===== 肯否分析 =====
=== 肯否分析とは ===
テキストに書かれている内容が肯定的なのか否定的なのかを分析すること。ポジネガ判定（ネガポジ判定）、極性判定などとも呼ばれる。
英語では Sentiment Analysis。[[:分類]]のページも参照。

具体的には下記のいずれかを行う場合が多い。

  * 肯否を二値分類（識別）する
  * 肯定度を数値で出力する
  * 肯否の分布状況を可視化する

対象は製品やサービスに対するレビュー（口コミ、クチコミ）が多く、この場合は評判分析とも呼ばれる。
また、書き手の感情を推測することもあるが、これは[[テキストマイニング:感情分析]]として別のページにした。

=== ツール ===
^ oseti|https://github.com/ikegami-yukino/oseti|
^ bert-base-japanese-sentiment|https://huggingface.co/daigo/bert-base-japanese-sentiment|

  * 2021-01-02 | [[https://note.com/npaka/n/n3c7722d2e4bc|osetiによる日本語の感情分析]]
  * 2019-10-17 | [[https://qiita.com/yusuke_astro/items/dc38802b81f348189a98|メンヘラがツイートを形態素解析して気分の波を調べた結果www]]

=== データセット ===
  * 2021-01-18 | [[https://github.com/ku-nlp/AnnotatedFKCCorpus#annotated-fkc-corpus|Annotated FKC Corpus]] - a Japanese text corpus that consists of Fuman (complaints) documents with various linguistic annotations.
  * 2020-10-15 | [[https://github.com/megagonlabs/ebe-dataset#evidence-based-explanation-dataset|Evidence-based Explanation Dataset]] - 曖昧な要求に対する根拠を説明するための日本語データセット
  * 2020-10-15 | [[https://github.com/megagonlabs/jrte-corpus#japanese-realistic-textual-entailment-corpus|Japanese Realistic Textual Entailment Corpus]] - sentences with sentiment polarity labels and labels whether the text is hotel reputation or not
  * 2020-07-09 | [[https://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/2007/09/news023.html|Large Movie Review：IMDb映画レビューコメントの「肯定的／否定的」感情分析用データセット]]

=== 辞書 ===
  * 2019-12-07 | [[https://qiita.com/g-k/items/1b7c765fa6520297ca7c|感情分析に用いる極性辞書を自動生成する]]
  * 2018-10-12 | [[https://www.nam.co.jp/market/column/quantstopics/2018/181012.html|AIによるテキスト情報の解析（極性辞書の作成編）]]
  * [[http://www.db.info.gifu-u.ac.jp/data/Data_5d832973308d57446583ed9f|Twitter日本語評判分析データセット]]
  * [[テキストマイニング:肯否分析:日本語評価極性辞書]] 
  * [[http://www.syncha.org/evaluative_expressions.html|評価値表現辞書]]
  * [[http://www.lr.pi.titech.ac.jp/~takamura/pndic_ja.html|単語感情極性対応表]]
  * [[https://github.com/chakki-works/chABSA-dataset#chabsa-dataset|chABSA-dataset]] - a Aspect-Based Sentiment Analysis dataset 
    * (参考記事) [[https://sinyblog.com/deaplearning/chabsa-dataset/?utm_source=ReviveOldPost&utm_medium=social&utm_campaign=ReviveOldPost|自然言語処理の日本語用データセット【chABSA-dataset】]]
    * 2022-09-24 | [[https://zenn.dev/robes/articles/a7ba6e172f3a14|【自然言語処理】【感情分析】chABSA-datasetを扱いやすいように整形する]]
  * [[http://www.nlp.mibel.cs.tsukuba.ac.jp/~inui/SA/links.html|Sentiment Analysis - links]]

