Տեքստի էմոցիաների վերլուծություն

Տեքստի Էմոցիաների վերլուծություն անգլ.՝ Sentiment analysis, անգլ.՝ Opinion mining , մեթոդների դաս է համակարգչային լեզվաբանության մեջ, որը նախատեսված է բառապաշարի էմոցիոնալ երանգավորումների և հեղինակի էմոցիոնալ գնահատականի` ուղղված որևէ օբիեկտին ավտոմատ հայտաբերման համար։ Տեքստի էմոցիաների վերլուծությունը լայնորեն կիրառվում է հաճախորդի օնլայն հարթակում խոսքը ավտոմատ կերպով վերլուծելու համար։ Ինֆորմատիկայում տեքստի էմոցիաների վերլուծությունը համարվում է խոսքում առկա էմոցիաների անալիզ, որին կարող ենք հանդիպել հսկա քանակությամբ մեծ ինֆորմացիայի (big data) մեջ։ Այս երևույթը հայտնվել է 2000-ական թվականների սկբում և միանգամից մեծ ճանաչում գտել` շնորհիվ սոցիալական ցանցերում (մասնավորապես Twitter-ում) առկա հսկայական տվյալների բազայի։ Նրա հիմնական նպատակն անալիզի ենթարկել հսկա ծավալով ինֆորմացիան, հանել նրանում առկա տարբեր էմոցիաները և վերջում որոշակի վիճակագրություն^[1] ներկայացնել։

Առաջադրանքներ

Հիմնական նպատակը տեքստի էմոցիաների վերլուծության հանդիսանում է տեքստում կարծիքի հայտաբերումը և նրա հատկությունների դուրս բերումը։ Թե ինչ հատկություններ են դրանք, կախված է դրված առաջադրանքից։ Օրինակ` ալանիզի նպատակը կարող է լինել հետազոտել տեքստի հեղինակի կարծիքը։ Կարծիքը^[2] կարող է լինել երկու տեսակ^[3].

անհետևանքային կարծիք,
համեմատություն։

Անհետևանքային կարծիք հանդիսանում է հեղինակի կարծիքը որևէ օբիեկտի մասին։ Պաշտոնական գրելաձևը անհետևանքային կարծիքի ունի հետևյալ տեսքը (e, f, op, h, t)^[4], որտեղ

(entity, feature) — էմոցիայի օբիեկտն է e (հեղինակի արտահայտման էությունը) կամ նրա հատկությունները f (հատկանիշներ, օբիեկտի մասեր) ,
orientation ,polarity — էմոցիոնալ գնահատական (հեղինակի էմոցիոնալ դիրքը վերոնիշյալ թեմայի շուրջ),
holder — էմոցիայի առարկա (հեղինակը,որին պատկանում է տվյալ կարծիքը),
ժամանակի այն պահը time, երբ ասվել է այդ կարծիքը։

Էմոցիոնալ գնահատականի օրինակներ^[5]։

դրական,
բացասական,
նեյտրալ,

Նեյտրալ կարծիքի դեպքում նշանակում է, որ տեքստը չի պարունակում որևիցե էմոցիոնալ^[6] երանգավորում։ Կան նաև էմոցիոնալ այլ գնահատականներ։

Օրինակներ

Ես Փարիզում անցկացրեցի իմ ամենալավ արձակուրդները։
Ես ատում եմ կապույտ գույնը։

Դասակարգման տեսակները

Ժամանակակից տեքստի էմոցիաների վերլուծության մեջ էմոցիաների վերլուծման համար հաճախ օգտագործվում է միաչափ զգացմունքային տարածություններ։ Հայտնի են նաև բազմաչափ տարածությունները^[7]^[8]։

Դասակարգումը երկուական համակարգում

Փաստաթղթի բևեռականությունը կարելի է որոշել երկուական համակարգով^[9]։ Այս դեպքում էմոցիայի գնահատականը լինում է երկու տեսակ` դրական և բացասական։ Այս մոտեցման թերություններից մեկը այն է, որ փաստաթղթի բովանդակությունը միշտ չէ, որ բացասական կամ դրական է։

