研究の背景 colexificationとは、ある単語が複数の概念を意味する現象を指します。例えば、スペイン語の「malo」という言葉は、「悪い」という意味で用いられる場合と、「深刻な」と言う意味で用いられる場合があります。このようなcolexificationに着目することで、私たちは、対象とする言語が概念をどのように捉えて表現しているかについて知ることができます。 言語についてのテキスト分析を行う場合、一般に、言語を処理できるような大規模コーパス（＊2）の収集が必要になります。しかし、colexificationを用いた分析は、既存の翻訳辞書などを利用するため、言葉同士の類似度データを収集する必要がなくなります。そのため、間接的な意味の類似度を解析できる言語学の新しい手法の一つになると考えられます。 従来の複数言語における感情概念に関する研究では、感情の関連性に基づいたcolexifi
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、自然言語処理システムを開発している山城です。今回はYahoo!リアルタイム検索の一機能である感情分析機能の紹介と、そのシステム刷新作業の一環として行ったラベル偏り改善の取り組みについて解説します。 リアルタイム検索とは？ツイートから受ける印象を推定しよう！ Yahoo!リアルタイム検索というサービスがあります。ユーザーはこちらを用いて、Twitterに投稿されたツイート（つぶやき）が検索できます。 たとえばユーザーが『月曜日』という単語を入力すると、直近数時間のうちにつぶやかれた『月曜日』という文字列を含むツイートが集められて、その単語に関するさまざまなコメントが閲覧できます。 ところで、リアルタイム検索ではその部分コ
単語感情極性対応表 日本語および英語の単語とその感情極性の対応表を、 研究目的の利用に限り公開します。 感情極性とは、その語が一般的に良い印象を持つか（positive） 悪い印象を持つか（negative）を表した二値属性です。 例えば、「良い」、「美しい」などはpositiveな極性、 「悪い」、「汚い」などはnegativeな極性を持ちます。 感情極性値は、語彙ネットワークを利用して自動的に計算されたものです。 もともと二値属性ですが、-1から+1の実数値を割り当てました。 -1に近いほどnegative、+1に近いほどpositiveと考えられます。 リソースとして、日本語は「岩波国語辞書（岩波書店）」を、 英語はWordNet-1.7.1を使わせていただきました。 こちらからダウンロードしてください→[日本語] [英語] フォーマットは、各行が一単語に対応し、 見出し語:読み:品
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