Chatbot, AI and IoT Solutions with Jetrun
自然対話AIプラットフォームを「CEATEC JAPAN 2017」に出展

「感情分析」

― 感情の強度と属性をコントロール ―

例えば、ECサイトの商品レビュー、掲示板に書き込まれた新しいスマホへの感想など、ユーザーの書きこみには、商品開発やマーケティングにとって重要な要素が含まれています。
ユーザーの声を“ポジティブ・ネガティブ・ニュートラル”の3段階に分類し数値化します。
感情の強度に応じて、属性を仕分けします。

1.感情要素を評価・スコアリング

解析文章の最終スコアが ”+” であれば、ポジティブに、“-” であればネガティブに分類します。
数万種類の感情表現パターンをはじめ、ソーシャルメディア上でよく使われる話し言葉にも強いので、高い精度と合わせて多種多様な文章への対応が可能となります。

感情分析イメージ
解析テキスト 感情分析(数値ポイント)
CMで見た新しいチークがすごく 良さそう 。特にベージュ系の色が 綺麗 だったから絶対買おうと思う。 ポジティブ +2
先週買った口紅、チラシでみた印象より色が イマイチ で、全然 合わなかった ネガティブ -2
ロクシタンのハンドクリーム、値段は少し高いけどコスパが 良い からおすすめ! ポジティブ +1
ハーブ系のハンドクリームは、匂いにクセがあって 好きじゃない ネガティブ -1
初めてBBクリームを試してみたけど、悪くない ね。 ニュートラル 0

2.自社商品に対するネット上の書き込みを解析

ソーシャルメディアや掲示板などに書き込まれた、とある商品に対するレビューを収集・解析します。
話し言葉の解析に強いのはもちろん、商品名やサービス名などの固有名詞も数多く取り揃えていますので幅広いニーズへの対応が可能となります。

取得イメージ

3.感情分析の特徴

感情強度の分析

文章中の言葉から感情の変化を判断出来ます。
感情分析のもとになる感情・行動表現を数万パターンを用意し、ポジティブ・ネガティブを判断します。ポジ・ネガそれぞれはスコアで評価しているので、どの程度ポジティブ・ネガティブなのかと言った、感情の強さも分析可能ですので、奥行きのある感情分析が可能です。

例)
・麻布にあるラーメンは美味しい
 ⇒ 【感情要素:美味しい(+1) 】 = 全体スコア:+1
・麻布にあるラーメンはスゴク美味しい
 ⇒ 【強調表現:とても(×2)】【感情要素:美味しい(+1) 】 = 全体スコア:+2
※感情強度は要望にあわせたカスタマイズが可能です。

修飾表現の豊富さ

感情表現に伴う、修飾表現を数多く取り揃えております。
例えば強調表現一つとっても「すごい」「めっちゃ」「めっさ」「とても」など、幅広い表現をカバーします。様々な表現への対応が可能ですので、ユーザーが発する感情度合いも正しく解析できます。

話し言葉への対応

感情分析は沢山の語彙を保有する解析辞書を用いているので、例えば「美味しくない」「美味しくねぇよ」といった、微妙にニュアンスが違う話し言葉の違いにも対応できます。
特に言葉の崩れやすいソーシャルメディア上の書き込み解析に効果を発揮します。

感情・表現例 Jetrun 他社
大好きよぉ
最高じゃん
うれしいっす
嫌いじゃないもん

4.感情分析×概念

感情を持つ言葉の概念や対象を把握する

文章中の言葉から感情の変化とともに、感情の概念(意味)やその対象を知りたいと思いませんか?
例えば顧客の声を拾い上げるVOC分析では同じ概念(意味)を持つネガティブな感情の言葉があったとしても違う言い回しであれば別々の言葉とみなされてしまいます。

例:ポジネガ判定と感情概念判定例

弊社感情分析APIに「感情の概念」、「感情の対象」 を加えた拡張版感情分析APIを用いた分析により、ポジティブ・ネガティブ感情の概念や対象となる言葉を見ることができます。


企業が持つ顧客の声から新たな”気づき”を可視化してみませんか。

カスタマイズにより、文章の属性や感情の対象となる言葉のジャンルをお客様専用にお作りすることも出来ます。
文章の属性や感情の対象となる言葉のジャンルの表
※1 オプションによるカスタマイズとなります。
解析文 ポジネガ判定 感情値 感情概念 感情対象 感情対象ジャンル(※1) 文章属性(※1)
この服は色合いがダサいと思う ネガティブ -1 uncool 色合い 機能 推測
最近のトレンドに比べると
このブランドは古臭いな
ネガティブ -1 uncool ブランド 区分 比較
※1 オプションによるカスタマイズとなります。

5.感情分析技術を支える高機能辞書

当社が提供する感情分析技術は、言語解析エンジンTrueTextを活用しています。
TrueTextはそのバックボーンに解析用の大規模な語彙を保有し、それを活用することで、他社には出来ない、ニュースの自動仕分けを可能にしています。

多種多様な話題カテゴリと多次元タグ

多くの語彙を持つ当社ですが、それを更に特徴付けているのが、1900を越えるJetrun独自の話題カテゴリです。
映画や音楽などのコンテンツ系のカテゴリはもちろん、政治に関するカテゴリなども保有しておりますので、とても幅広い分野に対応が可能です。
また、膨大な言葉それぞれに多次元タグという形で【複数の意味】を持たせています。ユーザーが一般的にイメージする言葉の意味をタグとして付与しており、たとえ文章に書かれていなくても、様々な観点でテキストの分析が可能です。

利用イメージ

5.導入形態とご利用価格

幅広く安心の導入形態をご用意しております。
詳しくは、下記リンクよりご確認いただけます。
導入実績はこちらから | 導入形態・ご利用価格はこちらから

NTTドコモ様が提供する"レコメンドサービス"にも採用されています。

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