정서 분석 연구 분야의 소개

1. 시작
나는 정서 분석에 흥미를 가지고 조사한 적이 있다.그때는 정서 분석 연구의 동향을 파악하는 데 도움이 되는 논평 논문이었다.이 글은 논문에서 소개한 감상 분석 연구의 각 분야의 개요를 소개한다.

개인 설명을 포함한 간단한 설명만 했기 때문에 자세한 내용을 정확히 알고 싶은 사람.보세요.
2. 정서 분석 연구의 영역
Aspect-based Sentiment Analysis
감지와 대상을 조합하여 분석하다.문장은 여러 측면으로 구성되어 있으며 이와 관련된 여러 가지 감정이 자주 있을 수 있다.예를 들어 "이 배우는 다른 우수한 배우들에 비해 현저히 손색이 있다."만약 이런 글이 있다면'배우'에 대한 부정적인 감정과'배우'에 대한 긍정적인 감정이 있다.분석의 목적은 모든 실체의 감측을 확정하여 이런 상황에 대응하는 것이다.
Multimodal Sentiment Analysis
다중모드 감측 분석.텍스트 이외의 데이터 (모드) 를 사용하여 감측을 분석합니다.
유튜브와 같은 동영상 콘텐츠가 늘고 있어 이들 영상에 포함된 이용자의 감정을 분석해 자사 제품 마케팅에 활용할 것으로 기대하고 있다.다른 모드(소리나 이미지)를 사용하여 사람의 정서를 더욱 정확하게 판단할 수 있으며 아래의 그림의 예시에서 볼 수 있다.
원저 논문
Contextual Sentiment Analysis
상하문에 기초한 감상 분석.예를 들어 상하문에서 사용하는 방법에 따라 대라는 단어는 상반된 감정을 일으킬 수 있다.'큰 집에서 휴가를 보낸다'는 문맥은 긍정적인 감정을,'큰 집을 청소하면 귀찮다'는 문맥은 부정적인 감정을 많이 준다.따라서 상하문을 고려하여 감측을 더욱 적절하게 확정할 수 있다.
상하문 정보는 세션에서도 유용하고 짧은 말을 분류할 때도 현저히 유용하다(아래 그림).대화에서는 과거의 대화를 상하문으로 볼 수 있다.

정서에 영향을 주는 상하문은 전후의 언어뿐만 아니라 발언자의 성격, 문화 배경, 처한 상황, 상식 등도 있다.
예를 들어 주문을 취소할 때 얄미운 사람은'great'라는 단어로 소극적인 감정을 표현할 수 있다.혹은 "지난주부터 태양을 보지 않았다"는 발언자의 감상은 일반적으로 "태양을 오랫동안 보지 않는 것은 소극적인 일"이라는 상식을 통과하면 소극적으로 변한다.
Sentiment Reasoning
정서의 근거(또는 누구의 정서)를 분석하다.예를 들어'영화는 지루하다'와'스텔라는 영화가 지루하다고 생각한다'에서 전자는 발언자의 정서를 나타내고 후자는 발언자의 정서가 아니라 스텔라의 정서를 나타낸다.의견을 진술하는 텍스트를 분석할 때 관심 있는 사람을 이해하는 것이 중요하기 때문에 누구의 정서를 분석하는 것이 중요하다.
한편, 스마트폰 리뷰에'배터리가 너무 빨리 소모돼 마음에 들지 않는다'고 적으면 배터리의 부정적인 감정을 파악하는 것이 중요하지만, 이런 감정을 조성하는 원인을 파악하는 것도 중요하기 때문에 정서와 근거를 분석하는 것이 중요하다.
Domain Adaptation
특정 분야에 적용(그렇다고 생각하지만 연구의 방향성으로서 여러 분야에 적용되는 감상 분석이라고 생각합니다).
감측 분석을 특정 구역에 적용할 때 해당 구역의 학습 데이터를 생성하지만 적용하고자 하는 구역이 많은 상황에서 학습 데이터를 만드는 것은 쉽지 않다.이런 상황에서 여러 구역에 응용할 수 있는 감측 분석이 필요하다.
Multilingual Sentiment Analysis
다언어에 대응하는 감각 분석.대부분의 연구는 영어 데이터 집합을 이용하여 이루어졌지만 소셜네트워크서비스가 보급되면서 다국어 데이터 집합의 사용 상황도 많아지고 다양한 언어를 사용하는 연구도 증가했다.그러나 다양한 언어가 섞인 텍스트를 정서 분석하는 연구는 거의 진행되지 않았다.
Sarcasm Analysis
판단 풍자의 분석.미묘한 어조와 은근한 뜻을 담은 비유적 표현이라 판단하기 어렵다.
Sentiment-Aware Natural Language Generation
심혈을 기울여 문장을 만들다.사람의 교류에서 볼 수 있는 정서적인 문장이 만들어진다.챗봇 등 다양한 애플리케이션을 통해 요구된다.
Bias in Sentiment Analysis Systems
정서 분석의 편차.정서 분석 결과가 엇갈리면 소수파의 감정을 반영하지 못해 적절한 결과를 얻지 못할 수도 있다.예를 들어 위키백과가 학습 데이터로 자주 쓰이지만 여성의 투고는 15% 미만이라는 조사 결과가 나왔다.따라서 위키백과를 학습 데이터로 사용하면 여성의 시각이 과소평가될 수 있다.