感情分析
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。
感情分析を行うことの本質的な難しさとは別に、感情分析をレビューやフィードバックに適用する場合、スパムや偏ったレビューという課題にも直面する。これに対し、各レビューの有用性を評価することに重点を置いた研究がなされている。書き方が不十分なレビューやフィードバックは、レコメンダーシステムにとってほとんど役に立たない。さらに、よく書かれているレビューが、特定の製品の販売を妨害するように意図されている場合、レコメンダーシステムにとって有害となる可能性もある。
研究により、ユーザーが生成した長文のテキストと短文のテキストは、異なる扱いをする必要があることが明らかになった。興味深いことに、短文のテキストでは無関係な情報を除外しやすいため、長文よりも有益な場合があるという。長文のテキストを長くしても、テキスト内の特徴や感情の数が比例して増えるとは限らない。
Lamba & Madhusudhanは、今日の図書館利用者の情報ニーズに対応するため、Twitterなどのソーシャルメディアから感情分析の結果を再パッケージ化し、さまざまな形式で利用できる時間ベースの統合化サービスとして新たな方法を紹介した。また、ソーシャルメディアマイニングと感情分析を利用した、図書館の新しいマーケティング方法も提案している。