Տեքստի էմոցիաների վերլուծություն

Տեքստի Էմոցիաների վերլուծություն  ,  , 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

Տես նաև 
Обработка естественного языка

Հետազոտական մեթոդներ
Հոգելեզվաբանություն