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11.7.1 プロジェクトロードマップ：評価できる NLP パイプラインを作る

この章の目的は、モデル名を増やすことではありません。テキストタスクを定義し、入力と出力を固定し、baseline を作り、評価と失敗分析まで残すことです。

先に全体像を見る​

NLP プロジェクトの納品ループ

順番作業成果物
1タスク定義分類、抽出、要約、QA のどれかを決める
2baseline最小コードで入出力を固定する
3評価成功例と失敗例を同じ形式で見る
4納品README、サンプル、指標、改善案を残す

作品集に残す証拠​

NLP プロジェクトの証拠パック

よい NLP プロジェクトは、自然な出力を 1 つ見せるだけでは足りません。なぜそのタスクなのか、何を入力し、何を出力し、どう評価したのかを残します。

project = {
    "task": "information extraction",
    "has_schema": True,
    "has_baseline": True,
    "has_eval_cases": True,
    "has_failure_case": True,
}

ready = all(project[key] for key in ["has_schema", "has_baseline", "has_eval_cases", "has_failure_case"])

print("task:", project["task"])
print("portfolio_ready:", ready)

期待される出力：

task: information extraction
portfolio_ready: True

操作のコツ：schema は、抽出したいフィールドの設計図です。情報抽出なら、名前、日付、金額、根拠文などをあらかじめ決めておきます。

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テキストから成果物までのパイプライン

大きなプロジェクトに入る前に、11.7.6 実践：再現可能な NLP ミニパイプラインを作る を先に動かすのがおすすめです。tokenization、TF-IDF、分類、検索 QA、要約、抽出、評価、失敗分析を 1 本の小さな流れで確認できます。

プロジェクト納品物の基準​

納品物最低要件
README目的、実行方法、依存関係、サンプルを書く
入出力サンプル成功例と失敗例を少なくとも 1 つずつ残す
評価記録精度、再現率、F1、または人手評価を書く
ラベル / schemaラベルや抽出フィールドの意味を説明する
改善案次に直すべき失敗を 1 つ書く

通過条件​

チェック合格ライン
タスク境界分類、抽出、要約、QA の違いを説明できる
baseline最小コードで入出力を確認できる
評価成功例だけでなく失敗例も記録できる
納品README とサンプルで再現できる形にできる