自然言語処理への初挑戦
業務で少し挑戦的なことに挑んだ。Google Colaboratoryを使って、SEO分析に自然言語処理を導入してみたのだ。
具体的には、Sentence-BERTモデルを使って、サイトのコンテンツ類似度を分析しようと試みた。これまで自然言語処理に触れたことがなかった私にとっては、大きな一歩だった。
失敗からの学び
しかし、結果は思ったほど上手くいかなかった。どうやら、使ったモデルが適切ではなかったらしい。特に、扱っていたHTMLファイルの内容にはSentence-BERTよりも、もっと適切なモデルがあったようだ。
シンプルな手法の意外な強み
その後、さらに学んでいく中で、今回の分析ではむしろTF-IDFやJaccard類似度といった、もっとシンプルで「原始的」とも言える手法が適していたことがわかった。
高度なモデルを使ったつもりが、実はその必要がなかった。なんとも少し肩透かしを食らったような気分だった。
優秀なモデルは存在しない？
Googleは検索精度をたかめるため、自然言語処理を活用してるらしいことは知っていた。
今回の発見は、いくら優れたモデルであっても万能というわけではない、ということだった。例えば、Sentence-BERTのように高度なモデルであっても、特定の領域では、原始的なモデルに負けることもある。結局のところ、適用範囲を見極めることが重要なのだ。そして、たとえ見極めたつもりでも、結果が予想外の方向に行くことも少なくない。
そういう難しさがあるんだなと、身をもって理解できたのは収穫だった。
