感情分析
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。