感情分析は、感情分類およびインテントマイニングとも呼ばれ、機械が人間の感情的な言語テキストを識別して理解できるようにするテクノロジーです。インターネット技術の発展により、誰もが携帯電話と切り離せないものとなり、あらゆる消費行動、生活とレジャー、食事のレビュー、旅行の決定などをネットワーク接続を通じて共有し、公開することができます。販売業者は、重要なビジネス上の意思決定やマーケティング計画を立てるために、インターネットによって記録された情報も使用します。たとえば、ユーザーのフィードバック情報などの世論監視、肯定的または否定的な情報は消費者の購入傾向に影響を与えるため、販売者はユーザーのニーズを満たすために、より迅速かつ効果的な方法でこの情報を入手したいと考えています。人の心を理解できる機械とは、『X-MEN』のプロフェッサーXのテレパシーやマインドコントロール能力のようなもので、人間の心の奥底から意図を探り、把握したり、良い製品を使うと良い評価を得たり、否定的な評価を受けたりすることができます。理由を判断するためのレビューと、製品の反復と最適化を強化するためのアトリビューション。そして、これらすべては、機械が人間の感情を理解し、人間の意図を理解できるように、機械にデータを教えることと切り離せないものです。この記事では、センチメント分析とは何か、センチメント分析データにラベルを付ける方法、センチメント分析データを取得する方法について簡単に説明します。
感情分析とは何ですか?
感情分析では、特定の単語やフレーズを抽出することで、コンテンツが肯定的か否定的か中立的かを判断できます。感情分析の主な目的は、特定の製品、イベント、キャラクター、または単語に対する視聴者の意見を分析することです。客観的な事実とは対照的に、感情は、特定の主題やトピックについて人がどのように感じているかを説明するために使用される主観的な表現です。「感情」と「気分」は多くの人によって同じ意味で使われていますが、この 2 つの概念には根本的な違いがあります。感情は目標に対するより組織的な性質を意味し、感情は不随意の生理学的反応を表します。テキストでは、感情は 2 つの異なる方法で表現できます。意見が直接表現される明示的な場合 (例: 「このドレスは美しい」)、テキストが意見を暗示する場合 (例: 「私のドレスは去年壊れました。」) 暗黙的な場合もあります。ほとんどの感情分析研究は、検出と分析が容易であるため、明示的な感情に焦点を当てています。センチメントの分析には通常、次の 2 つの側面があります。
- 感情の極性: 感情の方向を分析します。（それはポジティブですか、それともネガティブですか？）
- 感情の激しさ: 感情レベルが高いから低い
感情分析のためにデータに注釈を付けるにはどうすればよいですか?
人工知能ベースの感情分析モデルを通じて、ビデオ内のテキスト、音声、音声などの音声データを理解できます。NLP ラベリング、エンティティ ラベリング、およびテキスト ラベリングは一般的な音声データ ラベリング手法であり、このタイプのデータ ラベリングを通じて、機械が人間の感情を理解し、次の判断でさまざまな人々の感情を分析できるように訓練できます。
感情分析タグ付けプロジェクトを開始するための推奨事項
- プロジェクト憲章と標準を作成する
テキストベースの感情ラベル付けを簡単にします。感情分析プロジェクトの多くには、大量のテキスト アノテーションが含まれます。「コーヒーの味がまずい」などの単純で直接的な明示的なテキストの場合、アノテーターは「ポジティブ」、「ネガティブ」、または中立を直接マークする必要がありますが、複雑な暗黙的なテキストでは基準を設定するのが困難です。 。したがって、「皮肉」や「皮肉」などの複雑な感情の表現に関しては、標準が特に重要であり、プロジェクトのサイクルやデータ配信の品質に直接影響します。
人的エラーを最小限に抑えるために、ラベル付けチームは厳格なトレーニングと評価を受ける必要があります。特に感情分析の場合、正解も不正解もないことが多く、精度を測定することが困難です。アノテーター間の一致を測定するためのコーエンのカッパ (κ)、フライスのカッパ (K)、またはクリッペンドルフのアルファなどの指標を品質の尺度として使用できます。これらの指標を使用して、ラベル付きデータセットとラベル付け標準を分析し、ラベル付けプロセスで遭遇する一連のラベル付けの問題を改善できます。
センチメント分析用のデータを取得する方法
消費者インサイトに対するニーズの高まりにより、センチメント分析と意見マイニングは将来的にも重要な意味を持ち続けるでしょう。この急成長するテクノロジーは、多くの業界に変革をもたらし、顧客エクスペリエンスを向上させる可能性を秘めています。Appen は、感情分析とコンテンツ関連性のラベル付けの分野のトレーニング データ プロバイダーです。アッペンは数十年にわたり言語学の分野に深く関わり、豊富な専門的経験を蓄積してきました。当社のグローバルなクラウドソーシング リソースは 170 か国以上に広がり、235 以上の言語で専門知識をサポートしています。当社は、小売/電子商取引、金融、保険、医療、運輸、その他の業界の多くの企業が NLP プロジェクトを導入して成功するよう支援してきました。私たちは、人間のテキストや音声を理解し、そこから意味を抽出できるインテリジェント システムの構築に役立つトレーニング データを提供します。これは、チャットボット、音声アシスタント、検索の関連性、センチメント分析など、さまざまな AI シナリオに適用できます。