Դասակարգումը բազմաչափ համակարգում

Կարելի է փաստաթղթում առկա նյութը դասակարգել բազմաչափ համակարգում ևս, որն ընդունված է անել Pang^[10] և Snyder ^[11] համակարգերում։ Snyder կատարեց հետազոտություն ռեստորանների մասին, որի արդյունքում ռեստորանները գնահատվում էին սննդի և մթնոլորտի համար հինգ բալլանոց համակարգով ^[11]։

Գնահատման համակարգեր

Դասակարգման ալյ տեսակ է համարվում գնահատման համակարգը, որտեղ կարծիքը արտահատվում է -10-ից 10 ընկած համակարգում (ամենաբացասականից մինչև ամենադրականը)։ Սկզբում այս մեթոդը կիրառվել է հատուկ գործիքների և ալգորիթմների օգնությամբ^[12]։

Սուբիեկտիվություն և օբիեկտիվություն

Դասակարգման այլ եղանակ է սուբիեկտիվությունը և օբիեկտիվությունը։ Այն փաստաթղթում առկա նյութը բաժանում է երկու հատվածի սուբիեկտիվ հատված, օբիեկտիվ հատված։ Այս դասակարգման եղանակը շատ ավելի բարդ է քան մյուս դասակարգման եղանակները։ Այստեղ ուշադրություն է դարձվում ամեն մի խոսքին և արտահայտությանը։

Դասակարգման մոտեցումները

Համակարգիչը ավտոմատ կերպով անալիզի է ենթարկում փաստաթղթում առկա նյութը մեքենայական ուսուցման^[13] տարրերի շնորհիվ, ինչպես օրինակ բառերի խորը վերլուծություն։ Ավելի բարդ մեթոդների շնորհիվ որոշվում է տեքստում առկա տրամադրությունը և նրանում առկա նպատակը։ Դրա համար օգտագործվում են բառերի միջև առկա քերականական հարաբերությունները^[14]։

Բառերի միջև առկա քերականական հարաբերությունները ստացվել են խորը ուսումնասիրությունների շնորհիվ և նրանց կարելի է բաժանել երկու խմբի.

ձեռագիր
ավտոմատ տեքստի անալիզ

WordNet-Affect

Բազմալեզու նյութերի ճանաչման համար օգտագործվում է WordNet-Affect^[15]:

էմոցիոնալ գնահատական	օրինակ
Էմոցիա (emotion)
տրամադրություն (mood)
Հատկություն (trait)		Ֆիզիկական վիճակ (physical state)
Արարքներ (behaviour)
Զգացմունք (sensation)

Ծանոթագրություններ

Գրականություն

Արտաքին հղումներ

[1] ttps://explorable.com/what-is-statistics

[2] ttps://dictionary.cambridge.org/dictionary/english/opinion

[Bing_Liu—2010——2-3] Bing Liu, 2010, էջ 2

[Bing_Liu—2010——5-4] Bing Liu, 2010, էջ 5

[Pang,_Lee—2008——16-17-5] Pang, Lee, 2008, էջ 16-17

[6] ttps://www.ihhp.com/meaning-of-emotional-intelligence

[Bollen,Mao,J.Zeng—2010——-7] Bollen,Mao,J.Zeng, 2010

[Pang,_Lee—2008——-8] Pang, Lee, 2008

[9] ttps://www.techopedia.com/definition/6199/binary-number

[Pang,_Lee—2005——-10] Pang, Lee, 2005

[Snyder,_Barzilay—2007——-11] 11,0 ^11,1 Snyder, Barzilay, 2007

[Thelwall_et_al—2010——-12] Thelwall et al, 2010

[13] ttps://searchenterpriseai.techtarget.com/definition/machine-learning-ML

[Turney—2002——2-3-14] Turney, 2002, էջ 2-3

[Strapparava—2004——1083-15] Strapparava, 2004, էջ 1083

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]