感情分析

意味・定義

テキストに含まれる感情や意見（ポジティブ、ネガティブ、中立など）を自動的に判定するNLP技術。

解説

感情分析は、テキストや音声から書き手・話し手の感情を読み取る技術です。ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなどの感情を自動で判定します。 感情分析の基本は、単語や文の感情的な傾向を分析することです。「素晴らしい」「最高」はポジティブ、「最悪」「ひどい」はネガティブと判定します。ただし、文脈も重要です。「この映画は最高に退屈だった」は、「最高」という単語があってもネガティブです。 近年の感情分析は、ディープラーニングを使い、文脈を深く理解します。BERT、GPTなどの言語モデルは、皮肉や比喩も含めて、より正確に感情を判定できます。また、喜び、怒り、悲しみ、恐怖など、細かい感情の分類も可能です。 感情分析は、カスタマーサポート、マーケティング、ブランド監視、SNS分析など、幅広い分野で使われています。

使い方・例文

• "企業は、SNSやレビューサイトの投稿を感情分析して、自社製品の評判を監視します。ネガティブな投稿が急増した場合、問題を早期に発見し、対応できます。例えば、製品の不具合に関する投稿が増えたら、即座に調査と修正を開始します。 カスタマーサポートでは、顧客のメールやチャットの感情を分析します。怒りや不満が検出されたら、優先的に対応したり、経験豊富なオペレーターにエスカレーションしたりします。また、選挙期間中は、SNSの投稿を感情分析して、各候補者への支持や批判の傾向を把握します。"

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