感情分析
種類 > 主観・客観の識別

主観性分析のタスクは一般に、与えられたテキスト（通常は文・文章）を、客観的または主観的な2つのクラスのいずれかに分類することと定義される。単語やフレーズの主観は文脈に依って変わり、たとえば、人々の意見を引用したニュース記事のように、客観的な文書の中に主観的な文が含まれることもあるため、この作業は極性分類よりも難しい場合がある。さらに、Suが指摘したように、主観性分析の結果は、テキストに注釈する際に使用される「主観性の定義」に依存する。しかし、Pangは、極性分類を行う前に文書から客観的な文を削除することで、成績を向上させることができることを示した。
文や文書に含まれているのが客観的な事実なのか、それも主観的な意見なのかを識別することは、感情分析の新たな側面である。この作業では、構文的特徴や意味的特徴、機械学習を使用する。しかし、事実と意見を識別することは新しく生まれたものではなく、1979年にイェール大学のCarbonellによって発表されている。
客観的という用語は、事実や実際の出来事に基づいた情報を指している。
客観的な文の例：「米国大統領に選出されるには、候補者は35歳に達していなければならない」。
主観的という用語は、客観的な事実に反する情報を指しており、個人的な意見、判断、予測などさまざまな形がある。Quirkらはこれを「個人的言及（private states）」と言及している。次の例では「私たちアメリカ人」という表現があり、個人的言及を反映している。さらに、Liu（2010）が述べているように、これらの意見の対象は、有形の製品から無形の話題まで多岐にわたる。また、Liuは、肯定的意見、中立的意見、否定的意見の3種類の態度を特定している。
主観的な文の例：「私たちアメリカ人は、成熟していて賢明な判断を下せる大統領を選ぶ必要がある」。
この分析は主観性分類問題として分類することができる。
注釈のないテキストから望ましいパターンを探し出すために各クラスが使用する単語やフレーズの集まりは標識として定義されている。主観的表現に特化した別の単語リストが作成されている。これらの指標のリストは、Riloff et al.（2003）が述べているように、言語学者や自然言語処理分野の研究者によって開発されたものである。与えられた表現を測定するためには、抽出ルールの辞書を作成する必要がある。主観認識のための特徴抽出では、長年にわたって、手作業による特徴の収集・整理から自動化された特徴学習へと進歩してきた。現在、自動学習法は教師あり学習と教師なし学習に分けることができる。学術研究者は、注釈付きテキストと注釈なしテキストの両方について、機械学習によるパターン抽出を広く研究してきた。
しかし、表現に関する不変のルールセットを開発することは、研究者が認識しているように、いくつかの課題がある。これらの課題は、テキスト情報の性質に起因しており、次の6つの要因が含まれている。1）比喩表現、2）文体の不一致、3）文脈への依存、4）使用頻度の少ない代表的な語、5）時間的な制約、6）増え続ける量。
比喩表現。テキストに見られる比喩的な表現は、抽出の成績に影響を与える可能性があり、また、比喩はさまざまな形態があるため、誤検出の増加に影響している可能性がある。
文体の不一致。特にインターネットから入手したテキストを扱う場合、テキストデータにはさまざまな形式や様式が含まれる可能性がある。
文脈への依存。前後の文の主観や客観によって分類が変わることがある。
使用回数が少ないものの、ルール作成においては手がかりとなる語（cue words）が存在する。
時間的な制約。テキストデータに含まれる時間的な制約によって、この作業を難しくすることがある。たとえば、研究者グループがニュースの事実を確認したい場合、ニュースが陳腐化するよりも長い期間を設定した交差検証を行う必要がある。
増え続ける量。テキストデータが増え続けるため、研究者が合理的な時間内に作業を完了することは圧倒的に困難になる。
これまでの研究では、主に文書レベルで分類することに焦点が当てられていた。しかし、文書にはさまざまな種類の話題が含まれているため、文書レベルの分類では正確さに欠く傾向がある。ある調査では、客観的表現が支配的と予想されるニュース記事に対して、実際には主観的表現が40%以上含まれていることが明らかになった。
このような課題に取り組むため、研究者は、分類器の有効性は、パターンを学習する精度に依存すると結論付けている。そして、大量の注釈付き学習データで訓練した学習器は、あまり包括的でない主観的特徴で訓練した学習器よりも優れていることが分かっている。しかし、手作業で注釈された文の大規模なデータセットを作成することは、この種の作業を行う上で大きな障害となっている。手作業による注釈が自動学習より好まれない理由は3つある。
理解度のばらつき。手作業による注釈では、言語が曖昧さにより、ある文が主観的か客観的かの判断が、作業者によって異なることがある。
ヒューマンエラー。手作業による注釈は、細心の注意を払い、多大な集中力を要するため、完成させるためにヒューマンエラーが起こる可能性が高い。
時間がかかる。手作業による注釈は、大変な労力と時間を要する。Riloff（1996）は、1人の作業者が160個のテキストを処理するのに8時間かかったと報告している。
前述の要因はすべて、主観的データと客観的データを分類する効率と効果に影響を与える可能性がある。その結果、注釈のないテキストデータから言語パターンを学習するために、2つのブートストラップ法が開発された。どちらの手法も、少数のシードワード（種単語）と注釈のないテキストデータから始める。
1999年にRiloffとJonesが考案したメタ・ブートストラップ法（Meta-Bootstrapping）は2つの段階を持つ。第1段階：あらかじめ定義されたルールに基づいて抽出パターンを作成し、各パターンが持つシードワードの数に基づいて抽出パターンを作成する。第2段階：上位5単語に注目して辞書に追加する。これを繰り返す。
ThelenとRiloffによって開発されたBasilisk法 （Bootstrapping Approach to Semantic Lexicon Induction using Semantic Knowledge）は3つの段階を持つ。 第1段階：抽出パターンを作成する。第2段階：パターンプールから最良のパターンを候補単語プールに移動する。第3段階：上位10単語に着目して辞書に追加する。これを繰り返す。
これらのアルゴリズムは、主観的および客観的な分類を含む作業における自動パターン認識および抽出の必要性を強調するものである。
主観的および客観的な分類器を使用することで、さまざまな自然言語処理のアプリケーションを強化することができる。この分類器の主な利点の1つは、さまざまな業界でデータ駆動型の意思決定プロセスの実践を普及させたことである。Liuによると、主観的／客観的識別のアプリケーションは、ビジネス、広告、スポーツ、および社会科学で実践されている。
オンラインレビューの分類： ビジネス業界では、製品への反応やレビュー、その背景をより深く理解するのに分類器が役立っている。
株価の予測： 金融業界では、ソーシャルメディアやインターネット上のテキスト情報などの補助情報を分類器で処理することで、予測モデルを強化することができる。Dongらが行った日本の株価に関する先行研究では、主観的／客観的モジュールを備えたモデルは、持たないモデルよりも優れた性能を発揮する可能性があることが示されている。
ソーシャルメディアの分析。
学生の反応の分類。
文書の要約： 分類器は、対象に特化したコメントを抽出したり、特定の実体によって表明された意見を収集することができる。
複雑な質問に対する回答： 分類器は、言語で表現された複雑な質問を、主語や目的、焦点を絞った対象を分類することによって分解することができる。Yu et al.（2003）が行った研究では、文や文書レベルでのクラスタリング法を開発して雑観を識別している。
分野別のアプリケーション
電子メール分析： 主観的／客観的な分類器によって、対象となる語句に関連する言語パターンを追跡することで、スパムを検出する。