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センチメント分析ツール

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Last modified: June 03, 2020

センチメント分析を使用して、テキスト データが肯定的、否定的、または中性のセンチメントを反映するかどうかを判断します。

センチメント分析ツールで使用するテキスト データを処理するためにテキスト事前処理ツールを使用しないことをお勧めします。テキストプリプロセッシング ツールは、センチメント分析ツールがセンチメントを決定するために依存している機能を削除できます。

言語サポート

現在、センチメント分析ツールは、英語で使用される文字を含むデータのみを分析できます。

ツールコンポーネント

センチメント分析ツールには、次の 2 つのアンカーがあります。

  • 入力アンカー: 解析するテキストデータを接続するには、入力アンカーを使用します。
  • 出力アンカー: 出力アンカーを使用して、下流で分析したデータを渡します。

ツール設定

  1. センチメント分析ツールをキャンバスに追加します。
  2. アンカーを使用して、センチメント分析ツールをワークフローで使用するテキスト データに接続します。
  3. センチメント分析の実行に使用するアルゴリズムを選択します。
  4. 分析するテキストフィールドを選択します。
  5. ワークフローを実行します。

詳細オプション

センチメント分析ツールには、いくつかの高度なオプションがあります。

アルゴリズム

現在、使用できるアルゴリズムは 1 つだけです。

感情推論のためのヴァランス認識辞書 (VADER) アルゴリズムは、テキスト内の感情の価数と大きさを測定します。感情の価価は、それが正か負かを指します。感情の大きさは、それがどれほどポジティブであるか否定的であるかを指します。VADER はまた、その価数において感情的または中立ではないテキストを識別します。

センテンスレベルのセンチメント

分析前に句読点を使用してテキストを文に解析するには、[センテンス レベルでセンチメントを検索] チェック ボックスをオンにします。

VADER アルゴリズムを含む多くのセンチメント分析アルゴリズムは、文章レベルでセンチメントを見つけるため調整されており、これは、アルゴリズムが文を解析し、各文を個別に分析し、テキスト本文全体の平均複合文スコアを返すことを意味します。 アルゴリズムが文を解析するためには、テキストデータに句読点を含める必要があります。

カテゴリー感情

出力でテキスト データを "正]、[負の値"、および "ニュートラル" に分類するには、[出力カテゴリセンチメント] チェック ボックスをオンにします。次に、[最大負分類]フィールドと[最小正分類] フィールドを使用して、複合センチメント スコアを使用して各カテゴリの範囲を定義できます。

[最大負の分類]では、アルゴリズムの負のセンチメントに対する感度を定義します。アルゴリズムが検出できる負のセンチメントの範囲を広げるには、このパラメータを大きくします。 最小正の分類は、アルゴリズムが正のセンチメントにどの程度敏感であるかを定義します。アルゴリズムが検出できるポジティブセンチメントの範囲を広げるには、このパラメータを小さくします。

複合感情スコアは -1 から 1 の範囲です。このアルゴリズムでは、-1 から最大負の分類までの任意の数値が「負」として分類されます。最大負分類最小正分類の間の任意の数を「ニュートラル」として。最小正分類と 1 の間の任意の数を「正」として。

出力

センチメント分析ツールは、最大 5 つの列を出力します。既定では、4 つの列が含まれています。5 番目の列は、[カテゴリセンチメントの出力] オプションを選択すると表示されます。

列は、表示順に並んでいます。

  • negative_sentiment: この列には、0 から 1 までの範囲で、0 が最も負の値で 1 が最も負の値である、テキストの 1 個が負の数のスコアが表示されます。スコアは、このカテゴリに含まれる単語の割合を表します。スコアは約 1 に合計する必要があります。
  • neutral_sentiment: この列には、0 から 1 までのテキストがどの程度ニュートラルであるかのスコアが表示され、0 はニュートラルでない (つまり、正または負の) と 1 が最もニュートラルです。 スコアは、このカテゴリに含まれる単語の割合を表します。 スコアは約 1 に合計する必要があります。
  • positive_sentiment: この列には、0 から 1 までのテキストの数が正の値を示すスコアが表示され、0 は正の値ではなく、1 が最も正の値になります。 スコアは、このカテゴリに含まれる単語の割合を表します。 スコアは約 1 に合計する必要があります。
  • compound_sentiment: この列には、-1 から 1 までの範囲のスコアが表示されます。負の数は否定的なセンチメントを表し、正の数は正のセンチメントを示します。-1 は最も負のスコア、0 は最も中立的なスコア、1 は最も正のスコアです。
  • sentiment_category: センチメント カテゴリは複合センチメント スコアに由来し、正、負、および中立のカテゴリが含まれます。アルゴリズムが正、中立、および負として分類するものは、最大負分類最小正分類 の設定に依存します。 
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