=== 記事 ===
  * 2023-04-10 | [[https://qiita.com/hokkey621/items/8d8c0e0fe072a6b40fed|自然言語処理を用いたAmazonレビューの分類（BERT編）]]
  * 2023-03-01 | [[https://dev.classmethod.jp/articles/contact-lens-for-amazon-connect-sentiment-analysis/|Contact Lens for Amazon Connectの感情分析は、どのような言葉がポジティブ、ネガティブと判断されるか調査してみた]]
  * 2022-11-18 | [[https://qiita.com/fY9pFc4W1I8uoa0/items/bff36429e8df01637e8f|AIで文章から感情分析するアプリの作成]]
  * 2022-09-22 | [[https://dev.classmethod.jp/articles/huggingface-jp-text-classification/|Hugging Faceを使って事前学習モデルを日本語の感情分析用にファインチューニングしてみた]]
  * 2022-06-12 | [[https://resanaplaza.com/2022/06/12/%E3%80%90%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E3%80%91python%E3%81%A8bert%E3%81%A7%E6%84%9F%E6%83%85%E5%88%86%E6%9E%90%E3%81%97%E3%82%88%E3%81%86%E3%82%88%EF%BC%81/|【実践】PythonとBERTで感情分析しようよ！]]
  * 2022-06-08 | [[https://www.cloudnotes.tech/entry/polka_bert|ポルカドットスティングレイの歌詞データをPythonで感情分析してみた -BERT日本語モデル‐]]
  * 2022-06-04 | [[https://resanaplaza.com/2022/06/04/__trashed-2/|【実践】Pythonとjanomeで感情分析しようよ！]]
  * 2022-06-04 | [[https://axross-recipe.com/recipes/463|BERTを用いたネガポジ分類モデルの実装]]
  * 2022-05-23 | [[https://tensorflow.classcat.com/2022/05/23/keras-2-examples-nlp-active-learning-review-classification/|Keras 2 : examples : 自然言語処理 – アクティブラーニングによるレビュー分類]]
  * 2022-04-27 | [[https://leadinge.co.jp/rd/2022/04/27/1888/|Twitterにおける感情分析]]
  * 2022-01-13 | [[https://qiita.com/Blaster36/items/0875960a028ecc5c43c0|ニュース記事の感情分析（ネガポジ判定ないし極性判定とも）]]
  * 2021-12-29 | [[https://qiita.com/hima2b4/items/1bf18f88897ddf2c4715|Excelに整理した「アンケート自由記述」を分析しよう！（その4）〜感情分析編〜]]
  * 2021-12-27 | [[https://zenn.dev/ken_11/articles/8f37dea8f93221|日本語文章の感情分析APIをつくる]]
  * 2021-11-09 | (動画) [[https://www.youtube.com/watch?v=K8qjOqHIeO8|自然言語処理を用いたレビュー分析]]
  * 2021-05-29 | [[https://jupyterbook.hnishi.com/language-models/easy_try_sentiment_analysis.html|Python で日本語文章の感情分析を簡単に試す (with google colab)]]
  * 2021-02-09 | [[https://dsf-kotaro.hatenablog.com/entry/2021/02/09/220719|自然言語処理で、レビューの識別やってみた！【図解速習DeepLearning】#012]]
  * 2021-01-03 | [[https://qiita.com/y_itoh/items/8e63334058659fe2b4d3|3. Pythonによる自然言語処理　5-3. 日本語文の感情値分析［単語感情極性値対応表］]]
  * 2020-12-27 | [[https://qiita.com/akpy11/items/35a9636be409baffea92|「あまり強い言葉を遣うなよ」を定量化する（BLEACHで始める感情分析）]]
  * 2020-12-13 | [[https://qiita.com/donaldchi/items/76a107fb4493490afa9e|BERTベース多言語感情分析モデル: LCF-ATEPC]] - [[言語モデル:bert]]
  * 2020-12-07 | [[https://www.forcia.com/blog/001544.html|EC サイトを取り巻く自然言語処理事情]] - [[:分類]]
  * 2020-11-12 | [[https://monkeylearn.com/sentiment-analysis/|Sentiment Analysis: A Definitive Guide]]
