感情分析の種類と手法

Pythonで学ぶSentiment Analysis

Violeta Misheva

Data Scientist

粒度のレベル

  1. ドキュメントレベル

  2. 文レベル

  3. アスペクトレベル

このスマホのカメラはかなり良いが、バッテリー持ちは残念だ。

Pythonで学ぶSentiment Analysis

感情分析アルゴリズムの種類

  • ルール／辞書ベース

nice:+2, good:+1, terrible: -3 ...

Today was a good day.

  Today: 0, was:0, a:0, good:+1, day:0
  合計バレンス: +1

 

  • 自動／機械学習
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文のバレンスとは？

text = "Today was a good day."

from textblob import TextBlob

my_valence = TextBlob(text)
my_valence.sentiment

Sentiment(polarity=0.7, subjectivity=0.6000000000000001)
Pythonで学ぶSentiment Analysis

自動かルールベースか？

自動／機械学習

  • ラベル付き過去データが必要
  • 学習に時間がかかる場合がある
  • 最新の機械学習モデルは高性能

ルール／辞書ベース

  • 手作業で作成したバレンススコアに依存
  • 文脈により語の極性が変わることがある
  • 高速に処理できる場合が多い
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練習してみましょう！

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