文献紹介2014/08/05

長岡技術科学大学自然言語処理研究室

岡田正平

文献情報Ramanathan Narayanan, Bing Liu and AlokChoudharySentiment Analysis of Conditional SentencesIn Proceedings of the 2009 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp 180-189.2009

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概要• 条件付きの文に対する感情解析

e.g.) if your Nokia phone is not good, buy this great Samsung phone

• 条件を表す接続詞や動詞の時制に基づく素性を利用した教師あり学習

• 5つのドメインのテキストを利用した実験にて提案手法の有効性を確認

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背景

背景• 感情解析において，one-technique-fit-all な手法は無い

– 文のタイプごとに異なる手法が必要

• 本論文では条件付きの文を扱う– 普通の感情解析の手法では失敗しやすい– 言語学的な知識を機械学習の素性に利用

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背景条件付き文• 全体の文の8%程度を占める• 大半が条件の接続詞を含んでいる• 条件節と結果節の2節からなる• 感情や評価を表す語を含んでいても，文としては必ずしも意見を表していない（次頁）

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背景例）If some one makes a beautiful and reliable car, I will buy it.

If your Nokia phone is not good, buy this great Samsung phone.

If you want a phone with good voice quality, buy this.

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条件付き文の種類

条件付き文の種類

• 言語学的観点による条件付き文の分類– Zero ~ Third Conditional の4種類

• 条件節と結果節の動詞の時制により自動で分類

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条件付き文の種類Zero Conditional• 事実や，確実に起こることを表す• 条件節，結果節ともに時制は単純現在例）If you heat water, it boils.

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条件付き文の種類First Conditional• 条件節の内容が高確率で起こる• 条件節は単純現在• 結果節は過去か現在で，助動詞をとる例）If the acceleration is good, I will buy it.

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条件付き文の種類Second Conditional• 起こる可能性の低い状況を表す• 条件節の時制は過去• 結果節は過去形の助動詞をとる例）If the cell phone was robust, I would consider buying it.

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条件付き文の種類Third Conditional• 事実に反する状況を表す• 条件節の時制は過去完了• 結果節の時制は現在完了例）If I had bought the a767, I would have hated it.

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条件付き文の種類

※POSは Penn Treebank Project のもの

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条件付き文の感情解析

条件付き文の感情解析

• 製品・サービスの属性に対してpositive / negative / neutral かを判定– 属性はすでに与えられているとする

• 教師あり学習を用いた分類

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条件付き文の感情解析• 3種類の分類戦略

– Clause-based classification• 条件節と結果節それぞれを分類

– Consequent-based classification• 結果節のみを分類

– Whole-sentence-based classification• 文中の属性を分類

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条件付き文の感情解析 | 素性I. 感情を表す語句とその位置II. 感情を表す語の品詞III. 条件の接続詞付近の意見を表さない語

– wondering, thinking, debating 等IV. 条件付き文の種類

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条件付き文の感情解析 | 素性V. 特定の文字の有無

– ?, !VI. 条件の接続詞の種類

– if, even if, unless, only if 等VII. 条件節，結果節の長さVIII.感情を表す語句付近の否定の語

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条件付き文の感情解析 | 素性Whole-sentence-based classification のみ(1) 属性が条件節にあるか結果節にあるか(2) 属性に対する意見の重み

𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤 = �±1𝐷𝑜𝑜𝑜𝑜∈ 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑜𝑠𝑠𝑠

𝑠𝑤𝑠𝑤𝑤𝑠𝑠𝑠𝑠: 感情を表す語 𝐷𝑜𝑜: 属性との距離

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実験

実験 | データ• 5種類のドメインの user forum の文

– Cellphone, Automobile, LCD TV, Audio systems and Medicine

• 計1,378文の条件付き文に人手タグ付け– 1人が属性について– 2人がそれに対する極性について (𝜅 = 0.63)

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実験• 分類にはSVMを利用

– Gaussian カーネル• 10分割交差検定による評価• Two-class classification (positive / negative) と

Three-class classification (positive / negative / neutral) の両方を評価

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実験 | 結果 2-class

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実験 | 結果 2-class

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実験 | 結果 2-class

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実験 | 結果 2-class

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実験 | 結果 2-class

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実験 | 結果 2-class

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実験 | 結果 3-class

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実験 | 結果 3-class

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実験 | 結果 3-class

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実験 | 結果 3-class

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