自然言語処理の餅屋

https://www.jnlp.org/

ユーザ用ツール

サイト用ツール

現在位置: 自然言語処理の餅屋 » テキストマイニング » 肯否分析
テキストマイニング:肯否分析

差分

このページの2つのバージョン間の差分を表示します。

この比較画面へのリンク

両方とも前のリビジョン前のリビジョン
次のリビジョン		前のリビジョン
テキストマイニング:肯否分析 [2022/04/29 12:50] – ↷ 移動操作に合わせてリンクを書き換えました。 adminテキストマイニング:肯否分析 [2023/06/10 15:13] (現在) – admin
行 1: 行 1:
 ===== 肯否分析 ===== ===== 肯否分析 =====
 === 肯否分析とは === === 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。ネガポジ判定、極性判定などとも呼ばれる。 +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。+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。 具体的には下記のいずれかを行う場合が多い。
行 11: 行 11:
  
 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。 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[[:感情分析]]として別のページにした。+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 === === データセット ===
行 23: 行 30:
   * 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）]]   * 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]]   * [[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]]
-  * [[:日本語評価極性辞書]] +  * [[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.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]]   * [[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    * [[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】]]     * (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]]   * [[http://www.nlp.mibel.cs.tsukuba.ac.jp/~inui/SA/links.html|Sentiment Analysis - links]]
- 
-=== ツール === 
-^oseti|https://github.com/ikegami-yukino/oseti|Dictionary based Sentiment Analysis for Japanese| 
- 
-  * 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]] 
  
 === 記事 === === 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]]   * 2022-04-27 | [[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）]]   * 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）]]
行 45: 行 56:
   * 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]]   * 2021-02-09 | [[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］]]   * 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]]   * 2020-12-13 | [[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]]   * 2020-12-07 | [[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]]
(感想・要望・情報提供)　
.gz · 最終更新: 2022/04/29 12:50 by admin

ページ用ツール

(広告募集)