  * 2020-11-04 | [[https://self-development.info/%e6%a9%9f%e6%a2%b0%e5%ad%a6%e7%bf%92%e3%81%a7%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e9%87%8f%e3%82%929%e5%80%8d%e3%81%ab%e3%81%97%e3%81%a6%e5%88%86%e6%9e%90%e3%81%97%e7%9b%b4%e3%81%97%e3%81%9f%e7%b5%90%e6%9e%9c/|機械学習でデータ量を9倍にして分析し直した結果・・・【感情分析】]]
  * 2020-09-28 | [[https://qiita.com/sugspi/items/221479aeae04d85e4b90|huggingface/transformersの学習済みモデルとpipelineによる感情分析]]
  * 2020-09-11 | [[https://software-data-mining.com/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86%E6%8A%80%E6%B3%95bert%E3%82%88%E3%82%8B%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%86%E3%83%B3%E3%83%84%E5%95%86%E5%93%81%E3%81%AE%E3%83%AC%E3%83%93%E3%83%A5/|自然言語処理技法BERTよるコンテンツ商品のレビューデータに基づくユーザーの感情分析]] - [[言語モデル:bert]]
  * 2020-08-29 | [[https://self-development.info/bert%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E6%97%A5%E6%9C%AC%E8%AA%9E%E3%81%AE%E6%84%9F%E6%83%85%E5%88%86%E6%9E%90%E3%80%90%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%83%94%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%97%E3%81%9Famazon/|BERTによる日本語の感情分析【スクレイピングしたAmazonレビューが元データ】]] - [[言語モデル:bert]]
  * 2020-08-28 | [[https://qiita.com/toshiyuki_tsutsui/items/604f92dbe6e20a18a17e|【自然言語処理】感情分析の進め方＆ハマりやすいポイント]] - Qiita
  * 2020-08-26 | [[https://self-development.info/amazon%E3%83%AC%E3%83%93%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%92%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%83%81%E3%83%A1%E3%83%B3%E3%83%88%E5%88%86%E6%9E%90%EF%BC%88%E6%84%9F%E6%83%85%E5%88%86%E6%9E%90%EF%BC%89%E3%81%99%E3%82%8B/|Amazonレビューをセンチメント分析（感情分析）する【Python】]]
  * 2020-08-12 | [[https://qiita.com/mshr_nkmr_ai/items/8a8a3eeba58386e0e683|自然言語処理で感情分析！レビューテキストから評価を予測してみた]] - Qiita
  * 2020-06-23 | [[https://qiita.com/namakemono/items/4c779c9898028fc36ff3|BERTで日本語テキストの感情分析(Tensorflow版)]] - [[:transformers]], [[言語モデル:bert]], [[環境:tensorflow]] - Qiita
  * 2020-06-16 | [[https://data.nifcloud.com/blog/natural-language-processing_evaluation-analysis/|自然言語処理による評判分析の実現]]
  * 2020-05-18 | [[https://www.keywalker.co.jp/blog/bert-for-engineer.html|自然言語処理モデル「BERT」を用いたECサイトレビューデータの感情分析（エンジニア向け）]] - [[言語モデル:bert]]
  * 2020-05-12 | [[https://qiita.com/tomoino/items/859c34823367aa9cbd13|自然言語処理の力で世の中から暗いサイトを駆逐するChrome拡張を作った]]
  * 2020-04-10 | [[https://note.com/okonomiyaki011/n/ne361a09d607e|テキストの感情分析]]
  * 2019-10-27 | [[https://qiita.com/g-k/items/e49f68d7e2fed6e300ea|感情分析でニュース記事のネガポジ度合いをスコア化する]]
  * 2019-10-09 | [[https://qiita.com/yukinoi/items/46aa016d83bb0e64f598|日本語評価極性辞書を利用したPython用Sentiment Analysisライブラリ oseti を公開しました]]
  * 2017-08-22 | [[https://qiita.com/rmecab/items/b1a55a0e3a0a8637a461|R+RMeCabで感情分析]] - [[形態素解析:mecab:rmecab]]
  * 2017-05-07 | [[https://blog.statsbeginner.net/entry/2017/05/07/091435|【Python】MeCabと極性辞書を使ったツイートの感情分析入門]]