⑤ ディープラーニングの応用例／ 27. 自然言語処理

感情分析とは

感情分析とは、テキストや音声から感情を推定するタスクです。テキストではポジティブ・ネガティブなどの感情極性を、音声では話者の感情状態を推定します。

この用語はG検定シラバスの「27. 自然言語処理」に含まれます。章全体の用語は用語解説⑤（全133語）にまとまっています。

文章や音声から「どんな感情か」を推定するタスクです。

テキストからの感情分析

推定する対象は2種類あります。

レビュー分析、SNS解析、顧客満足度調査などに広く利用されています。

従来はBoWやTF-IDFで特徴量を作り、SVMなどで分類するのが主流でした。

現在はBERTなどの事前学習済み言語モデルをファインチューニングして高精度に分類する手法が主流です。文脈を踏まえられるため、皮肉や否定表現にも対応しやすくなりました。

音声を対象にする場合は、ピッチ（声の高さ）、抑揚、スペクトル特徴量などを手がかりに話者の感情状態を推定します。

同じ言葉でも言い方によって感情は変わるため、テキストだけでは分からない情報を捉えられる点が特徴です。両方を組み合わせるマルチモーダルなアプローチも研究されています。

皮肉、二重否定、文脈依存の表現は判定が難しいことで知られます。「すごいですね（棒）」のような例です。

また評価の対象が複数ある場合（「料理は良いが接客は悪い」）、対象ごとに判定する必要があります。これはアスペクトベース感情分析と呼ばれます。