doc2vecで感情分析

Question

doc2veで感情分析ができないかという質問です

単語の極性判別はできると思うのですが
文章の極性判別はできるのでしょうか

自分が調べた感じだと、できなそうだったのですが
できるかどうかわかる方がいらっしゃれば
教えていただけるとありがたいです

Answer 1

文書に出現する単語の極性値が得られているのであれば、いろいろとやり方があると思います。以下に考えられるものを列挙します。
1)平均値を計算する。単語の出現頻度で重み付けする場合はTFIDFを活用
2)極性値群をベクトルと見なし、原点からの距離を計算する。
3)極性値の分布の両端に属する単語数をカウントして比率を計算する。
4)ネガ、ポジをカウントしてエントロピー情報量を計算する。
結果の評価をどうやるかという問題は残りますが、比較的手軽な方法と思います

Answer 2

ツールとして存在していない、という意味では確かにできませんね。やり方自体は色々あります。

安直に思いつくのは、とりあえず「文書」と「感情」が結びついた教師データを手に入れてきて、それを元に文書ベクトルを入力、感情の値を出力とする回帰問題を解くことです。Support Vector Regressionかなにかで処理しちゃえば良いでしょう。まあ、これはできます（結果の良し悪しはともかく）。

あるいは、少なくともPV-DMであれば重み行列上には文書のベクトルと単語のベクトルの重みが存在している訳ですから、ある文書が「嬉しい」と「悲しい」の単語のどちらに近いか、といった演算も一応妥当に行えるはずです（同じ空間上にあると言って良い）。それで出るかどうかはわかりません。

Comments

[kohekoh]

やっぱりそうですか…
ありがとうございます！