感情分析とは

感情分析は、文章や音声に込められた評価や気持ちを推定する技術です。代表的なのは、商品レビューやSNSの投稿が「肯定的」「否定的」「中立」のどれにあたるかを判定する使い方です。

何を、どの単位で推定するか

推定の対象は、大きく2つに分かれます。

• 極性：評価が肯定的か否定的か。点数で表すこともあります。
• 感情の種類：喜び、怒り、悲しみ、驚きなど。

判定の単位もさまざまです。文書全体で1つの判定をするほか、文ごとに判定したり、「料理はおいしいが、接客は悪い」のように観点（アスペクト）ごとに判定したりします。観点ごとの判定は、アスペクトベース感情分析と呼ばれます。

手法の移り変わり

初期には、語ごとに肯定・否定の点数を付けた辞書（極性辞書）を使い、文中の語の点数を足し合わせる方法がよく使われました。2002年にはPangらが、映画レビューの分類で、ナイーブベイズやSVMなどの機械学習が、人が選んだ手がかり語のリストを使う方法を上回ることを示しました。このころの手法は、BoWの特徴量と分類器を組み合わせたものが中心です。その後、語順や文脈を扱えるニューラルネットワークが使われるようになりました。現在は、BERTなどの事前学習済みモデルを、ラベル付きのデータでファインチューニングする方法が広く使われています。

難しさ

「悪くない」のような否定や、「さすが、期待を裏切らない遅さだ」のような皮肉は、語だけを見ると判定を誤りやすい表現です。また「予想できない」は、映画の展開についてなら肯定的ですが、機械の動きについてなら否定的です。このように、同じ表現でも対象によって評価の向きが変わります。

音声での感情分析

シラバスでは、音声処理の項目にも感情分析が含まれています。音声では、話の内容に加えて、声の高さ、大きさ、話す速さなどの特徴も手がかりにします。コールセンターでの応対の分析などに使われます。