感情分析とは、テキストデータにおける感情的なトーン（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を判断するプロセスです。ソーシャルメディアのモニタリング、顧客フィードバック、市場分析などで使用されるNLPタスクです。
目的
目的は、世論、顧客満足度、社会動向を大規模かつ自動的に把握することです。
重要性
- 企業がブランドの評判を追跡するのに役立ちます。
- 政治および社会科学の研究をサポートします。
- 皮肉や曖昧さによる誤分類のリスク。
- テキスト分類タスクに関連します。
仕組み
- テキストデータを収集して前処理します。
- 感情カテゴリを使用してデータにラベルを付けます。
- 教師あり学習または教師なし学習を使用して ML モデルをトレーニングします。
- 新しいテキスト入力にモデルを適用します。
- 感情の傾向を集約して分析します。
例（実世界）
- 選挙中のTwitter感情分析。
- 製品の改善のために分析された Amazon レビュー。
- 株価予測のために感情を追跡する金融会社。
参考文献 / さらに読む
- Pang & Lee. 「意見マイニングと感情分析」情報検索の基礎とトレンド
- Jurafsky & Martin. 音声言語処理.
- IEEE 感情コンピューティング トランザクション。
- 感情分析ガイド
