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テキスト分類
言語モデルを使用したテキスト分類は、テキストに特定のラベルを付ける作業です。このためには、モデルに明確な指示とともに例を提供することが重要です。これにより、モデルが必要とするタスクを正確に理解し、目的の結果を生成することができます。文字通り特定のテキストに属性を付与して分けて整理するという概念で理解してください。
最も多くの学界で使われる例は、感情分類や目的分類です。私は以下の7つの文章を入れて目的または感情に分類してもらうように要請しました。
「この製品はとても使いにくいです。私は買ったことを後悔しています。」
「私が訪れたレストランの中で最も記憶に残ります。
「行きたいショッピングモールにマクドナルドはありますか？」
「マクドナルドのビッグマックの作り方」
「友達が買ってくれたアイスクリームを食べましたが、そのソースを知るまで私はおいしく食べました」
「この服は写真とは全く違います。ただし、売り手が素早く答えてくれ、私は交換を受けました。」
「このガイドはとても親切です」
「私が訪れたレストランの中で最も記憶に残ります。
「行きたいショッピングモールにマクドナルドはありますか？」
「マクドナルドのビッグマックの作り方」
「友達が買ってくれたアイスクリームを食べましたが、そのソースを知るまで私はおいしく食べました」
「この服は写真とは全く違います。ただし、売り手が素早く答えてくれ、私は交換を受けました。」
「このガイドはとても親切です」
これらの文章を目的や感情に基づいて分類すると、次のようになります。
「この製品はとても使いにくいです。私は買ったことを後悔しています。」
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感情：否定的
「私が訪れたレストランの中で最も記憶に残ります。
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感情：肯定的
「行きたいショッピングモールにマクドナルドはありますか？」
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目的：最新性情報を取得
「マクドナルドのビッグマックの作り方」
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目的：創作
「友達が買ってくれたアイスクリームを食べましたが、そのソースを知るまで私はおいしく食べました」
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感情：中立
「この服は写真とは全く違います。ただし、売り手が素早く答えてくれ、私は交換を受けました。」
•
感情：中立
「このガイドはとても親切です」
•
感情：肯定的
これらの分類は文章の内容と文脈に基づいたものであり、各文章が伝えようとする目的と表現された感情によって決まりました。
これは、現在の基準を明確に定めていない状態で要求したときに現れる方法です。もしこれをもう少し細かく分類したい場合はどうすればよいですか？例を挙げるか、指示を明確にするだけです。基準を作ってくれるのです。たとえば、これを行うことができます。
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否定的：この分類は、テキストが否定的な感情や態度を表現するときに使用されます。たとえば、苦情、失望、悲しみ、怒り、恐怖などの感情が明らかになる場合があります。テキストが製品やサービスについて苦情を表示したり、経験について否定的に言及したりする場合があります。
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ニュートラル：ニュートラルテキストは、肯定的または否定的な感情が明確に明らかにされていない場合に対応します。これらのテキストは通常、情報の伝達や質問など、感情的に中立的な状態を維持します。たとえば、単なる質問、現実的なスキル、または個人的な感情や態度が明らかにならない文章がここに該当します。
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ポジティブ：ポジティブな分類は、テキストが肯定的な感情や態度を表現するときに適用されます。これには、満足、喜び、興味、感謝などの肯定的な反応が含まれます。たとえば、製品やサービスへの賞賛、肯定的な経験への言及、満足のいく結果の表現などがこのカテゴリに属します。
このように、事前に特定の分類に対する明確な基準を定め、分類作業をさせた場合、より高いクオリティの作業が期待できます。どうですか？知れば知るほど人間に働かせるのと似ていませんか？
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