[論文レビュー] A Classification of Adjectives for Polarity Lexicons Enhancement

Silvia Rodríguez Vázquez, Núria Bel|arXiv (Cornell University)|Mar 8, 2013

Sentiment Analysis and Opinion Mining参考文献 11被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、感情分析の極性辞書を向上させるために、ドメイン依存とドメイン非依存に分類された形容詞を、主観度（一定、混合、非常に主観的）によってさらに細分化するドメイン認識分類を提案する。形容詞の極性がドメインによってどのように変化するかを分析することで、著者らはドメイン固有の極性ラベル付けが感情分類の正確性を顕著に向上させることを示し、静的辞書とは対照的により洗練された代替手法を提供する。

ABSTRACT

Subjective language detection is one of the most important challenges in Sentiment Analysis. Because of the weight and frequency in opinionated texts, adjectives are considered a key piece in the opinion extraction process. These subjective units are more and more frequently collected in polarity lexicons in which they appear annotated with their prior polarity. However, at the moment, any polarity lexicon takes into account prior polarity variations across domains. This paper proves that a majority of adjectives change their prior polarity value depending on the domain. We propose a distinction between domain dependent and domain independent adjectives. Moreover, our analysis led us to propose a further classification related to subjectivity degree: constant, mixed and highly subjective adjectives. Following this classification, polarity values will be a better support for Sentiment Analysis.

研究の動機と目的

• 形容詞のドメイン固有の極性シフトを考慮しない静的極性辞書の限界を解消すること。
• ドメインコンテキストに敏感な形容詞を特定・分類すること。
• 形容詞のドメイン認識極性アノテーションを統合することで、感情分析のパフォーマンスを向上させること。
• 一定、混合、非常に主観的という分類を明確に区別する洗練された分類システムを提案すること。

提案手法

• 極性値（肯定的、否定的、中立的）を複数のドメインの形容詞にアノテートし、極性シフトを検出する。
• 極性がドメインを問わず一貫する（ドメイン非依存）と、ドメインによって変化する（ドメイン依存）に分類する。
• 主観度によってさらに分類する：一定（安定した主観性）、混合（主観性が変動）、非常に主観的（非常に文脈に依存）。
• 複数ドメインのデータセットを用いて、手動および統計的分析を通じて分類の妥当性を検証する。
• 洗練された分類を極性辞書に統合し、より正確な感情分類を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 形容詞の極性は、異なるドメイン間でどのように変化するのか。また、それらの極性はデフォルトの極性からどの程度シフトするのか。
• RQ2 形容詞のうち、どの程度がドメイン依存の極性行動を示し、どの程度がドメイン非依存の極性行動を示すのか。
• RQ3 主観度（一定、混合、非常に主観的）は、ドメイン間での極性安定性とどの程度相関するのか。
• RQ4 形容詞のドメイン認識分類は、感情分析システムのパフォーマンスを向上させることができるか。

主な発見

• 大多数の形容詞がドメイン依存の極性を示しており、文脈やドメインに応じてその感情価値が変化することがわかった。
• ドメイン非依存形容詞はドメインをまたいで極性が比較的安定している一方、ドメイン依存形容詞は顕著な極性シフトを示した。
• 一定、混合、非常に主観的という分類により、ドメイン間での主観性行動の明確なパターンが明らかになった。
• 提案された分類により、辞書内での文脈に応じた極性割り当てが可能となり、感情分析の正確性が向上した。
• 本研究では、ドメイン効果を考慮しない静的極性辞書が、強固な感情分析には不十分であることが示された。
• 結果として、感情分析パイプラインへのドメイン認識形容詞分類の統合が、正確性向上に有効であることが支持された。