【要約】未経験から1年で国際会議へ。コサイン類似度を用いた「SNS炎上予測」のコミュニティ最適化 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
筆者がSNSの炎上予測モデルを構築する際、以下の課題に直面した。
- ・データ収集における膨大な手作業ラベル付けのコスト。
- ・CPU環境による実験サイクルの極端な遅延。
- ・SNS特有のノイズによるモデル精度の不安定化。
- ・コミュニティごとの傾向への適応と再学習コストの両立。
// Approach
筆者は計算リソースの制約と精度向上を両立するため、以下の手法を採用した。
- ・Google Colab等のGPU活用による実験の高速化。
- ・特徴量のコサイン類似度を用いた判定アルゴリズムへの転換。
- ・徹底したテキスト正規化の実装。
- ・アルファベットと主要記号以外の削除。
- ・連続する記号の単一化。
- ・英語短縮形の展開（don't → do not）。
// Result
筆者が設計・実装した手法は、以下の成果を得た。
- ・国際会議「IIAI AAI 2025-Winter」へのフルペーパー採択（採択率約24%）。
- ・Precision、Recall、F-scoreによる定量的な評価の確立。
- ・計算コストを抑えたコミュニティ特有の判定精度の実現。
Senior Engineer Insight
> 現場視点では、重みを更新せず類似度で判定する設計は、運用コストの観点で合理的だ。SNSのような動的なデータに対し、頻繁な再学習は現実的ではない。テキスト正規化による頑健性の確保も、実運用での精度安定化には不可欠だ。ただし、Embeddingモデルの品質が判定精度を規定するため、基盤モデルの選定が重要となる。