$30 off During Our Annual Pro Sale. View Details »
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
RとLLMで自然言語処理
Search
bob3bob3
July 09, 2025
Business
3
730
RとLLMで自然言語処理
R言語とLLMを使って、アンケートの自由回答などの分析に活用する話。
bob3bob3
July 09, 2025
Tweet
Share
More Decks by bob3bob3
See All by bob3bob3
RでPSM分析
bob3bob3
1
330
Rでコンジョイント分析 2024年版
bob3bob3
0
1.8k
『改訂新版前処理大全』の話と Apache Parquet の話 #TokyoR
bob3bob3
0
1.3k
R言語の環境構築と基礎 Tokyo.R 112
bob3bob3
0
610
『データ可視化学入門』をPythonからRに翻訳した話(増強版)
bob3bob3
0
540
『データ可視化学入門』を PythonからRに翻訳した話
bob3bob3
1
610
qeMLパッケージの紹介
bob3bob3
0
2.3k
「国と音楽」 ~spotifyrを用いて~ #muana
bob3bob3
2
610
パーマーステーションのペンギンたち#3 探索的データ分析(EDA)編
bob3bob3
1
780
Other Decks in Business
See All in Business
【新卒採用資料】Natee Company Deck _202511
nateehr
0
440
CREALを知る
creal
PRO
0
1.1k
【エンジニア採用】BuySell Technologies会社説明資料
buyselltechnologies
3
81k
新規投資家向け資料20251114
junkiogawa
0
1.3k
malna-recruiting-pitch
malna
0
12k
三井物産グループのデジタル証券〜名古屋・プライムオフィス〜徹底解説セミナー
c0rp_mdm
PRO
0
1.5k
【DearOne】Dear Newest Member
hrm
2
13k
一次情報を武器にする - pmconf2025
hynym
PRO
0
490
HENNGE会社紹介資料/company_introduction
hennge
3
210k
インキュデータ会社紹介資料
okitsu
3
47k
セブンデックス 採用資料
sevendex
1
2.5k
強みのデザイン入門 / Introduction to Strengths Design
tbpgr
0
350
Featured
See All Featured
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
303
21k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
36
6.2k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
46
7.8k
KATA
mclloyd
PRO
32
15k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
6.8k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
14k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
9
1.1k
Become a Pro
speakerdeck
PRO
30
5.7k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
413
23k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
55
12k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
960
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
508
140k
Transcript
R言語とLLMで 自然言語処理 第3回GenAIアナリティクス@東京 2025/07/09 @bob3bob3
LLMの進化についていくのが大変…… • 個人的にLLMが便利だと思うところは「主観的に判断する事柄で、人間がやると時 間がかかる作業」。 ◦ 一方で算数は苦手。 • 自然言語処理にLLMを活用することに可能性を感じている。従来の形態素解析用 の辞書で対応できない部分もLLMなら上手くやってくれそう。
• R言語が好きなので、その枠組みの中でLLMを活用できると嬉しい。 • 今日はR言語でLLMを活用する仕組みの一例をご紹介します。
R言語とLLM • RStudioとGitHub Copilotを連携させてコード補完 • RStudio内でGemini CLIを利用 • LLM連携パッケージの一部 ◦
ellmer: 各種LLMとR言語を連携させる基本パッケージ ◦ gander: 手元のR環境をもとにLLMと対話するパッケージ ◦ ragnar: RAGワークフローを実装するためのパッケージ ◦ vitals: LLMの性能を比較するパッケージ ◦ mall: LLMを自然言語処理に使うパッケージ
ellmer • 各種LLMのAPIと連携 • 対応しているLLM: ◦ Anthropic’s Claude ◦ AWS
Bedrock ◦ Azure OpenAI ◦ DeepSeek ◦ Google Gemini ◦ Groq ◦ Hugging Face ◦ Mistral ◦ Ollama ◦ OpenAI ◦ OpenRouter ◦ perplexity ◦ Snowflake Cortex ◦ VLLM ◦ などなど
ellmer • Rで描画したグラフを読ませる
ellmer • もちろんコードも書ける。
ellmer • 構造化されたデータを返させる。 • 俳句の作者と季語を判定させる例。 ◦ ちなみにいくつか間違えてる。
gander • コード生成のためのパッケージ。 • RStudioのアドインに LLM assistant が追加 される。
• Rの環境(パッケージ、データセット、既存の コードなど)を考慮してくれる。 ↓LLMが書いたコード
mall • LLMを自然言語処理に使うパッケージ。 ◦ リモートLLMを使うには開発版が必要。 • 文章に対して感情分析、要約、分類、要素の 抽出、翻訳などを行える。
↓製品レビューの感情分析結果
mall
mall 対象製品の抽出
Enjoy!