大規模文書データからの意見・感情の自動抽出および分類

从大规模文档数据中自动提取观点和情感并进行分类

• 批准号: 16700132
• 负责人: 高村 大也
• 金额: $ 1.86万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2004
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2004 至 2005
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-16700132/
• 关键词: 感情極性; 感性情報処理; クラスタリング; 半教師付学習; 顔文字; 感情情報処理; EMアルゴリズム; 意見分類; 単語の感情極性

テキストにおける感情を扱う際の第一ステップとしては、単語の感情極性分類(各単語が良い意味か悪い意味かを判定)がある。我々はこの問題に対し、統計物理的アプローチを提案している。まず、辞書、シソーラス(類義語辞典)、コーパスデータを用いて、極性が同じになりやすい単語ペアを抽出する。そしてそれらのペアを連結することにより巨大な語彙ネットワークを構築する。例えば、「良い」と「良好」が類義語関係にあるので、この二単語を結ぶなどの作業を行う。ここで、単語の感情極性を電子スピンの方向とみなし、語彙ネットワークをスピン系とみなして、語彙ネットワークの状態(各スピンがどの方向を向いているか)を計算する。この計算結果を見ることにより、単語の感情極性を自動的に決定する手法を開発した。次に単語から一つレベルを上げて、句の感情極性を考える。つまり、「ノートパソコンが厚い」はネガティブ(悪い意味)だが、「ステーキが厚い」はポジティブ(良い意味)であることを判定したい。我々は、この問題に対し、隠れ変数モデルと呼ばれる、単語のクラスタ(似た単語のグループ)を自動的に発見するような枠組を用いることを提案している。これにより、例えば、厚いことがポジティブであるような名詞が集まったクラスタを自動的に発見することができ、それにより正確な分類が可能になる。このような手法を実現した。また、感情表現や評価表現が現れやすい文脈を自動的に学習していくことにより、表現を分類する手法も提案している。これは、半教師付き学習として有名なEMアルゴリズムを利用することにより実現している。開発手法は、ウェブログデータに対して数値実験を行い、その有効性が示されている。

The first category of emotion is the category of emotion (the meaning of each language is good). I am interested in the topic of statistical physics. The dictionary, the dictionary. A great deal of work is done. For example,"good middle" and "good" are similar semantic relations, such as "good middle" and "good middle". For example, if a word has an emotional polarity, it is calculated in the direction of the word, in the system of the word, and in the state of the word (the direction of each word). The calculation results are shown in the table below, and the emotional polarity of the language is automatically determined. The second sentence is a simple sentence, and the sentence is emotional.つまり、“ノートパソコンが厚い”はネガティブ(悪い意味)だが、“ステーキが厚い”はポジティブ(良い意味)であることを判定したい。I am going to answer this question, and I am going to ask you a number of questions. I am going to ask you a number of questions. I am going to ask you a number of questions. For example, if a noun is set, it may be classified correctly. This is the first time I've seen it. The performance of emotion and evaluation is presented in the context of learning. This is the first time that a teacher has ever studied a subject. The development method is to set up a number of research and development projects in order to improve the efficiency of the project.

项目成果

スピンモデルの感情情報処理への応用

自旋模型在情感信息处理中的应用

• 发表时间: 2005
• 期刊: 言語処理学会第11回年次大会発表論文集
• 作者: 高村大也;乾孝司;奥村学
• 通讯作者: 奥村学

Extracting Semantic Orientations of Words using Spin Model

• DOI: 10.3115/1219840.1219857
• 发表时间: 2005-06
• 作者: Hiroya Takamura;Takashi Inui;M. Okumura

Sentiment Classification Using Word Sub-sequences and Dependency Sub-trees

• DOI: 10.1007/11430919_37
• 发表时间: 2005-05
• 作者: Shotaro Matsumoto;Hiroya Takamura;M. Okumura