AI 101
2023年の感情分析のための初心者向けガイド
人間は感情を持つ存在であり、感情、感覚、感情を90%の時間を体験しています。感情分析は、研究者、企業、組織が顧客のフィードバックを理解し、改善すべき分野を特定するために、ますます重要になっています。これにはさまざまな応用がありますが、課題もあります。
感情とは、思惟、見解、態度を指し、これらは感情によって動機付けられ、保持または表現されます。例えば、今日の多くの人々は、感情を表現するためにソーシャルメディアにアクセスします。したがって、テキストマイニングの研究者は、社会的感情分析を使用して世論を理解し、トレンドを予測し、顧客体験を改善するために取り組んでいます。
以下で感情分析について詳しく説明します。
感情分析とは何か?
自然言語処理(NLP)技術を使用して、顧客レビューなどのテキストデータを分析し、テキスト背後の感情を理解し、それを肯定、否定、または中立に分類することを感情分析と呼びます。
オンラインで共有されるテキストデータの量は巨大です。毎日、500万以上のツイートが感情や意見とともに共有されています。組織は、この大量のデータを分析する能力を開発することで、データに基づいた決定を下すことができます。
感情分析には、主に3つの種類があります。
1. マルチモーダル感情分析
マルチモーダル感情分析では、感情を分析するために、ビデオ、オーディオ、テキストなどの複数のデータモードを考慮します。視覚的および聴覚的ヒント such as 顔の表情、声のトーンを考慮することで、幅広い感情スペクトルを提供します。
2. アスペクトベースの感情分析
アスペクトベースの分析では、NLP方法を使用して、製品やサービスの特定のアスペクトまたは機能に関連する感情や意見を分析および抽出します。例えば、レストランのレビューでは、研究者は食事、サービス、雰囲気などに関連する感情を抽出できます。
3. マルチリンガル感情分析
各言語には独自の文法、構文、語彙があります。感情は各言語で異なる方法で表現されます。マルチリンガル感情分析では、分析対象のテキストの感情を抽出するために、各言語を個別にトレーニングします。
感情分析に使用できるツールは?
感情分析では、データ（顧客レビュー、ソーシャルメディア投稿、コメントなど）を収集し、前処理（不要なテキストの削除、トークナイゼーション、POSタグ付け、ステミング/レマティゼーション）を行い、特徴を抽出（モデル化のために単語を数字に変換）し、テキストを肯定、否定、または中立に分類します。
さまざまなPythonライブラリや商用ツールが感情分析のプロセスを容易にします。これは以下のとおりです。
1. Pythonライブラリ
NLTK（自然言語ツールキット）は、感情分析のために広く使用されているテキスト処理ライブラリです。Vader（Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner）やTextBlobなどの他のライブラリは、NLTKの上に構築されています。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、多くのNLPタスクで最先端の結果を達成した強力な言語表現モデルです。
2. 商用ツール
開発者や企業は、さまざまな商用ツールを使用できます。これらのツールはカスタマイズ可能なので、前処理およびモデリング技術を特定のニーズに合わせて調整できます。人気のツールは以下のとおりです。
IBM Watson NLUは、テキスト分析（感情分析など）を支援するクラウドベースのサービスです。複数の言語をサポートし、ディープラーニングを使用して感情を特定します。
GoogleのNatural Language APIは、さまざまなNLPタスクを実行できます。APIはマシンラーニングと事前トレーニング済みモデルを使用して、感情と大きさのスコアを提供します。
感情分析の応用
1. カスタマーエクスペリエンス管理（CEM）
フィードバックやレビューから顧客の感情を抽出して分析し、製品やサービスを改善することをカスタマーエクスペリエンス管理と呼びます。単純に言えば、CEM – 感情分析を使用して – 顧客満足度を高めることができ、顧客満足度が高まると、72%の顧客が他の人とその経験を共有します。
2. ソーシャルメディア分析
約65%の世界人口がソーシャルメディアを使用しています。今日、重大なイベントに関する人々の感情や意見を見つけることができます。研究者は、特定のイベントに関するデータを収集することで世論を評価できます。
例えば、ISISについて西側諸国と東側諸国の人々の見解を比較する研究が行われました。研究結果は、人々がISISを脅威と見なしていることを示しました。
3. 政治分析
ソーシャルメディアの世論を分析することで、政治キャンペーンは強みと弱みを理解し、世論に最も重要な問題に応えることができます。さらに、研究者は、政党や候補者に対する感情を分析することで選挙結果を予測できます。
ツイッターは、投票データと94%の相関関係があるため、選挙を予測する上で非常に一貫性があります。
感情分析の課題
1. 二重性
二重性とは、単語や表現が周囲のコンテキストに基づいて複数の意味を持つことを指します。例えば、単語「sick」は、コンテキストによっては肯定的な意味（「コンサートは最高だった」）または否定的な意味（「私は病気」）を持つことができます。
2. 感情の逆転
テキスト内の感情の逆転を検出することは、感情の逆転を使用して肯定的な単語で否定的な感情を表現したり、その逆を表現したりすることができるため、課題となる場合があります。例えば、「もう1つの会議、なんて最高」は、コンテキストによっては感情の逆転の表現となる可能性があります。
3. データの品質
データのプライバシーとセキュリティに関する懸念がないドメイン固有の高品質のデータを見つけることは、課題となる場合があります。ソーシャルメディアサイトからデータをスクラップすることは、常にグレーゾーンです。Metaは、Facebookの利用規約に違反するFacebook用のスクレイピング拡張機能を作成した2社、BrandTotalとUnimaniaに対して訴訟を起こしました。
4. 絵文字
絵文字は、ソーシャルメディアアプリの会話で感情を表現するために使用されることが増えています。しかし、絵文字の解釈は主観的でコンテキスト依存です。多くの実践者は、テキストから絵文字を削除しますが、場合によってはこれが最適な選択ではない可能性があります。したがって、テキストの感情を包括的に分析することが困難になります。
2023年および以降の感情分析の現状
BERTやGPTなどの大規模言語モデルは、多くのNLPタスクで最先端の結果を達成しています。研究者は、絵文字の埋め込みやマルチヘッドセルフアテンションアーキテクチャを使用して、テキストの絵文字や感情の逆転の課題に対処しています。これらの技術は、時間の経過とともに精度、スケーラビリティ、速度が向上します。
さらにAI関連のコンテンツについては、unite.aiをご覧ください。
