AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentals AI の概念と機能の識別 問8
AI の概念と機能の識別／AIワークロードの識別ある小売企業が、自社サイトに寄せられた数万件の商品レビューのテキストを分析し、各レビューが肯定的・中立的・否定的のいずれの印象かを自動で分類して、商品ごとの評価の傾向を把握したいと考えています。このワークロードで使用する自然言語処理の技術として適切なものはどれですか。
当サイトのオリジナル問題（AI-901：Microsoft Azure AI Fundamentalsの出題範囲「AI の概念と機能の識別」に対応。実際の試験問題ではありません）
- Aキーワード抽出
- Bエンティティ検出
- C要約
- D感情分析
正解：D
解説
テキストが肯定的か否定的かといった書き手の印象や態度を判定する技術は、感情分析です。結果は肯定・中立・否定などのラベルとスコアで表され、顧客の声の傾向把握に使われます。キーワード抽出は主要な語句の取り出し、エンティティ検出は人名や地名などの固有表現の識別、要約は長文を短くまとめる処理であり、いずれも印象の分類を目的としません。
選択肢ごとの解説
- A誤り。キーワード抽出は、テキスト中の重要な語句を取り出す技術です。肯定・否定といった印象の判定は行いません。
- B誤り。エンティティ検出は、人名・場所・組織・日付などの固有表現をテキストから識別する技術です。印象の分類とは目的が異なります。
- C誤り。要約は、長いテキストの要点を短くまとめる処理です。各レビューの印象をラベルで分類するものではありません。
- D正しい。感情分析は、テキストが肯定的・中立的・否定的のどれに近いかを判定する技術で、レビューの傾向把握に適します。