アスペクトベースの感情分析は，文中の複数のアスペクト語に対する感情極性を特定するタスクである．近年の研究では極性の推定をするために係り受け木を用いてアスペクト語に対するオピニオン語を特定する手法が提案されているが，この手法は英語においてのみ実験されており，日本語における研究では，係り受け木を用いたものはない．そこで本研究では，日本語において係り受け木を用いてアスペクトベースの感情分析を行う手法を提案する．日本語データセットでの感情分析実験により，我々の提案手法が既存の手法よりも優れていることを示す．

アスペクトベースの感情分析は，文中の複数のアスペクト語に対する感情極性を特定するタスクである[1]．例えば「この店のメニューは限られているが，料理は素晴らしい．」という文を考える．この文には2つのアスペクト語「メニュー」と「料理」が含まれており，それぞれの感情極性は「negative」と「positive」となる．一般に，アスペクトベースの感情分析は特定の文とそのアスペクト語に対する感情極性を予測するものとして定式化される．また，感情極性を予測するためには，アスペクト語に対するオピニオン語を正確に特定することが重要である．先の例でいえば，「メニュー」に対しては「限られている」が，「料理」に対しては「素晴らしい」というオピニオン語が対応しており，オピニオン語を特定することでアスペクト語に対する感情極性を推定することが容易になる．近年の研究では，係り受け木を利用してグラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCN)[2]を構築することでオピニオン語を効果的に特定する手法が提案され，成果を上げている[3],[4]．しかしこの手法は英語においてのみ実験されており，日本語での実験は行われていない．そこで本研究では，日本語において係り受け木を用いてアスペクトベースの感情分析を行う手法を提案する．我々の研究の主な貢献は以下の通りである．•日本語において係り受け木を用いてアスペクトベースの感情分析を行う手法を提案した．•日本語で作成されたデータセットでの実験により，提案手法が既存の手法を上回る性能を示し，本モデルの有効性を示した．