PMIとPageRankに基づいた文書要約技術を用いた感情分析

摘要

文書重み付け技術を用いたBagging的手法により安定した性能を発揮するシステムを開発した.近年，情報技術の発達により作成される電子情報は毎年40近くの増加率となり，2020年には2015年の50倍ものデータ量になることが予想されている［1］．Googleでの1日の処理データ量は24ペタバイトにのぼるなど［2］，日々人間が扱わなければならない情報量は爆発的に増大し続けており，これらの事情から様々な情報を自動的に分類する技術が求められている．感情分析（Sentiment Analysis）とは、ある文書などがポジティブな意見を持っているかネガティブな意見を持っているかなどを判定するタスクである．現在提案されている多くの感情分析技術は文書全体の単語分布などから判定するという研究が非常に多い［3］．本研究ではそれに対して，我々人間が文書を読むプロセスを参考にした．すなわち，文書全体から文を抜き出し，それぞれの感情極性を取り出すという解釈を行い、最終的にRNNの一つであるLSTMで統合する文書感情分析手法を提案する．