문장·단어 단위의 평가 분석은 무엇입니까

평가분석(Sentiment Analysis)은 글에서 저자가 긍정적인 감정을 갖고 있는지, 부정적인 감정을 갖고 있는지를 분류한 질문이다.SNS 기고문에서 상품의 평가를 모니터링하는 등 상업성이 쉽고 분류 문제가 공식화되기 쉽다는 등의 이유로 2000년 초부터 시행1돼 현재는 자연어의 정상급 회의에서도 하나의 분야로 출범2했다.
그렇다면 평가 분석에 관해서는 최근 몇 년 동안 단순한positive/소극적인 2치 분류를 넘어 관점(맛은 맛있지만 가격은 비싸다)을 가지고 감정, 다언어, 임무를 더욱 상세하게 분류하는 데 점점 어려워지는 방향에서 계속 발전3하고 있다.그런 고난도의 평가 분석에는 Sub-document level sentiment analysis4라는 임무가 있다.이 임무에서 예를 들어 트위터 투고 단위의 양전자뿐만 아니라 각 문장의 양전자도 분류한다.이렇게 되면 플러스와 마이너스 필름에 쓰인 부분을 관건점으로 뽑거나 찬반 두 가지 의견이 적힌 문서에서 쌍방의 의견을 추출할 수 있다.
이 글은 문장과 단어를 단위로 평가 분석할 때 사용하는 데이터 집합을 총결하였다.

문장과 단어 단위의 평가 분석 데이터 집합

데이터 세트 이름
데이터 수
데이터 소스
성형 입도
전체 평론의 정판
관점을 가지다
SST
10662 문
영화 평론 사이트
어구
Yes
No
Lazaridou et al.
투고
호텔 평론
문장.
No
Yes
Täckström et al.
294발언(836구)
상품 평론
문장.
Yes
No
HATDOC
100 기고(1662문)
오디오 서평
문장.
Yes
Yes

Stanford Sentiment Treebank

가장 유명한 평가 분석 데이터 집합 중 하나.Stanford Parrser에서 문장을 해석하는 각 구문에는 플러스와 마이너스 필름이 있습니다.


각 부분의 나무는 다섯 개의 차원의 양과 음 필름이 있다
다른 문장과 독립적으로 정판을 편성하다
※ 이미지 참조자논문
공식 페이지 .웹 사이트직접 다운로드 외에도python 등에서 직접 다운로드공구.할 수 있다.모의 기준은 논문에 언급되어 있다.

Lazaridou et al.

호텔 평론의 관점 + 문장 단위(엄밀히 말하면 담화 구조 단위)의 모방.
자세한 내용은 논문에 기재되어 있다.작성자 페이지에서 데이터를 입력할 수 있습니다다운로드.

Täckström et al.

아마존의 상품 리뷰를 겨냥해 정품 데이터세트를 글 단위로 뿌렸다.이름은'positive ','negative','neutral '외에도' not related '라는 특수 탭을 정의합니다.
다운로드 페이지 .변형 등논문을 설명했다.

HATDOC

오디오 서평 데이터 세트.다른 데이터와 달리 투고 전체의 플러스 마이너스 필름을 판단할 때 어떤 기준으로 개편했는지(SST와 정반대의 생각).
공식 사이트 다운로드뿐 아니라 시각화 도구도 공개했다.모방 기준 등을 설명한다논문.

BeerAdvocate

맥주에 대한 평론 문장 단위의 시뮬레이션.아직 공개가 안 된 것 같아요. .같은 데이터 집합에 rateber가 있지만 이것도 공개되지 않았다.
Quora, "What is the history of Sentiment Analysis?"   ↩
ACL PC Chair Blog, "Accepted Papers, Demonstrations and TACL Articles for ACL 2017"   ↩
SemEval-2017 Task 4, Sentiment Analysis in Twitter   ↩
실제로'Sub-document level sentiment analysis'라고 부르는 사람은 드물다.평가된 단위를 사용해'센스 level sentiment analysis'또는'Phrase level sentiment analysis'로 불린다.일반적으로'Fined-grained sentiment analysis'로 불리는 경우가 많은데, 이 역시 관점 평가 분석을 포함하고 있기 때문에 본 보도에서 차이가 있다.  ↩