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ムッシュM.ChatGPTの自己紹介、そのお手伝いをさせていただきました（その２）はこちら

＜感情分析をするムッシュM.ChatGPTには感情があるのか？＞

このような疑問が、突如湧き上がってきます。そもそも感情分析とは何かを知らない私にとっては、どうしても不気味に感じられて仕方がありません。ここは、遠慮せず、直接、率直に質問してみることにします。

＜質問23＞
NLPモデルの多様な自然言語処理タスクの一つに感情分析があります。この感情分析とは、どの様な原理に基づいて、どの様な目的のために使用されるタスクなのですか？

ChatGPT

感情分析（またはセンチメント分析）は、自然言語処理（NLP）の一種であり、文書や文章の中から感情や意見を抽出し、その情報を肯定的、否定的、または中立などの感情カテゴリに分類するタスクです。

このタスクは、主に以下の原理に基づいています：

1. テキストの意味理解と意味表現：
感情分析は、テキストの中に含まれる言葉やフレーズの意味を理解する必要があります。これには、単語やフレーズの意味を表現する方法が含まれます。NLPモデルは、単語の埋め込み表現（word embeddings）や文の埋め込み表現（sentence embeddings）などを使用して、テキストの意味を数値化します。

2. 機械学習アルゴリズム：
感情分析は通常、機械学習アルゴリズムを使用して行われます。これには、教師あり学習アプローチが一般的で、訓練データセットを使用してモデルをトレーニングし、その後、新しいテキストに対して感情を予測します。一般的なアルゴリズムには、サポートベクトルマシン（Support Vector Machines）、決定木、ランダムフォレスト、または最近では深層学習を用いたモデルがあります。

3. 大規模なテキストデータの学習：
感情分析の性能向上には、大規模なテキストデータセットでモデルをトレーニングすることが重要です。これにより、モデルは一般的な言語の使用法や文脈を理解し、感情をより正確に分類できるようになります。

感情分析は、さまざまな目的で使用されます。主な目的は以下の通りです

1. ビジネスインテリジェンス：

企業は製品やサービスに関する顧客の意見を把握し、フィードバックを分析してビジネス上の意思決定を行います。

2. ソーシャルメディアモニタリング：

ソーシャルメディアプラットフォームでのユーザーの感情を追跡し、製品やイベントに関する意見を把握します。

3. カスタマーサービス：

企業は顧客のフィードバックやクレームを分析し、サービスの改善点を特定します。

4. 製品レビューの分析：

製品やサービスのレビューを分析して、商品の良さや改善すべき点を理解します。
感情分析はこれらの目的に役立ち、大量のテキストデータを自動的に処理し、感情を抽出・分類することが可能です。

飯嶋医師のコメント：

感情分析がどのような目的に役立つのか具体的に紹介されていますが、大量のテキストデータを①自動的に処理し、➁感情を抽出・分類するという一連の重要なプロセスはブラックボックスです。

データの①自動的処理のためには、処理プログラムが存在することを意味しますが、このプログラムの妥当性と具体的な作成者リストについての情報が欲しいところです。

➁感情を抽出・分類するという作業が、果たして適切にカテゴリー分けすることは可能なのでしょうか？あるいは、そのようなタスクを人工頭脳が実行することに問題や、将来に向けての懸念はないのでしょうか？次の質問で、さらに具体的に確認してみたいと思います。

＜質問24＞

自然言語処理（NLP）の一種である感情分析（またはセンチメント分析）において、文書や文章の中から感情や意見を抽出し、その情報を分類するタスクの内容について質問します。

まず、この場合の感情カテゴリとは、分析対象の情報が肯定的、否定的、または中立など3種類程度のいずれに該当するのかという分類整理することを意味するのですか？

ついで、質問者の質問内容も感情分析の対象になるのでしょうか？

ChatGPT

感情分析において、感情カテゴリは通常、肯定的、否定的、中立の3つに分類されます。これは一般的な感情分析の基本的な枠組みであり、テキストが伝えている感情や意見をこれらのカテゴリのいずれかに分類することが目的です。

1. 肯定的（Positive）:

テキストが喜び、満足、賞賛などのポジティブな感情や意見を含んでいる場合に該当します。

2. 否定的（Negative）:

テキストが不満、不快、批判などのネガティブな感情や意見を含んでいる場合に該当します。

3. 中立（Neutral）:

テキストが感情的な色彩を持たず、客観的である場合に該当します。

感情分析はこれらのカテゴリに分類することで、大量のテキストデータから感情や意見の傾向を把握し、有益な情報を取り出すことが可能となります。

質問者の質問内容も理論的には感情分析の対象になり得ます。

例えば、質問がポジティブな感情を含んでいる場合、それは肯定的なカテゴリに分類されるでしょう。逆に、ネガティブな感情や中立的な表現が含まれている場合、それに応じて分類されます。

ただし、具体的な文脈や使用ケースによっては、質問内容の感情分析があまり意味がない場合もあります。感情分析の適用は、そのコンテキストや目的によって変わることがあります。

飯嶋医師のコメント：
ポジティブな感情や意見、ネガティブな感情や意見、客観的なテキストの３つのカテゴリーに単純化してパタン分類する前提が妥当なのかどうか疑問が残ります。これを一般的な感情分析の基本的な枠組みとしてしまうのは、いささか極端な単純化のように思えます。

たとえば、人間社会においては、個々の人間関係や外交などの国際関係において、文脈上では称賛していているような感情や意見の表明があっても、否定的立場から発せられる例は人類史において山ほど経験してきたはずです。逆に批判的な感情や意見であっても肯定的な支援者でもあり得ます。皮肉やアイロニー、あるいは裏の意図などの人情の機微や心の琴線に触れることまで到達できそうなプログラムではなさそうです。
　

もし、そうだとすれば感情分析を行うプログラムは安全で安心して信頼を置ける存在でしょうか？
　

質問者の質問内容も理論的には感情分析の対象になるというコメントも不気味です。

質問者自身が知らず知らずのうちに分析対象にされてしまうことを示唆する情報だからです。また、ここで、あえて＜理論的には＞という文言が添えられている理由がよくわかりません。おそらく、何らかの制限がなされなければ、理論的・技術的には感情分析は実行可能である、というニュアンスであると推測しますが、道徳的・倫理的な実際の規制が存在し、それが守られているのかどうかは不明だからです。

また、感情分析を逆手に取ったテキストデータを大量に世に送り込むことができれば、そこから感情や意見の傾向を誤って把握し、その結果、有益どころか有害な情報を取り出し、それを多くのユーザーに提供してしまうように操作することも、カラクリの上では可能であるということになるのではないでしょうか？

現時点での私は、それらの未解決なリスクの増大による世界的影響を恐れる一人です。