数値は低く判定されています。個人の意見や感想として、「面白くない」という事実が述べられていることが読み取れます。「好き」の数値が飛びぬけて高くなっています。「面白くない」の後に、「?」が続くことで、同意を求めるポジティブな意味合いに変わると、AIが理解していることが読み取れます。CINC開発の感情分析AIを使ってみたではさっそく、いちユーザーとして、CINCのAIがどれだけ感情を推測できるのか、検証してみたいと思います。類似表現、SNSやブログの投稿、交通ニュース、故事・ことわざ、方言...など、豊富な表現で、本AIの可能性を探っていきます。