**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

* (***e**ntity*, ***f**eature*) — էմոցիայի օբիեկտն է **e** (հեղինակի արտահայտման էությունը) կամ նրա հատկությունները **f** (հատկանիշներ, օբիեկտի մասեր) ,
* ***o**rientation* ,***p**olarity* — էմոցիոնալ գնահատական (հեղինակի էմոցիոնալ դիրքը վերոնիշյալ թեմայի շուրջ),
* ***h**older* — էմոցիայի առարկա (հեղինակը,որին պատկանում է տվյալ կարծիքը),
* ժամանակի այն պահը ***t**ime*, 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:

| էմոցիոնալ գնահատական
  | օրինակ
  |
| --- | --- |
| **Էմոցիա** (emotion)
  |
| **տրամադրություն** (mood) 
  |  |
| **Հատկություն** (trait)
  |  | **Ֆիզիկական վիճակ** (physical state)
  |
| **Արարքներ** (behaviour) 
  |
| **Զգացմունք** (sensation)
  |

Արտաքին հղումներ
----------------

* Sentiment analysis
* Opinion mining
* Multimodal sentiment analysis
* Sentiment Analysis and Opinion Mining Archived 2021-05-10 at the Wayback Machine.
* 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

1. ↑
2. ↑
3. ↑  Bing Liu, 2010, էջ 2
4. ↑  Bing Liu, 2010, էջ 5
5. ↑  Pang, Lee, 2008, էջ 16-17
6. ↑
7. ↑  Bollen,Mao,J.Zeng, 2010
8. ↑  Pang, Lee, 2008
9. ↑
10. ↑  Pang, Lee, 2005
11. 1 2  Snyder, Barzilay, 2007
12. ↑  Thelwall et al, 2010
13. ↑
14. ↑  Turney, 2002, էջ 2-3
15. ↑  Strapparava, 2004, էջ 1083