乙嫁語り15巻を読む。しみじみ良いなぁ。漫画家・森薫と入江亜季展に行きたい欲がさらに高まる(どちらともマイフェイバリット作家!!!)。一月あたりには行きたい。

ふと Amazon のレビューを見ると、LLMによるまとめと、キーワードによる抽出とポジネガ判定が加わっていた。なるほど。これをもし自分が実装するとするとどうやるか。

• 意見まとめ
  • LLM 要約タスク
• キーワード抽出
  • 雑: LLM による抽出
  • キーワードを数千に絞った中から選ぶとすると、マルチラベルモデルを学習させて利用。教師データはLLMによる合成データセット
• キーワードがレビューと関連しそうか
  • 雑: LLM による判定
  • 教師データ(LLMによる合成データセット)を作り、cross-encoderやColBERT によるスコア判定
• キーワードが、レビューのどこに関連してるか
  • 雑: LLM による判定
  • スパン抽出タスクモデルの学習・もしくはColBERTを学習させて判定
• ポジネガ判定
  • 雑: LLMによる判定
  • ポジネガの文章分類タスクを学習させる

あたりかなー。基本LLMでできるじゃん(速度や品質・費用対効果が見合えば)。ちゃんと学習させる場合でもデータセットはLLM通して作れるし、楽な時代になったもんだなぁ。