テキスト感情分析。オピニオンマイニング、傾向分析などとも呼ばれます。簡単に言えば、感情的な色彩を持つ主観的なテキストを分析、処理、要約、および推論するプロセスです。
主観的な情報を含むテキストの感情傾向を判断することで、オンライントレーニングモデルの最適化効果をサポートし、口コミ分析、トピックモニタリング、世論分析の助けになります。
次のコンテンツは、きめ細かい感情的なマルチクラスのラベル付けプロジェクトからの抜粋です。
1.ラベルの分類
感情は3つの主要カテゴリ、11の中間カテゴリ、26のマイナーカテゴリに分類されます。
2.注釈の説明
短い対話データの場合、その時点での各文の話者の感情を特定し、その文に26の感情のサブカテゴリが含まれるかどうかを判断します（含まれている場合）、感情ラベルを1として、反対に0をラベル付けします。
3.注釈の例
会話内容：
A：フィリップ、あなたが受賞したと聞いて本当にうれしいです。おめでとうございます！
注釈の例：
対話内容：
B：ありがとう。ディニシ これは実際に私を驚かせた。つまり、資格のある人がたくさんいます。
注釈の例：
対話内容：
A：そのとおりです。しかし、あなたの仕事は確かに素晴らしく、確かにふさわしいものです。
注釈の例：
対話内容：
B：どうもありがとうございました。ご指名をお待ちしております。あなたはいつも素晴らしい仕事をしてきました。
注釈の例：