感情分析
さまざまなオープンソースのソフトウェアツールや、無償/有償の感情分析ツールは、機械学習、統計、自然言語処理の技術を使用して、ウェブページ、オンラインニュース、インターネット上のディスカッショングループ、オンラインレビュー、ウェブブログ、ソーシャルメディアなど、大規模テキストに対する感情分析を自動化する。一方、知識ベースシステムは、一般公開されているリソースから、自然言語の概念に関連する意味情報や感情情報を抽出し、システムが感情的な常識推論(英語版)を行うことを可能にする。感情分析は、画像や動画などのビジュアルコンテンツにも適用できる(マルチモーダル感情分析(英語版)を参照)。この分野の最初の手法として、ビジュアルコンテンツの形容詞-名詞ペア表現を利用した SentiBank がある。さらに、ほとんどの感情分類手法では、文脈や文法だけでなく語順さえも無視するバッグオブワード(英語版)モデルに依存している。単語がより長いフレーズの意味を構成する方法に基づいて感情を分析する手法は、注釈に伴う追加作業が発生するが、より良い結果を示している。
感情分析では、自動システムが個々のコメント投稿者の過去の傾向やその理由を分析することができず、表現された感情を誤って分類することが多いため、人間による分析工程が必要である。人間が正しく分類したコメントのうち、約23%が自動システムと異なる。しかし、人間はお互い異なる意見を持ち、人間どうしの合意は、自動化された感情分類器が最終的に到達できる上限を規定すると主張する研究者もいる。
感情分析における既存の手法には、知識ベース技術、統計的手法、ハイブリッド手法の3つの主要カテゴリがある。知識ベース技術は、幸せ(happy)、悲しい(sad)、恐い(fraid)、退屈(bored)などの感情語の明確な存在に基づいて、テキストを感情カテゴリに分類する。知識ベースの中には、決まりきった感情語を列挙するだけでなく、任意の単語に特定の感情との「親和性」を付与するものもある。統計的手法では、潜在意味解析、サポートベクターマシン、バッグオブワード(英語版)、意味的指向の自己相互情報量、意味空間(英語版)モデルや単語埋め込みモデル、ディープラーニング(深層学習)などの機械学習要素を使用する。より高度な手法では、単語の文法的関係を利用して文脈の中で意見を掘り下げ、感情の保有者(その感情状態の持ち主)とその対象(その感情が感じられる実体)を特定し、発言者が述べた意見から特徴を得ようとする。文法的な依存関係は、テキストを詳細に構文解析することで得られる。ハイブリッド手法は、機械学習と、オントロジーや意味ネットワークなどの知識表現要素の両方を組み合わせ、他の概念に暗黙的にリンクする概念など、意味の微妙な表現を検出する。
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。
感動や感情は、本質的に主観的なものである。文書、文、あるいは特徴/側面のいずれのレベルであっても、与えられたテキストに表現される感動や感情がどの程度の強度を示すかは一件一件異なる。しかし、感動や感情だけを予測しても、必ずしもメッセージを包括的に理解できるとは限らない。感動や感情の強度や水準(例:「良い」対「すばらしい」)は、1つのクラス内の正確な感性を理解する上でしばしば重要な役割を果たす。これらに対応するため、一部の手法では出力を組み合わせたスタックアンサンブル法を採用し、畳み込み型ニューラルネットワーク、長期短期記憶ネットワーク、およびゲート付き回帰型ユニットに基づく深層学習モデルを組み込み、感動と感情の強度を予測している。