Տեքստի էմոցիաների վերլուծություն

Տեքստի Էմոցիաների վերլուծություն  անգլ.՝ Sentiment analysis, անգլ.՝ Opinion mining , մեթոդների դաս է համակարգչային լեզվաբանության մեջ, որը նախատեսված է 
բառապաշարի էմոցիոնալ երանգավորումների և հեղինակի էմոցիոնալ գնահատականի` ուղղված որևէ օբիեկտին ավտոմատ հայտաբերման համար։ Տեքստի էմոցիաների վերլուծությունը լայնորեն կիրառվում է հաճախորդի օնլայն հարթակում խոսքը ավտոմատ կերպով վերլուծելու համար։ Ինֆորմատիկայում տեքստի էմոցիաների վերլուծությունը համարվում է խոսքում առկա էմոցիաների անալիզ, որին կարող ենք հանդիպել հսկա քանակությամբ մեծ ինֆորմացիայի (big data) մեջ։ Այս երևույթը հայտնվել է 2000-ական թվականների սկբում և միանգամից մեծ ճանաչում գտել` շնորհիվ սոցիալական ցանցերում  (մասնավորապես Twitter-ում) առկա հսկայական տվյալների բազայի։ Նրա հիմնական նպատակն անալիզի ենթարկել հսկա ծավալով ինֆորմացիան, հանել նրանում առկա տարբեր էմոցիաները և վերջում որոշակի վիճակագրություն ներկայացնել։


== Առաջադրանքներ ==
Հիմնական նպատակը տեքստի էմոցիաների վերլուծության հանդիսանում է տեքստում կարծիքի հայտաբերումը և նրա հատկությունների դուրս բերումը։ Թե ինչ հատկություններ են դրանք, կախված  է դրված առաջադրանքից։ Օրինակ` ալանիզի նպատակը կարող է լինել  հետազոտել տեքստի հեղինակի կարծիքը։
Կարծիքը կարող է լինել երկու տեսակ.

անհետևանքային կարծիք,
համեմատություն։Անհետևանքային կարծիք հանդիսանում է հեղինակի կարծիքը որևէ օբիեկտի մասին։ Պաշտոնական գրելաձևը անհետևանքային կարծիքի ունի հետևյալ տեսքը (e, f, op, h, t), որտեղ

(entity, feature) — էմոցիայի օբիեկտն է e (հեղինակի արտահայտման էությունը) կամ նրա հատկությունները f (հատկանիշներ, օբիեկտի մասեր) ,
orientation ,polarity — էմոցիոնալ գնահատական (հեղինակի էմոցիոնալ դիրքը վերոնիշյալ թեմայի շուրջ),
holder — էմոցիայի առարկա (հեղինակը,որին պատկանում է տվյալ կարծիքը),
ժամանակի այն պահը time, երբ ասվել է այդ կարծիքը։Էմոցիոնալ գնահատականի օրինակներ։

դրական,
բացասական,
նեյտրալ,Նեյտրալ կարծիքի դեպքում նշանակում է, որ տեքստը չի պարունակում որևիցե էմոցիոնալ երանգավորում։ Կան նաև էմոցիոնալ այլ գնահատականներ։


== Օրինակներ ==
Ես Փարիզում անցկացրեցի իմ ամենալավ արձակուրդները։
Ես ատում եմ կապույտ գույնը։


== Դասակարգման տեսակները ==
Ժամանակակից տեքստի էմոցիաների վերլուծության մեջ էմոցիաների վերլուծման համար հաճախ օգտագործվում է միաչափ զգացմունքային տարածություններ։ Հայտնի են նաև բազմաչափ տարածությունները։


=== Դասակարգումը երկուական համակարգում ===
Փաստաթղթի բևեռականությունը կարելի է որոշել երկուական համակարգով։ Այս դեպքում էմոցիայի գնահատականը լինում է երկու տեսակ` դրական և բացասական։ Այս մոտեցման թերություններից մեկը այն է, որ փաստաթղթի բովանդակությունը միշտ չէ, որ բացասական կամ դրական է։


=== Դասակարգումը բազմաչափ համակարգում ===
Կարելի է փաստաթղթում առկա նյութը դասակարգել բազմաչափ համակարգում ևս, որն ընդունված է անել Pang և Snyder  համակարգերում։ Snyder կատարեց հետազոտություն ռեստորանների մասին, որի արդյունքում ռեստորանները գնահատվում էին սննդի և մթնոլորտի համար հինգ բալլանոց համակարգով ։


=== Գնահատման համակարգեր ===
Դասակարգման ալյ տեսակ է համարվում գնահատման համակարգը, որտեղ կարծիքը արտահատվում է -10-ից 10 ընկած համակարգում (ամենաբացասականից մինչև ամենադրականը)։ Սկզբում այս մեթոդը կիրառվել է հատուկ գործիքների և ալգորիթմների օգնությամբ։


=== Սուբիեկտիվություն և օբիեկտիվություն ===
Դասակարգման այլ եղանակ է սուբիեկտիվությունը և օբիեկտիվությունը։ Այն փաստաթղթում առկա նյութը բաժանում է երկու հատվածի սուբիեկտիվ հատված, օբիեկտիվ հատված։ Այս դասակարգման եղանակը շատ ավելի բարդ է քան մյուս դասակարգման եղանակները։ Այստեղ ուշադրություն է դարձվում ամեն մի խոսքին և արտահայտությանը։


== Դասակարգման մոտեցումները ==
Համակարգիչը ավտոմատ կերպով անալիզի է ենթարկում փաստաթղթում առկա նյութը մեքենայական ուսուցման տարրերի շնորհիվ, ինչպես օրինակ բառերի խորը վերլուծություն։ Ավելի բարդ մեթոդների շնորհիվ որոշվում է տեքստում առկա տրամադրությունը և նրանում առկա նպատակը։ Դրա համար օգտագործվում են  բառերի միջև առկա քերականական հարաբերությունները։
Բառերի միջև առկա քերականական հարաբերությունները ստացվել են խորը ուսումնասիրությունների շնորհիվ և նրանց կարելի է բաժանել երկու խմբի.

ձեռագիր
ավտոմատ տեքստի անալիզ


=== WordNet-Affect ===
Բազմալեզու նյութերի ճանաչման համար օգտագործվում է WordNet-Affect:


== Արտաքին հղումներ ==
Sentiment analysis
Opinion mining
Multimodal sentiment analysis
Sentiment Analysis and Opinion Mining
enefits of Sentiment Analysis
Challenges of sentiment analysis


== Գրականություն ==
Sentiment Analysis and Opinion Mining
Opinion Mining
Sentiment Analysis An Overview
Fundamentals of sentiment analysis
Sentiment Analysis in Practice Archived 2020-11-27 at the Wayback Machine.


== Տես նաև ==
Обработка естественного языка