自然言語処理応用
Azure AI Languageの感情分析機能を使用して顧客レビューを分析した際、同じ文章「このサービスは高い」に対して感情スコアが異なる結果が返された場合、最も考えられる原因はどれか?
A.言語の設定が異なり、日本語と英語で別々に分析された可能性がある
✗ 言語設定の違いだけでは同じ日本語文章の感情スコアが変わることはない。言語設定は分析対象言語を指定するもので、スコア算出ロジックを変更しない。
B.複数回の分析リクエストで異なるAIモデルバージョンが使用された可能性がある
✗ Azure AI Languageは同じバージョンのモデルを使用する限り、同じ入力に対して同じスコアを返す。モデルバージョンの切り替えがなければ結果は一貫している。
C.文脈情報(前後の文章)が含まれるかどうかで感情判定が変わった可能性がある← 正解
✓ 正解です。感情分析は文脈に大きく依存します。「高い」は前後の情報で「価格が高い(ネガティブ)」か「品質が高い(ポジティブ)」かが判定され、スコアが変わります。
D.感情分析の精度はAzureのサーバー負荷に依存するため、時間帯によって結果が異なる
✗ Azure AI Languageの結果はサーバー負荷には影響されません。同一入力に対する感情分析スコアはサーバー状態に関わらず安定しています。
この問題のポイント
感情分析は文脈に大きく依存します。「高い」は前後の情報で「価格が高い(ネガティブ)」か「品質が高い(ポジティブ)」かが判定され、スコアが変わります。
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