Data Driven Knowledgebase

先日私は、DataikuのLLMハンズオンイベントに参加してきました。今回はその中で体験したLLMでの感情分析をメインにその概要と実際の実装方法について、紹介していきます。

LLMの活用は多方面にわたり、Dataikuによるその実装は次のメリットを提供します：

• 利用の容易さ：誰でも簡単に使い始めることができます。


• 高度なセキュリティと管理：企業のデータ保護基準に沿った管理が可能です。


• 柔軟性と迅速性：迅速なデータ分析とアジャイルな開発が可能です。


• 一元化されたプラットフォーム：データの準備からモデルのデプロイメントまで、一つのプラットフォームで完結します。

Dataikuは日本語を含む多言語データの扱いに対応しており、これにより日本語のテキストデータの分析が容易になります。

 

ここからは実際に行った感情分析の実装手順について解説していきます。

はじめに感情分析を行う環境として、新規プロジェクトを作成し、分析の基盤を整えます。

 

感情分析の対象となるポジティブなフィードバックを含むレビューデータをプロジェクトにロードします。

 

今回は、以下のようなレビューデータをプロジェクトにロードします。

• フィードバック＝いいねの数


• 推奨フラグ＝おすすめの場合は1、そうでない場合は0

 

次にテキストの分類を選択後、sentiment analyzeを選択します。

 

 

分析するカラムの選択とモデルの選択を行います。インプットカラムとタスク、アウトプットモードを選択し実行すると、ネガポジ分析が開始されます。

 

 

dataiku上では以下のように、処理が分かりやすく可視化されてます。

 

結果を確認すると、ネガポジ分析後の感情の割合を確認することができます。

 

このハンズオン パート1では、Dataikuを用いた感情分析を通じて、テキストデータから感情の傾向を識別する基本的な方法を学びました。感情分析は、顧客の声を理解し、製品やサービスの改善に役立てるための強力なツールです。今後のセクションでは、より高度なテキスト分析技術について探求していきます。このハンズオンを通じて、テキストデータからの情報抽出と分析のスキルを深め、ビジネスや研究における意思決定を支援する能力を高めていきましょう。