感情分析
感情分析の基本的なタスクの1つは、与えられたテキストの極性(polarity)を、文書、文、または特徴/側面のレベルで決定することである。つまり、文書、文、またはエンティティ(実体)の特徴/側面で表現された意見が、肯定的(positive)、否定的(negative)、または中立的(neutral)かどうかを分類する作業である。「極性を超えた」高度な感情分類では、たとえば、喜び、怒り、嫌悪、悲しみ、恐怖、驚きなどの感情状態も考慮する。
感情分析以前には、文中のパターンを数値化することで洞察を与えた General Inquirer や、それとは別に、言語行動に基づいて人の心理状態(英語版)を分析する心理学研究などの方法があった。
その後、VolcaniとFogelが特許を取得した方法は、特に感情に焦点を当て、さまざまな感情尺度でテキスト内の個々の単語やフレーズ(熟語、言い回し)を識別した。彼らの研究に基づいて開発されたEffectCheckというシステムは、各尺度において感情喚起のレベルを増減させるために使用できる同義語を提示する。
その後の多くの取り組みはあまり洗練されておらず、感情を肯定的と否定的を両極に配した極性尺度で表現していた。たとえば、TurneyとPangは、それぞれ製品レビュー(英語版)と映画レビューの極性を文書レベルで検出するために異なる方法を適用した。しかし、PangとSnyderらのように、文書の極性を多方向スケールで分類しようとする試みもあった。たとえばPangとLeeは、映画レビューを肯定的か否定的かのいずれかに分類するという基本的なタスクを拡張し、3つ星または4つ星スケールでの星評価を予測しfた。
特徴や側面に基づく感情分析は、携帯電話やデジタルカメラなど製品や、銀行などサービスなどの、実体が持つさまざまな特徴や側面に対して表明された意見や感情を特定して分析するものである。ここで、特徴(feature)や側面(aspect)とは、たとえば携帯電話の画面、カメラの画質、レストランのサービスなど、実体が備え持つ属性や構成要素のことである。この方法の利点は、関心のある対象についてのニュアンス(微妙な差違)を捉えることができることである。たとえば、あるホテルは便利な立地だが食事は平凡であるなど、異なる特徴によって異なる感情反応が引き出されることがある。このような分析には、関連する実体の識別、その特徴/側面の抽出、それぞれの特徴/側面について表明された意見が肯定、否定、中立かどうかの判断など、いくつかの下位問題が含まれる。特徴の自動識別は、構文解析、トピックモデリング(英語版)、ディープラーニング(深層学習)などによって行われる。このレベルの感情分析の詳細については、Liuの論文で議論されている。
さらに、テキストの感情の解釈に関する人間どうしの意見の相違は、コンピュータにとってこの作業がいかに難しいかを表している。さらにテキストの長さが短いほど、その難しさが増してくる。
Twitterは短い文字列のために難しいが、マイクロブログ上の感情分析により、政治的感情の有効なオンライン指標となることが実証された。ツイートの政治的感情は、政党や政治家の政治的立場と密接に対応しており、Twitterメッセージの内容がオフラインの政治情勢を反映していることが示唆される。さらに、Twitterの感情分析は、医薬品の副作用や人間の生殖サイクルなど、公衆衛生に関する問題や背後にある世界的な世相を捉えられるのに有効であることが立証されている。
感情分析は、ソーシャルメディアや製品レビューなど、著者が明示的に意見を表明する領域(「この映画は素晴らしい」)で広く利用されているが、感情が暗黙的または間接的に現れる他の領域に対する堅牢な手法が近年になって開発された。たとえば、ニュース記事では、ジャーナリズムの客観性が期待されるため、ジャーナリストは情報の極性を直接述べるのではなく、行動や出来事を説明することがよくある。辞書や表面的な機械学習機能を用いた従来の手法では、「行間の意味」を捉えることができなかったが、最近、研究者は、ニュース記事の感情を分析できるディープラーニングに基づく手法とデータセットを提案した。
感情分析(かんじょうぶんせき、英: sentiment analysis)は、オピニオンマイニング(英: opinion mining)や感情AI(英: emotion AI)とも呼ばれ、自然言語処理、テキスト解析、計算言語学、バイオメトリクス (en:英語版) などを使用して、感情状態や主観的情報を体系的に識別、抽出、定量化、探究する技術である。感情分析は、マーケティングから顧客サービス、臨床医学に至るまで、さまざまな用途で、レビュー(英語版)やアンケート回答などの顧客の声、オンラインメディアやソーシャルメディアのコンテンツ、ヘルスケア情報などの分析に利用されている。RoBERTaのような深層言語モデルの登場により、たとえば記者が暗黙のうちに感情を表現することが多いニューステキストなど、より困難なデータ領域も分析できるようになった。
Snyderは、レストランのレビューを詳細に分析し、料理や雰囲気など、与えられたレストランのさまざまな側面に対する評価を5つ星スケールで予測した。
2004年、アメリカ人工知能学会(AAAI)スプリングシンポジウムで、テキストにおける情動、魅力、主観性、感情に関する体系的な計算研究のために、学習・語彙・知識ベースなどのさまざまな手法を統合する第一歩が踏み出された。そこでは、言語学者、コンピュータ科学者、その他の関心を持つ研究者が互いの関心領域を調整し、共有タスクやベンチマーク用データセットを提案した。
多くの統計的分類法は、中立的なテキストが二値分類器の境界近くに位置するという前提で中立クラスを無視しているが、あらゆる極性問題と同様に、3つのカテゴリを識別する必要があることを示唆する研究者もいる。最大エントロピー(英語版)やサポートベクターマシン(SVM)などの特定の分類器では、中立クラスを組み込むことで、分類精度が全体的に向上することが実証されている。中立クラスを組み込む仕組みとして2つの方法がある。アルゴリズムが最初に中立的な言葉を特定し、フィルタで除外して、残りのテキストを肯定的な感情と否定的な感情の観点から評価する方法と、1つのステップで3方向の分類システムを構築する方法である。この2番目の方法では、多くの場合、すべてのカテゴリに対する確率分布を推定する(たとえば、NLTK(英語版)で実装されている単純ベイズ分類器による)。中立クラスを含めるかどうか、またどのように含めるかは、データの性質に依存する。
感情分析の目的と課題は、いくつかの簡単な例で説明することができる。