感情分析（オントロジー・マイニング）の最も難しい問題は何ですか？

Question

オピニオンマイニング/センチメント分析は、自然言語処理のやや最近のサブタスクです。テキスト分類と比較すると、それに比べてより深い立場をとるものもあります。感情分析（オントロジー・マイニング）の最も難しい問題についてどう思いますか？あなたはいくつか名前を付けることができますか？

Answer 1

評判分析のための重要な課題である： -

1）固有名詞抽出 - 人は、実際に、例えば、について何を話しています300人のスパルタン人はギリシア人のグループですか、映画ですか？

2）アノポラ解決法 - 代名詞または名詞句が参照するものを解決する問題。 「私たちは映画を見て夕食に行きました;それはひどいものでした」 「それ」は何を指していますか？

3）構文解析 - 動詞および/または形容詞が実際に参照する文の主題および目的は何か。

4）気違い - あなたが著者を知らないのであれば、「悪い」は悪いか良いかどうかは分かりません。

5）ツイッター - 略語、首都の欠如、貧しいつづり、貧しい句読点、貧しい文法、...

Answer 2

私は答えが言語の複雑さ、文法の間違い、およびスペルであると思います。人々がそこに意見を表明する方法は膨大なものがあります。たとえば、皮肉は間違って非常に肯定的な感情と解釈される可能性があります。

Answer 3

私はそれらが評判分析精度が改善を見ることができる領域であることをHightechriderに同意します。私は、感情分析が閉域テキストで行われる傾向があると付け加えます。オープンドメインテキストでそれをやろうとする試みは、通常、非常に悪い精度/ F1 measure /あなたが持っているものかそれ以外のものは擬似オープンドメインであるという風になってしまいます。だから私は、文脈を特定し、それに基づいた意思決定を研究（および産業製品）のためのエキサイティングな領域であるトピックに敏感な感情分析と言うでしょう。

私はまた、彼の5位をTwitterから他のソーシャルメディアサイト（Facebook、Youtubeなど）にも広げたいと思っています。ここでは短い文法のない発話が一般的です。

Answer 4

感情分析（文書レベル、文章レベル、比較感情分析など）にはいくつかのタイプがあり、それぞれのタイプにいくつかの特定の問題があるため、質問があまりにも一般的すぎる可能性があります。

は、一般的に言って、私は@Ianマーサーによって答えに同意する、と私は3つの他の問題追加します。より多くの深さの感情/感情を検出する方法

• を。ポジティブとネガティブは非常に簡単な分析ですが、課題の1つは、意見の中にどれほど嫌悪感があるか、幸福度、悲しみなどどれくらいの感情を抽出するかです。肯定的であり、意見が否定的であるオブジェクトである。たとえば、「彼女は彼を獲得しました！」と言った場合、これは同時に彼女に対する肯定的な感情と否定的な感情を意味します。
• 非常に主観的な文章や段落を分析する方法。時には人間にとっても、この高い主観的テキストの感情に同意することは非常に困難です。コンピュータを想像してみてください...