ポジネガ分析とは、与えられたテキストにどのような感情特性があるのか(ポジティブな発言が多いのか、ネガティブな発言が多いのかその度合い)を分析することを言います。

 

ポジネガ分析とは

ポジネガ分析とは、与えられたテキストにどのような感情特性があるのか(ポジティブな発言が多いのか、ネガティブな発言が多いのかその度合い)を分析することを言います。最も簡単な方法では、形態素解析によって単語に分割した後、単語の感情極性値(感情極性分類)に従ってスコアを算出し、ポジネガ度合いを算出します。感情極性とは、その単語が良い印象を持つか、悪い印象を持つかを数値で表現したものです。「美しい」「奇麗な」「素敵な」「嬉しい」などはポジティブの極性を、「悪い」「醜い」「汚い」「悲しい」などはネガティブな極性を持ちます。 ただ、この方法では必ずしも正しいポジネガ判定を行うことができません。
例えば、ノートPCの厚みが「薄い」のはポジティブと考えられますが、ステーキの厚みが「薄い」は、ネガティブであると考えられます。また、「ない」のような否定語を伴う場合に極性が逆転することを考慮しなければなりません。 これらの場合には、共起する語の頻度を見るコロケーション分析を併用することになります。

ポジネガ分析では、テキスト集合のポジネガの構成比率を分析したり、各テキストのポジネガ度をスコアリングして傾向把握などを行います。twitterの投稿文からのVOC(顧客の声)解析や、ブログ反響などの解析でポジネガ分析を活用することができます。

ポジネガ解析エンジン

任意の文章群を入力すると、各文章毎に背景にある感情が「ポジティブ」か「ネガティブ」、または「中立」の判定を、文章毎に行います。
アイズファクトリーのポジネガ解析では、複合語技術を活用して「美しくない」のような否定語を伴うものを複合語として捉えて極性解析を行います。

ポジネガ解析概要図

ポジネガ解析出力例図

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